IA en los Negocios

1

Impacto de la Inteligencia Artificial en los negocios

2

Las 8 dimensiones para planificar una estrategia en la era de la IA

3

IA en la optimizaci贸n de procesos

4

IA en la generaci贸n de Productos y Servicios

5

IA en experiencia del cliente

Quiz: IA en los Negocios

Paso 1: Identificaci贸n

6

Identifica las 谩reas de oportunidad y valor generado por la IA

Paso 2: Consideraciones

7

Consideraciones previas de datos en un proyecto de IA

Quiz: Paso 2: Consideraciones

Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas

8

Elige las tecnolog铆as para tu proyecto de IA

9

Eval煤a las herramientas para tu proyecto de IA

10

Prompt en ChatGPT para seleccionar el modelo de IA en tu proyecto

Quiz: Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas

Paso 4: El equipo

11

Forma al equipo correcto para un proyecto de IA

Quiz: Paso 4: El equipo

Paso 5: C谩lculos de costos

12

Costos de setup en un proyecto de IA

13

Costos de desarrollo y ejecuci贸n en un proyecto de IA

Quiz: Paso 5: C谩lculos de costos

Paso 6: Mitigaci贸n de riesgos

14

Fundamentos Legales para implementar IA en tu proyecto

15

Propiedad intelectual en la era de IA

16

Debate: IA y Patentes

17

Define mecanismos de seguridad para evitar vulnerabilidades en un proyecto de IA

18

Nuevas soluciones, nuevos problemas

Quiz: Paso 6: Mitigaci贸n de riesgos

Paso 7: M茅tricas en proyecto de IA

19

M茅tricas con IA y para medir un proyecto de IA

20

Herramientas para la creaci贸n y seguimiento de m茅tricas con IA

Quiz: Paso 7: M茅tricas en proyecto de IA

Paso 8: Cultura

21

Crea una cultura de experimentaci贸n y aprendizaje continuo

22

驴C贸mo medir el progreso de una cultura de aprendizaje?

Quiz: Paso 8: Cultura

Reflexiones y consejos para proyectos de IA

23

Entrevista: Buenas pr谩cticas en la ejecuci贸n de un proyecto con IA

24

Entrevista: Reflexiones sobre la implementaci贸n de IA en el negocio

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Define mecanismos de seguridad para evitar vulnerabilidades en un proyecto de IA

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Recursos

En la era tecnol贸gica, la protecci贸n de datos es una responsabilidad compartida, desde las organizaciones hasta los proveedores de servicios tecnol贸gicos.

Con la creciente dependencia de la infraestructura tecnol贸gica, hay un incremento en las responsabilidades y riesgos. Este texto desglosa los conceptos esenciales para entender los riesgos asociados al manejo de datos y su mitigaci贸n.

驴Qu茅 Responsabilidades y Riesgos Surgen con el Manejo de Datos?

Las organizaciones y sus proveedores de servicios tecnol贸gicos comparten la responsabilidad de proteger los datos. Al desarrollar m谩s infraestructura tecnol贸gica, aumentan estas responsabilidades. Aparecen riesgos tales como el robo de identidad digital con acceso a la base de datos de los clientes.

El proveedor de servicios no asumir谩 el da帽o causado en tales casos. Adem谩s, si una unidad de almacenamiento de datos se da帽a o se expone, la responsabilidad tambi茅n recaer谩 en la organizaci贸n, en funci贸n de cu谩nta infraestructura est茅 bajo su control.

驴Cu谩les son los Riesgos m谩s Comunes en el Manejo de Datos?

Los riesgos m谩s conocidos en el manejo de datos incluyen la p茅rdida de datos y el robo de informaci贸n, como registros financieros, propiedad intelectual, documentos hist贸ricos y datos confidenciales de los usuarios.

Estos riesgos pueden convertirse en perjuicios significativos para las organizaciones.

驴C贸mo se Puede Mitigar los Riesgos Asociados al Manejo de Datos?

Se puede minimizar estos riesgos usando diferentes mecanismos de seguridad como cifrado de mensajes, copias de seguridad de la informaci贸n, control de accesos, entre otros.

Es crucial contar con el aporte de profesionales capacitados en estos temas. Es vital tambi茅n tener claro cu谩les son los riesgos que asumir谩n al migrar hacia nuevas soluciones tecnol贸gicas como la inteligencia artificial.

驴Cu谩les son las Consecuencias de No Manejar Adecuadamente los Datos?

El mal manejo de los datos puede llevar a perjuicios irreversibles para la organizaci贸n, desde la p茅rdida de reputaci贸n deseable hasta sanciones legales y multas en virtud de las leyes de protecci贸n de datos de cada pa铆s.

En casos extremos, las organizaciones pueden verse obligadas a detener o ralentizar sus operaciones comerciales para solucionar los problemas, generando p茅rdidas significativas en productividad e ingresos.

驴Existen Casos Hist贸ricos de Violaciones a la Protecci贸n de Datos?

Historialmente, hemos visto claros ejemplos de violaci贸n de datos, como el caso de Equifax (2017) y Target (2013).

Estos incidentes tuvieron efectos perjudiciales en la reputaci贸n de dichas compa帽铆as y tambi茅n ocasionaron p茅rdidas financieras signficativas. Estos casos subrayan la importancia de gestionar minuciosamente la protecci贸n de datos.

Aportes 14

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  • Cifrado de mensajes.
  • Copias de seguridad de la informaci贸n.
  • Control de accesos por sistema.
  • Mantener un registro de accesos.
  • Utilizar sistemas que pueden alertar comportamientos sospechosos.

Estamos obligados a reducir las vulnerabilidades de riesgos propias y de terceros para evitar robos y perdida de datos, debemos enfocar al equipo desde el primer d铆a a tener una cultura de seguridad impecable. Esa es mi conclusi贸n.

<u>Protecci贸n de Datos en la Inteligencia Artificial</u> Responsabilidades Compartidas * Vulnerabilidad de los Accesos Riesgos y Soluciones * P茅rdida de Datos * Robo de Informaci贸n Confidencial * Mecanismos de Seguridad 聽Colaboraci贸n y Comprensi贸n de Riesgos 聽Consecuencias de Violaciones de Datos * P茅rdida de Reputaci贸n * Sanciones y Multas * Interrupciones Comerciales * P茅rdida de Ingresos Ejemplos de Violaciones de Datos Trade-off entre Datos y Riesgos

Gracias

***Definir mecanismo de seguridad para evitar vulnerabilidad en un proyecto IA*** 鈥a responsabilidad recae tanto en tu organizaci贸n como en el proveedor de servicios tecnol贸gicos. 鈥a vulnerabilidad de los accesos es tu responsabilidad 鈥谩s tecnolog铆a/ m谩s responsabilidad 鈥ing煤n proveedor de servicio se har谩 cargo de los da帽os en ning煤n caso 鈥iesgos m谩s conocidos: P茅rdida de datos y robo de informaci贸n 鈥ecanismos de seguridad: cifrado de mensajes / copias de seguridad de informaci贸n / control de accesos por sistema / Mantener un registro de accesos / utilizar sistemas que alerta. De comportamientos sospechosos El principal error es dar por sentado que las 谩reas de negocio y tecnolog铆a tienen la misma compresi贸n de estos riesgos.
Este diagrama en Mermaid organiza los aspectos clave de la protecci贸n de datos y la gesti贸n de riesgos en un flujo l贸gico, destacando las responsabilidades, riesgos comunes, estrategias de mitigaci贸n, consecuencias de un manejo inadecuado y ejemplos hist贸ricos. Puedes utilizar este c贸digo en cualquier herramienta compatible con Mermaid para visualizar el diagrama. ```txt graph LR A[Responsabilidades y Riesgos en el Manejo de Datos] -->|Compartidas entre organizaciones y proveedores| A1[Riesgos como robo de identidad y da帽os a infraestructura] B[Riesgos m谩s Comunes en el Manejo de Datos] -->|P茅rdida de datos y robo de informaci贸n| B1[Incluye registros financieros y datos confidenciales] C[Mitigaci贸n de Riesgos Asociados al Manejo de Datos] -->|Mecanismos de seguridad y profesionales capacitados| C1[Cifrado, copias de seguridad, control de accesos] D[Consecuencias de Mal Manejo de Datos] -->|P茅rdidas irreversibles para la organizaci贸n| D1[P茅rdida de reputaci贸n, sanciones legales, p茅rdidas econ贸micas] E[Casos Hist贸ricos de Violaciones a la Protecci贸n de Datos] -->|Ejemplos significativos| E1[Equifax 2017, Target 2013 con efectos perjudiciales] ```

Nadie esta excento de riesgos.

Toma conciencia de los riesgos desde el inicio del proyecto.

Deberian tambine incluir el caso de Enron.

Un da帽o impactante es la perida de la informaci贸n.

Un error es pensar que las 谩rea sde negocios tiene la misma compreni贸n de los riesgos.

Esta calse me gusto, porque mi perfil es de Seguridad de la Informaci贸n.

Cuando se trata de proyectos de IA, es fundamental implementar mecanismos de seguridad s贸lidos para evitar vulnerabilidades y proteger la integridad de los datos. Al incorporar estos mecanismos de seguridad en un proyecto de IA, se establecen barreras s贸lidas para prevenir vulnerabilidades y proteger la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos. La seguridad en la IA es un aspecto fundamental que debe abordarse desde el inicio del proyecto y mantenerse a lo largo de su desarrollo y despliegue.

La vulnerabilidad de los accesos a tu responsabilidad.