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 optimización de procesos

4

IA en la generación de Productos y Servicios

5

IA en experiencia del cliente

Quiz: IA en los Negocios

Paso 1: Identificación

6

Identifica las áreas 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 tecnologías para tu proyecto de IA

9

Evalúa 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: Cálculos de costos

12

Costos de setup en un proyecto de IA

13

Costos de desarrollo y ejecución en un proyecto de IA

Quiz: Paso 5: Cálculos de costos

Paso 6: Mitigación 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: Mitigación de riesgos

Paso 7: Métricas en proyecto de IA

19

Métricas con IA y para medir un proyecto de IA

20

Herramientas para la creación y seguimiento de métricas con IA

Quiz: Paso 7: Métricas en proyecto de IA

Paso 8: Cultura

21

Crea una cultura de experimentación y aprendizaje continuo

22

¿Cómo medir el progreso de una cultura de aprendizaje?

Quiz: Paso 8: Cultura

Reflexiones y consejos para proyectos de IA

23

Entrevista: Buenas prácticas en la ejecución de un proyecto con IA

24

Entrevista: Reflexiones sobre la implementación 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 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.

¿Qué Responsabilidades y Riesgos Surgen con el Manejo de Datos?

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.

¿Cuáles son los Riesgos más Comunes en el Manejo de Datos?

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.

¿Cómo 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 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.

¿Cuáles son las Consecuencias de No Manejar Adecuadamente los Datos?

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.

¿Existen Casos Históricos de Violaciones a la Protección de Datos?

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.

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  • 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.
<u>Protección de Datos en la Inteligencia Artificial</u> Responsabilidades Compartidas * Vulnerabilidad de los Accesos Riesgos y Soluciones * Pérdida de Datos * Robo de Información Confidencial * Mecanismos de Seguridad  Colaboración y Comprensión de Riesgos  Consecuencias de Violaciones de Datos * Pérdida de Reputación * Sanciones y Multas * Interrupciones Comerciales * Pérdida de Ingresos Ejemplos de Violaciones de Datos Trade-off entre Datos y Riesgos

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.

***Definir mecanismo de seguridad para evitar vulnerabilidad en un proyecto IA*** •la responsabilidad recae tanto en tu organización como en el proveedor de servicios tecnológicos. •La vulnerabilidad de los accesos es tu responsabilidad •Más tecnología/ más responsabilidad •Ningún proveedor de servicio se hará cargo de los daños en ningún caso •Riesgos más conocidos: Pérdida de datos y robo de información •mecanismos de seguridad: cifrado de mensajes / copias de seguridad de información / 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 áreas de negocio y tecnología tienen la misma compresión de estos riesgos.

Gracias

Este diagrama en Mermaid organiza los aspectos clave de la protección de datos y la gestión de riesgos en un flujo lógico, destacando las responsabilidades, riesgos comunes, estrategias de mitigación, consecuencias de un manejo inadecuado y ejemplos históricos. Puedes utilizar este código 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 daños a infraestructura] B[Riesgos más Comunes en el Manejo de Datos] -->|Pérdida de datos y robo de información| B1[Incluye registros financieros y datos confidenciales] C[Mitigación 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] -->|Pérdidas irreversibles para la organización| D1[Pérdida de reputación, sanciones legales, pérdidas económicas] E[Casos Históricos de Violaciones a la Protección 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 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.