La privacidad de los datos es cada vez más compleja, y su nivel de criticidad se incrementa a medida que las empresas recurren a la IA para mejorar sus procesos. Los agentes de inteligencia artificial (IA agéntica) ya se utilizan en numerosas industrias: en el sector financiero se están adoptando para seguir de forma autónoma las tendencias del mercado o movimientos de trading, ajustar estrategias y mitigar riesgos en tiempo real; o en el sector público, para agilizar las evaluaciones para optar a alguna subvención o para ofrecer servicios personalizados a la ciudadanía.
Pero, a pesar de sus ventajas, esta tecnología depende de grandes cantidades de datos y suscita importantes preocupaciones en materia de privacidad. Esto se incrementará cuando la IA agéntica se adopte de forma generalizada en sectores críticos donde se trabaja con datos personales o sensibles.
Según el estudio sobre privacidad de KPMG, el 75% de los españoles reconoce sentir una mayor preocupación hacia la privacidad respecto a hace cinco años, y el 64% por el auge de la IA y sus consecuencias en este ámbito.
En este contexto, la aplicación de políticas sólidas de gobernanza de la información debe ser un elemento fundamental de las estrategias de adopción de la IA para crecer de forma sostenible y responsable.
IA agentica y datos críticos
El primer paso es asegurar la información crítica y de identificación personal. Todos los datos son iguales a los ojos de la IA, y los utiliza sin discreción a menos que se establezcan los parámetros adecuados. El despliegue de IA agéntica sin garantías sólidas deja la información sensible expuesta a un uso indebido.
Para ello, es necesario invertir en plataformas de datos seguras y gobernadas que empleen estrategias integrales de cifrado y tokenización. Estas medidas deben aplicarse de forma coherente en todos los entornos de datos, ya sean locales o basados en la nube.
El despliegue de IA agéntica sin garantías sólidas deja la información sensible expuesta a un uso indebido
Por otra parte, a medida que se refuerzan las normativas para proteger los derechos de privacidad de los ciudadanos, el cumplimiento de las normas a nivel local y las leyes de soberanía de datos se ha vuelto cada vez más complejo. La creciente adopción de la IA agéntica añade otra capa de dificultad, ya que estos sistemas a menudo requieren acceso a datos históricos y transfronterizos para funcionar con eficacia.
Para hacer frente a esta situación es importante adoptar un enfoque de gobernanza de datos a todos los niveles, respaldado por una infraestructura zero trust: un modelo que garantice que ningún usuario o sistema sea de confianza por defecto. Esto implica identificar con precisión dónde residen los datos específicos de los clientes, aplicar los controles adecuados y estar preparados para elaborar informes de auditoría detallados.
Además, deben implementarse mecanismos para borrar o anonimizar los registros, con el fin de cumplir las expectativas normativas y de los consumidores. Ya existen plataformas que ofrecen seguridad y gobernanza integradas, al tiempo que garantizan la relación adecuada entre la información y el quién, cómo, cuándo y por qué accede a ella.
Privacidad y confianza
Crear una cultura de confianza y transparencia es crucial para gestionar las expectativas del uso de datos y las limitaciones éticas de la adopción de la IA agéntica. A nivel de gestión, es importante garantizar que la privacidad se integre en los productos, servicios y sistemas desde el principio, especialmente con los modelos de IA. Por lo que respecta a los consumidores, una mentalidad de “compartir, pero verificar” es clave para comprender qué datos se recopilan y cómo se utilizan.
En un mundo que avanza a una velocidad vertiginosa en el campo de la ciberseguridad, el éxito en la era de la IA agéntica dependerá del equilibrio que consigan las organizaciones entre innovación y responsabilidad, garantizando que la privacidad de los datos siga siendo una piedra angular de un progreso sostenible.
