Resiliencia de datos y AI Trust: imperativos estratégicos para el sector financiero
Los bancos saben que la auditabilidad y la continuidad operativa son cruciales. Un modelo de IA que toma decisiones de crédito necesita un registro completo y auditable de los datos con los que se entrenó y de las decisionesque tomó. Si esos datos no se pueden recuperar o verificar tras una falla del sistema, los responsables de Cumplimiento no pueden defenderlos, y los reguladores no los aceptarán. Las recientes estafas bancarias con deepfakes son un ejemplo de omisiones enla procedencia de la identidad (lo que pone de manifiesto casos en los que una empresa se equivoca al tratar el video/voz como datos no confiables).
Los bancos están en la fase de Transformación Digital 2.0. Los líderes en el terreno de la IA que alcanzan el éxito se centran en generar confianza, asegurándose de que sus datos y su IA sean explicables. Desarrollar IAsin resiliencia de datos sería totalmente erróneo, pues significaría ignorar el riesgo operando de forma aislada. El éxito implica contar con equipos de TI y Seguridad que colaboran estrechamente y tienen visibilidad completa, controles más robustos y unamayor resiliencia que nunca. Conforme la IA y los agentes de IA se generalizan, se necesita una capa de control unificado que operacionalice la seguridad y la resiliencia de la IA basada en datos. Escalar la “AI Trust” implica que los bancos puedan detectarriesgos, proteger sus activos de IA y corregir errores al instante.
Es importante que los equipos se pregunten: ¿Podemos detectar y catalogar todos los activos de IA basada en datos? ¿Nuestra detección de riesgos se basa en inteligencia contextual profunda de IA impulsada por datos? ¿Podemospasar de la prueba de concepto de IA a la producción gracias a la corrección proactiva de riesgos? ¿Nuestras iniciativas de IA cuentan con controles robustos para todo nuestro sistema de IA basada en datos? ¿Se puede rastrear la actividad de nuestros agentesde IA y corregir sus errores? ¿Cumplimos continuamente con los marcos necesarios? Responder a estas preguntas constituye la base de una infraestructura fundamental unificada de resiliencia de datos y “AI Trust”, que debe soportar diversos flujos de trabajoen toda la empresa.
A medida que las empresas construyen una infraestructura fundamental unificada de resiliencia de datos y confianza en la IA, es importante tener en cuenta que la evolución regulatoria representa puntos ciegos que requierenatención. Al equilibrar los proyectos de IA con soluciones estándar y personalizadas, comprender los parámetros de los datos que entrenan sus modelos es otro factor de explicabilidad. Las políticas regulatorias fragmentadas en diferentes regiones aumentanla complejidad operativa. El éxito de la IA depende, en última instancia, de los líderes, quienes intensifican la experiencia práctica de los proyectos piloto y el análisis detallado del plan de recuperación.
