El despliegue de Inteligencia Artificial (IA) en el entorno empresarial, desde el uso de LLMs hasta la creación de agentes de IA y servicios digitales, introduce un ecosistema de riesgos exponenciales que las empresas deben abordar con seriedad. El artículo de Chema Alonso desglosa la complejidad de asegurar estas implementaciones, destacando la necesidad de visibilidad, controles de uso, protección de datos y mitigación de amenazas en cada punto de interacción.
Uno de los escenarios clave es el uso por parte de los empleados de herramientas SaaS de IA (como ChatGPT o Gemini) sin conexión a la arquitectura de datos de la empresa. El principal riesgo aquí es que la información confidencial de la compañía pueda ser utilizada para el entrenamiento de estos modelos externos. Para evitarlo, es crucial implementar acuerdos legales que garanticen la privacidad de los datos y, a nivel técnico, desplegar soluciones como WAF (Web Application Firewall) y CASB (Cloud Access Security Broker) con reglas de DLP (Data Loss Prevention) para monitorear y bloquear posibles fugas.
Cuando los empleados conectan modelos y agentes de IA a datos privados o corporativos (arquitecturas RAG), los riesgos aumentan, incluyendo ataques de Indirect Prompt Injection. Para contrarrestar esto, se necesitan herramientas de e-Mail seguro, sistemas de detección de phishing y navegación segura que monitoreen los puntos de entrada de datos en busca de prompts maliciosos. También es vital controlar la proliferación de navegadores web basados en IA, como Atlas o Comet, que pueden ser una fuente de problemas.
Para aplicaciones empresariales que se conectan a modelos LLM utilizando datos corporativos, el artículo enfatiza la necesidad de un AI Gateway. Este actúa como un punto de control crítico, aplicando políticas DLP, detectando prompts maliciosos, previniendo ataques de Jailbreak y filtrando las respuestas del LLM para evitar sesgos, alucinaciones, contenido peligroso o fugas de datos sensibles. Es fundamental asegurar que haya una alineación entre la intención inicial del prompt y las acciones que el modelo realiza.
Finalmente, para aplicaciones abiertas a Internet (vía web o API) con backends basados en IA, es imprescindible tener visibilidad sobre las identidades no humanas (bots, incluyendo agentes de IA) mediante un WAF, gestionando el tráfico para optimizar costes. Un Firewall for AI se vuelve esencial para proteger contra prompts maliciosos, inyecciones, jailbreaks y fugas de datos, además de asegurar que las respuestas se ajusten a las políticas corporativas. Todo esto se complementa con la necesidad de servicios de Threat AI-Intelligence para adaptarse continuamente a las amenazas emergentes de la IA, ya que el control de un LLM interno por parte de un atacante podría causar un daño inmenso.
Fuente Original: http://www.elladodelmal.com/2025/12/que-hacer-para-desplegar-inteligencia.html
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