- Cifrado de mensajes.
- Copias de seguridad de la información.
- Control de accesos por sistema.
- Mantener un registro de accesos.
- Utilizar sistemas que pueden alertar comportamientos sospechosos.
IA en los Negocios
Impacto de la Inteligencia Artificial en los negocios
Las 8 dimensiones para planificar una estrategia en la era de la IA
IA en la optimización de procesos
IA en la generación de Productos y Servicios
IA en experiencia del cliente
Quiz: IA en los Negocios
Paso 1: Identificación
Identifica las áreas de oportunidad y valor generado por la IA
Paso 2: Consideraciones
Consideraciones previas de datos en un proyecto de IA
Quiz: Paso 2: Consideraciones
Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas
Elige las tecnologías para tu proyecto de IA
Evalúa las herramientas para tu proyecto de IA
Prompt en ChatGPT para seleccionar el modelo de IA en tu proyecto
Quiz: Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas
Paso 4: El equipo
Forma al equipo correcto para un proyecto de IA
Quiz: Paso 4: El equipo
Paso 5: Cálculos de costos
Costos de setup en un proyecto de IA
Costos de desarrollo y ejecución en un proyecto de IA
Quiz: Paso 5: Cálculos de costos
Paso 6: Mitigación de riesgos
Fundamentos Legales para implementar IA en tu proyecto
Propiedad intelectual en la era de IA
Debate: IA y Patentes
Define mecanismos de seguridad para evitar vulnerabilidades en un proyecto de IA
Nuevas soluciones, nuevos problemas
Quiz: Paso 6: Mitigación de riesgos
Paso 7: Métricas en proyecto de IA
Métricas con IA y para medir un proyecto de IA
Herramientas para la creación y seguimiento de métricas con IA
Quiz: Paso 7: Métricas en proyecto de IA
Paso 8: Cultura
Crea una cultura de experimentación y aprendizaje continuo
¿Cómo medir el progreso de una cultura de aprendizaje?
Quiz: Paso 8: Cultura
Reflexiones y consejos para proyectos de IA
Entrevista: Buenas prácticas en la ejecución de un proyecto con IA
Entrevista: Reflexiones sobre la implementación de IA en el negocio
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En la era tecnológica, la protección de datos es una responsabilidad compartida, desde las organizaciones hasta los proveedores de servicios tecnológicos.
Con la creciente dependencia de la infraestructura tecnológica, 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 mitigación.
Las organizaciones y sus proveedores de servicios tecnológicos comparten la responsabilidad de proteger los datos. Al desarrollar más infraestructura tecnológica, 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 asumirá el daño causado en tales casos. Además, si una unidad de almacenamiento de datos se daña o se expone, la responsabilidad también recaerá en la organización, en función de cuánta infraestructura esté bajo su control.
Los riesgos más conocidos en el manejo de datos incluyen la pérdida de datos y el robo de información, como registros financieros, propiedad intelectual, documentos históricos y datos confidenciales de los usuarios.
Estos riesgos pueden convertirse en perjuicios significativos para las organizaciones.
Se puede minimizar estos riesgos usando diferentes mecanismos de seguridad como cifrado de mensajes, copias de seguridad de la información, control de accesos, entre otros.
Es crucial contar con el aporte de profesionales capacitados en estos temas. Es vital también tener claro cuáles son los riesgos que asumirán al migrar hacia nuevas soluciones tecnológicas como la inteligencia artificial.
El mal manejo de los datos puede llevar a perjuicios irreversibles para la organización, desde la pérdida de reputación deseable hasta sanciones legales y multas en virtud de las leyes de protección de datos de cada país.
En casos extremos, las organizaciones pueden verse obligadas a detener o ralentizar sus operaciones comerciales para solucionar los problemas, generando pérdidas significativas en productividad e ingresos.
Historialmente, hemos visto claros ejemplos de violación de datos, como el caso de Equifax (2017) y Target (2013).
Estos incidentes tuvieron efectos perjudiciales en la reputación de dichas compañías y también ocasionaron pérdidas financieras signficativas. Estos casos subrayan la importancia de gestionar minuciosamente la protección de datos.
Aportes 14
Preguntas 0
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 día a tener una cultura de seguridad impecable. Esa es mi conclusión.
Gracias
Nadie esta excento de riesgos.
Toma conciencia de los riesgos desde el inicio del proyecto.
Deberian tambine incluir el caso de Enron.
Un daño impactante es la perida de la información.
Un error es pensar que las área sde negocios tiene la misma comprenión de los riesgos.
Esta calse me gusto, porque mi perfil es de Seguridad de la Información.
Cuando se trata de proyectos de IA, es fundamental implementar mecanismos de seguridad sólidos para evitar vulnerabilidades y proteger la integridad de los datos. Al incorporar estos mecanismos de seguridad en un proyecto de IA, se establecen barreras sólidas 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.
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