Computación confidencial, clave para la seguridad en tiempos de IA

Implementar un esquema de computación confidencial presenta desafíos, pero también grandes oportunidades  en la era de los datos y la IA

Para Guilherme Miguel, director de Rainbow Cloud Solutions para la región CALA en Alcatel-Lucent Enterprise, la preocupación por la seguridad de la información almacenada en los archivos de la empresa, ya sea localmente, en la nube o en tránsito a través de redes, no ha sido un problema importante que preocupara a los directores de tecnología. Sin embargo, surge una vulnerabilidad significativa cuando los datos se procesan activamente, ya que a menudo se descifran, lo que los hace susceptibles a filtraciones y ciberataques.

Afortunadamente, ahora existe una forma de eliminar esta vulnerabilidad cifrando los datos durante todo su ciclo de vida, incluso durante su procesamiento, un fenómeno conocido como computación confidencial. Esto se logra mediante un espacio digital seguro que aísla la información sensible y permite el acceso exclusivo a los titulares de códigos autorizados. Pero ¿por qué es tan importante esta innovación?

Proteger lo que más importa

La computación confidencial es especialmente crucial para las empresas que manejan datos altamente sensibles, como el historial clínico de pacientes en el sector salud, procesamiento de transacciones financieras en el sector bancario o el manejo de información gubernamental clasificada. Al adoptar este enfoque, las organizaciones pueden garantizar que los datos críticos permanezcan protegidos contra accesos no autorizados.

Además, a medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en las operaciones comerciales, la necesidad de medidas robustas de protección de datos nunca ha sido mayor. Sin medidas de seguridad eficaces, los modelos de IA que procesan datos sensibles podrían exponer a las empresas a riesgos de seguridad, fugas de datos e infracciones de cumplimiento normativo.

Los sistemas de IA dependen de grandes conjuntos de datos para su entrenamiento y funcionamiento eficaz, que a menudo contienen información personal, financiera y de propiedad exclusiva de la empresa. Si estos datos se ven comprometidos, las consecuencias pueden ser graves, provocando daños a la reputación, sanciones regulatorias y pérdidas financieras. La computación confidencial aborda este problema garantizando que, incluso durante el procesamiento, los datos permanezcan cifrados y protegidos contra accesos no autorizados.

El rol evolutivo de la inteligencia artificial

La adopción de la inteligencia artificial está creciendo rápidamente prácticamente en todos los sectores, transformando la forma en que las empresas operan y toman decisiones. Las organizaciones utilizan la IA para optimizar los flujos de trabajo, mejorar la atención al cliente, detectar actividades fraudulentas y optimizar la gestión de la cadena de suministro.

De acuerdo con datos de la consultora McKinsey, 92% de las empresas planean aumentar sus inversiones en IA en los próximos tres años, lo que nos indica la importancia en la seguridad de los sistemas con esta tecnologia para garantizar su adopción a gran escala.

Para aprovechar al máximo el potencial de la IA, la mayoría de las empresas dependen de proveedores de tecnología externos, lo que implica compartir información confidencial con terceros; esto aumenta el riesgo de exposición de datos. La computación confidencial permite a las organizaciones introducir sus datos en un modelo generativo de IA y procesarlos de forma segura, eliminando vulnerabilidades.

¿Qué oportunidades vienen para Latinoamérica y el Caribe?

En la región Latinoamérica y el Caribe (CALA), la adopción de la inteligencia artificial está cobrando impulso. Brasil es un ejemplo de esto ya que actualmente destaca como el mayor inversor en infraestructura de IA en Latinoamérica, con proyectos que abarcan sectores estratégicos como el petróleo, gas, telecomunicaciones y salud.

Un estudio de IDC estima que las inversiones en IA en Latinoamérica alcanzarán los 240 millones de dólares en los próximos años, centrándose en la modernización de la infraestructura, la automatización y la seguridad digital. Además, el gobierno brasileño ha anunciado un plan de inversión en IA de USD $23,000 millones de dólares hasta 2028, lo que refuerza el compromiso con la transformación digital tanto en el sector público como en el privado.

Retos y desafíos de la computación confidencial

Implementar un esquema de computación confidencial presenta desafíos, pero también grandes oportunidades. La adopción de esta tecnología aún requiere inversiones en infraestructura y profesionales cualificados, lo que la hace inicialmente más accesible para sectores como el gobierno, la sanidad y la seguridad. Sin embargo, a medida que la tecnología madure y los costes disminuyan, se espera que la computación confidencial se convierta en un estándar para todas las industrias que gestionan datos críticos.

Además, los modelos compartidos de computación confidencial podrían permitir a las empresas reducir costes manteniendo la seguridad, operando en un entorno seguro y colaborativo, de forma similar a como las instituciones financieras protegen las cuentas individuales dentro de un sistema más amplio.

El futuro de la seguridad en la inteligencia artificial

A medida que la inteligencia artificial continúa evolucionando, la informática confidencial se convertirá en un componente esencial para las empresas que buscan aprovechar su potencial sin comprometer la seguridad. Al abordar proactivamente las cuestiones de protección de datos, las organizaciones pueden integrar la IA con confianza, garantizando el cumplimiento normativo y mitigando los riesgos operativos.

Las empresas que adopten la informática confidencial ahora estarán mejor posicionadas para innovar de forma segura, proteger datos sensibles y mantener la confianza de clientes y organismos reguladores.