Cree una estrategia global de protección de datos

Los valores de la cultura de su organización sobre protección de datos informan de la forma en que se promulgan y ejecutan las políticas de seguridad y privacidad de datos. En Harvard Business School, la "ética de los datos" se define como las obligaciones morales vinculadas a la recopilación, la protección y el uso de información de identificación personal, así como el impacto que tienen estas acciones.³ Para tomar decisiones responsables sobre los datos y promover una IA de confianza, tenga en cuenta los siguientes principios de la ética de los datos.

La ética de los datos consiste en establecer una cultura empresarial de comportamientos y prácticas basados en principios para la gestión de datos. Idealmente, esta cultura de ética y conocimientos de datos se adopta en toda la organización y se refleja en sus productos y operaciones.La privacidad de los datos, por otro lado, consiste en definir políticas y prácticas que activen estos comportamientos basados en principios en las personas, los procesos de negocio y la tecnología, y en operacionalizarlos a través del ciclo de vida de los datos, desde la recopilación hasta el almacenamiento. Este método se basa en la creación, y automatización, de una infraestructura sólida de gobierno de datos como parte de un enfoque de data fabric.

La gestión de datos permite conseguir el equilibrio entre limitar el acceso a los datos para garantizar la privacidad y habilitar un acceso más amplio a los datos para mejorar el análisis. Para facilitar el uso de datos en su organización y a la vez proteger contra el acceso no autorizado, necesitará implementar las herramientas de privacidad de datos adecuadas, como por ejemplo controles de acceso a datos. Puede combinarlas con IA, por ejemplo, con la anonimización de datos confidenciales para que puedan utilizarse de forma no identificable, o con el etiquetado datos para permitir la aplicación de políticas.

Tener la arquitectura de datos adecuada, como por ejemplo un data fabric, combinada con una gestión de datos rigurosa, contribuye en gran medida a garantizar que los datos privados sigan siendo privados y seguros, a la vez que permite a los usuarios de datos obtener información útil.

"Su infraestructura de protección de datos tiene que ser extremadamente elástica y tener una gran capacidad de respuesta para hacer frente a las incógnitas de los cambios normativos, los datos de terceros, las regulaciones de IA y cualesquiera que sean los próximos 25 desarrollos", afirma Lee Cox, vicepresidente de servicios, conformidad e investigación en la oficina de privacidad de IBM. "Hay una mayor sinergia entre la privacidad, la ética y el gobierno de los datos de lo que habíamos anticipado. No obstante, la tecnología que tenemos ahora nos permite utilizar con confianza datos a escala con mucha más eficiencia que antes".

"La tecnología está evolucionando, pero las amenazas también están creciendo exponencialmente", afirma Mehdi Charafeddine, ingeniero distinguido y CTO global de Servicios de plataforma de datos de IBM. "Afortunadamente, hay formas cada vez más sofisticadas de aplicar la protección de datos y aumentar la privacidad de los datos".

Según Gartner, la seguridad de datos comprende los procesos y las metodologías asociadas que protegen los activos de información confidencial, ya sea en tránsito o en reposo. De esta forma, la seguridad de los datos abarca realmente todas las herramientas y el software utilizado para proteger la privacidad de los datos, ya sea el cifrado, la autenticación multifactor, el enmascaramiento, el borrado o la resiliencia de datos. Sin embargo, establecer controles y políticas apropiados es tanto una cuestión de la cultura de la organización como del despliegue de las aplicaciones y los algoritmos correctos.

Desde el punto de vista de la tecnología, puede salvaguardar los datos con una arquitectura de data fabric, que protege los datos en la "puerta principal" (donde los usuarios interactúan con los datos en el punto de la aplicación) y en su origen o "puerta trasera" (donde se generan y almacenan los datos), por no mencionar en todo el espacio que hay comprendido entre ambas. Este enfoque de puerta principal y puerta trasera es crucial para garantizar que se apliquen las políticas y los controles de seguridad de datos adecuados.

"Muchos de nuestros clientes operan en múltiples zonas geográficas —explica Priya Krishnan, directora de Gestión de productos de gobierno de datos, privacidad de datos y ciencia de datos de IBM—, por lo que sus científicos de datos han querido ejecutar el análisis en diferentes zonas geográficas. Sin embargo, a menudo no pueden compartir los datos debido a problemas de aislamiento o por no tener un gobierno central. Su solución anterior era 'imaginar y simular los datos y hacer sus modelos'. Pero con la implementación del data fabric, una organización puede proporcionar los datos a los científicos de datos con las reglas de gobierno y privacidad adecuadas, para que tengan la sensación de que realmente están ejecutando una iniciativa interorganizativa".

Incorporar medidas de seguridad de datos en la gestión de datos de principio a fin es importante para dar soporte a la seguridad y la privacidad, especialmente para los datos confidenciales. Por ejemplo, pensemos en la investigación médica en un hospital. El hospital puede estar colaborando con expertos de terceros o científicos de datos que necesiten trabajar en aplicaciones o datos específicos sin ver ninguna información regulada o de identificación personal. Las políticas de datos automatizadas basadas en roles permiten la colaboración con diferentes partes, a la vez que protegen los datos desde el punto de vista de la privacidad y la conformidad a nivel de aplicación. Al mismo tiempo, para garantizar una IA fiable, los datos deben estar protegidos en la fuente donde se almacenan, por ejemplo, en la base de datos en el entorno local donde se han recopilado por primera vez. De lo contrario, la información del paciente sería vulnerable si un ciberdelincuente se infiltrara en estos sistemas.

Cuando la seguridad de los datos se aplica correctamente, incorpora personas, procesos y tecnologías y aumenta la confianza en la IA. Explore las siguientes prácticas recomendadas para convertir la seguridad de la información en una prioridad en todas las áreas de la empresa.