Los datos son esenciales para cualquier organización. Este no es un concepto nuevo, y no debería ser una sorpresa, pero es una afirmación que vale la pena repetir. ¿Por qué? En 2016, la Unión Europea introdujo el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Para muchos, esta fue la primera vez que la regulación de datos se convirtió en un problema, imponiendo estándares sobre la forma en que cuidamos los datos y haciendo que las organizaciones asuman en serio su responsabilidad como recolectores de datos. El RGPD y una serie de regulaciones posteriores impulsaron un aumento masivo en la demanda para comprender, clasificar, gobernar y proteger los datos. Esto hizo que las herramientas de seguridad de datos fueran el tema candente en la ciudad. Pero, como ocurre con la mayoría de las cosas, las preocupaciones sobre las enormes multas que podría causar una infracción del RGPD disminuyeron, o al menos dejaron de ser parte de todas las conversaciones sobre tecnología. Esto no quiere decir que dejamos de aplicar los principios que introdujeron estas regulaciones. De hecho, habíamos mejorado y simplemente ya no era un tema interesante. Ingrese al ciclo de IA generativa hasta 2024 y habrá un nuevo impulso para analizar los datos y la prevención de pérdida de datos (DLP). Esta vez, no se debe a las nuevas regulaciones sino al nuevo juguete tecnológico favorito de todos: la IA generativa. ChatGPT abrió una gama completamente nueva de posibilidades para las organizaciones, pero también generó nuevas preocupaciones sobre cómo compartimos datos con estas herramientas y qué hacen esas herramientas con esos datos. Estamos viendo que esto ya se manifiesta en los mensajes de los proveedores sobre cómo preparar la IA y construir barreras de seguridad para garantizar que los modelos de entrenamiento de IA solo utilicen los datos que deberían. ¿Qué significa esto para las organizaciones y sus enfoques de seguridad de datos? Todos los riesgos de pérdida de datos existentes todavía existen, pero se han visto ampliados por las amenazas que presenta la IA. Muchas regulaciones actuales se centran en datos personales, pero cuando se trata de IA, también debemos considerar otras categorías, como información comercialmente sensible, propiedad intelectual y código. Antes de compartir datos, debemos considerar cómo los utilizarán los modelos de IA. Y al entrenar modelos de IA, debemos considerar los datos con los que los entrenamos. Ya hemos visto casos en los que se utilizó información mala o desactualizada para entrenar un modelo, lo que llevó a que una IA mal entrenada generara enormes errores comerciales por parte de las organizaciones. Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones garantizar que estas nuevas herramientas se puedan utilizar de manera efectiva y al mismo tiempo permanecer alerta contra los riesgos tradicionales de pérdida de datos? El enfoque DLP Lo primero que hay que tener en cuenta es que un enfoque DLP no se trata sólo de tecnología; también involucra personas y procesos. Esto sigue siendo cierto a medida que afrontamos estos nuevos desafíos de seguridad de datos impulsados ​​por la IA. Antes de centrarnos en la tecnología, debemos crear una cultura de concientización, donde cada empleado comprenda el valor de los datos y su papel en protegerlos. Se trata de tener políticas y procedimientos claros que guíen el uso y manejo de datos. Una organización y sus empleados deben comprender el riesgo y cómo el uso de datos incorrectos en un motor de IA puede provocar una pérdida de datos no intencionada o errores comerciales costosos y vergonzosos. Por supuesto, la tecnología también juega un papel importante porque, con la cantidad de datos y la complejidad de la amenaza, las personas y los procesos por sí solos no son suficientes. La tecnología es necesaria para proteger los datos para que no se compartan inadvertidamente con modelos públicos de IA y para ayudar a controlar los datos que fluyen hacia ellos con fines de capacitación. Por ejemplo, si utiliza Microsoft Copilot, ¿cómo controla qué datos utiliza para entrenarse? El objetivo sigue siendo el mismo Estos nuevos desafíos aumentan el riesgo, pero no debemos olvidar que los datos siguen siendo el principal objetivo de los ciberdelincuentes. Es la razón por la que vemos intentos de phishing, ransomware y extorsión. Los ciberdelincuentes se dan cuenta de que los datos tienen valor y es importante que nosotros también lo sepamos. Por lo tanto, ya sea que esté analizando nuevas amenazas a la seguridad de los datos que plantea la IA o tomándose un momento para reevaluar su posición en materia de seguridad de los datos, las herramientas DLP siguen siendo increíblemente valiosas. Próximos pasos Si está considerando DLP, consulte las últimas investigaciones de GigaOm. Contar con las herramientas adecuadas permite a una organización lograr el delicado equilibrio entre la utilidad y la seguridad de los datos, garantizando que los datos sirvan como catalizadores del crecimiento en lugar de una fuente de vulnerabilidad. Para obtener más información, eche un vistazo a los informes de radar y criterios clave de DLP de GigaOm. Estos informes brindan una descripción general completa del mercado, describen los criterios que querrá considerar en una decisión de compra y evalúan el desempeño de varios proveedores en función de esos criterios de decisión. Si aún no eres suscriptor de GigaOm, regístrate aquí.