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¿Qué es la IA generativa?

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La IA generativa es una tecnología innovadora que está remodelando industrias e impulsando la innovación. Aquí encontrará una descripción general completa de la IA generativa, aprenderá cómo funciona, explorará ejemplos del mundo real, profundizará en los posibles riesgos corporativos asociados con el aprovechamiento de aplicaciones de IA generativa como ChatGPT y BARD, y descubrirá cómo Netskope puede habilitar el uso de forma segura en su organización.
Habilite de forma segura ChatGPT y IA generativa
5 minutos de lectura

¿Cómo funciona la IA generativa? enlace enlace

La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras crear contenido original y realista, como imágenes, texto, música y más. Esta tecnología genera nuevos resultados aprovechando el poder de los modelos de aprendizaje automático, como las redes generativas adversas (GAN) y los codificadores automáticos variacionales (VAE).

Los modelos de IA generativa aprenden de extensos conjuntos de datos durante una fase de entrenamiento, capturando patrones y estructuras presentes en los datos. Por ejemplo, las GAN constan de un generador y un discriminador. El generador produce contenido que se asemeja a los datos de entrenamiento, mientras que el discriminador distingue entre contenido real y generado. A través de un proceso iterativo, el generador mejora su rendimiento engañando al discriminador, lo que da como resultado la creación de contenido generado cada vez más auténtico y de alta calidad.

 

¿Cuáles son ejemplos de IA generativa? enlace enlace

La IA generativa muestra su versatilidad en numerosos casos de uso. Aquí hay algunos ejemplos convincentes:

Generación de texto: los modelos de lenguaje como GPT-3 son capaces de generar texto similar al humano en función de un mensaje determinado. Estos modelos pueden generar historias, artículos, poemas e incluso fragmentos de código en función de la entrada que reciben. Se han utilizado para aplicaciones de escritura creativa, generación de contenido y chatbot.

Aumento de datos: la IA generativa se puede utilizar para aumentar conjuntos de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Al generar nuevos datos sintéticos, ayuda a aumentar la diversidad y la cantidad de muestras de entrenamiento, lo que puede mejorar el rendimiento del modelo.

Desarrollo de codificación: los modelos de IA generativa se pueden utilizar para ayudar en las tareas de codificación. Por ejemplo, los modelos de finalización de código pueden generar sugerencias de código basadas en entradas parciales, lo que ayuda a los desarrolladores a escribir código de manera más eficiente. Los modelos también se pueden entrenar para generar fragmentos de código o plantillas para tareas o lenguajes de programación específicos.

Síntesis de imágenes: los modelos generativos pueden generar imágenes realistas, revolucionando campos como el arte, el diseño y la publicidad.

Composición musical: aprovechando los modelos generativos, los músicos y compositores pueden explorar nuevas melodías, armonías e incluso componer piezas musicales completas.

 

¿Cuáles son los riesgos corporativos potenciales de aprovechar ChatGPT y la IA generativa? enlace enlace

Si bien las ventajas de aprovechar ChatGPT y la IA generativa son sustanciales, es esencial ser consciente de los posibles riesgos corporativos, que incluyen:

Privacidad y seguridad de datos: la implementación de modelos generativos de IA implica el manejo de grandes cantidades de datos, lo que requiere protocolos estrictos de protección de datos para evitar la fuga de datos y cumplir con las regulaciones estatales y federales. Los empleados pueden cargar datos confidenciales como información de identificación personal (PII) y propiedad intelectual (IP) o datos financieros en una aplicación de IA generativa como ChatGTP. Existe la posibilidad de perder el control de esos datos, lo que podría dar lugar a una exposición externa y, por lo tanto, a un daño irreparable en los resultados de una organización.

Contenido inapropiado: los modelos de IA generativa no monitoreados pueden producir contenido que puede ser ofensivo, sesgado o inadecuado, lo que puede dañar la reputación de una empresa.

Infracción de redacción: el contenido (texto e imágenes) generado a partir de modelos generativos de IA podría provenir de otras fuentes públicas mientras se ve único, posiblemente violando los derechos de autor.

Preocupaciones legales, de privacidad y éticas: el contenido generado puede no cumplir con las normas legales y las pautas éticas, lo que puede dar lugar a una posible infracción de los derechos de propiedad intelectual y al uso irresponsable de la tecnología. Además, la carga de información privada/protegida en un chatbot puede violar las normas de cumplimiento y privacidad de datos.

 


Blog: Cree una cultura y una gobernanza para habilitar de forma segura las aplicaciones ChatGPT y de IA generativa—o se quedará atrás
Soluciones: Habilite de forma segura ChatGPT y IA generativa
Seminario web: ChatGPT: Fortalecimiento de la seguridad de los datos en la aplicación de IA-ocalypse


 

¿Cómo puede su empresa habilitar de forma segura la IA generativa? enlace enlace

En Netskope creemos en la implementación segura y responsable de la IA generativa. Así es como ayudamos a las organizaciones a habilitar aplicaciones como ChatGPT de forma segura:

Visibilidad y monitoreo del uso de aplicaciones: utilizando el descubrimiento más amplio de la industria y la categorización más granular de los servicios SaaS e IaaS, la solución de Netskope está diseñada para descubrir y monitorear el uso de ChatGPT y otras aplicaciones generativas de inteligencia artificial en toda la red de una empresa. Al usar Netskope Advanced Analytics, Netskope proporciona visibilidad del uso de la aplicación, incluida la identificación de contexto e instancia, el movimiento y la exposición de datos, así como el comportamiento del usuario y el descubrimiento de riesgos internos.

Privacidad de datos y cumplimiento: nuestra empresa mantiene protocolos de privacidad y seguridad de datos granulares, protege la información confidencial y cumple con los requisitos reglamentarios. Netskope DLP identifica flujos de datos confidenciales con el más alto nivel de precisión, evitando cualquier exposición insegura en aplicaciones SaaS como ChatGPT, así como en instancias de aplicaciones SaaS personales. Con la prevención de pérdida de datos (DLP) de Netskope, impulsada por nuestros propios modelos de ML e IA, miles de tipos de archivos, información de identificación personal, propiedad intelectual (IP), registros financieros y otros datos confidenciales se identifican con confianza y se protegen automáticamente de la exposición no deseada y no conforme.

Entrenamiento automático de usuarios y protección de datos en tiempo real: si bien las aplicaciones que son más explícitamente maliciosas deben bloquearse, cuando se trata de control de acceso, a menudo la responsabilidad del uso de aplicaciones como ChatGPT debe recaer en los usuarios. Es posible que las organizaciones quieran considerar tolerar (en lugar de bloquear) actividades que tengan sentido para un subconjunto o para la mayoría de los empleados. Al mismo tiempo, los equipos de seguridad tienen la responsabilidad de informar a los empleados sobre las aplicaciones y actividades que se consideran riesgosas. Esto se puede lograr mediante alertas en tiempo real y flujos de trabajo de entrenamiento automatizados, involucrando al usuario en las decisiones de acceso después de reconocer el riesgo. Netskope Data Loss Prevention (DLP) ofrece varias opciones de cumplimiento para detener y limitar la carga y publicación de datos altamente confidenciales a través de aplicaciones de IA generativa. Esta aplicación en tiempo real se aplica a cada conexión de usuario, lo que garantiza que los datos estén seguros en cualquier momento y lugar.

 

¿Cuáles son las precauciones y recomendaciones de seguridad clave en torno al uso de aplicaciones de IA generativa? enlace enlace

El uso de modelos de IA como ChatGPT en un entorno empresarial ofrece importantes ventajas en términos de productividad, eficiencia e innovación. Sin embargo, garantizar la privacidad y la seguridad de los datos es crucial cuando se utilizan dichos modelos de IA. Netskope ha definido mejores prácticas mejoradas para que los equipos y empleados de seguridad protejan los datos de su empresa: implementación local, anonimización de datos, cifrado de datos y control de acceso estricto. Lea más en nuestro resumen de Netskope para ChatGPT y solución de protección de datos de IA generativa.

Netskope es líder del mercado en seguridad en la nube y protección de datos y ofrece la más amplia visibilidad y el mejor control sobre miles de nuevas aplicaciones SaaS como ChatGPT. Descubra cómo Netskope puede ayudarle a habilitar de forma segura aplicaciones de IA generativa en su organización. ¡Empiece hoy!

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