Cómo proteger tu conocimiento interno en el contexto de la IA en la sombra

Las organizaciones actuales deben proteger sus conocimientos internos frente a un número cada vez mayor de amenazas. Los casos de violaciones de la seguridad y de filtraciones de datos—que pueden consistir tanto en el acceso no autorizado como en la extracción (robo) de datos de la organización— dan lugar a costosas multas, acciones judiciales, sanciones normativas, pérdida de reputación y pérdida de clientes.

Los usuarios deben mantenerse alerta ante las brechas de seguridad, tanto las intencionadas como las involuntarias. Entre los ejemplos de las primeras se incluyen los ciberataques, como el malware y el ransomware; las segundas abarcan los intentos de phishing, las combinaciones peligrosas de información y el intercambio inadecuado de datos con socios, proveedores o clientes.

Por último, el uso cada vez más extendido de chatbots inteligentes, grandes modelos de lenguaje (LLM) y agentes basados en IA implica que las organizaciones también deben mantenerse alerta ante las versiones gratuitas, que se apropian de conocimientos exclusivos para entrenar los modelos de lenguaje subyacentes, lo que conlleva una pérdida devastadora de ventaja competitiva.

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