El control de uso de la IA es una función de seguridad y control que ayuda a las organizaciones a descubrir, comprender y controlar cómo se utiliza la IA en toda la empresa al controlar las interacciones en tiempo real entre usuarios, aplicaciones, identidades y entornos.
Conclusiones clave
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El uso no supervisado de la IA crea brechas de visibilidad empresarial críticas.
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Las herramientas de IA no gestionadas exponen a las empresas a la filtración de datos, lo que requiere una detección continua para proteger cada interacción.
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Las pilas de seguridad estáticas no pueden contener los riesgos de las interacciones dinámicas de IA.
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Las defensas perimetrales tradicionales pierden la actividad del navegador y SaaS, por lo que los controles de interacción en tiempo real son esenciales para sus defensas.
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Las prohibiciones generales de la IA impulsan a los usuarios a adoptar soluciones alternativas no gestionadas y arriesgadas.
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La restricción del acceso aumenta el uso de la sombra, mientras que la aplicación con reconocimiento del contexto permite adoptar la IA de forma segura y productiva.
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Las políticas no aplicadas dejan a las empresas vulnerables a los fallos de conformidad.
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Los documentos de políticas sin controles técnicos corren el riesgo de penalizaciones de auditoría, lo que requiere protecciones automatizadas en el momento de la interacción.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes
Gartner define el control de uso de la IA como un componente fundamental de la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA (AI TRiSM) diseñado para descubrir el uso de la IA, evaluar el riesgo de forma dinámica, aplicar políticas y detectar comportamientos anómalos.
Las pilas de seguridad tradicionales se basan en las rutas del perímetro de la red o en la inspección de datos tras la exposición, mientras que las interacciones de IA suelen omitir las rutas de la red y requieren un control en el punto de interacción en tiempo real.
El uso no gestionado de la IA conlleva una pérdida de visibilidad, políticas no aplicadas, descomposición de la identidad y el contexto, manipulación rápida no detectada o comportamiento anómalo, y graves brechas de conformidad.
Las prohibiciones generales no detienen el uso de la IA; en su lugar, empujan a los empleados a utilizar dispositivos personales y herramientas de IA en la sombra no gestionadas fuera de la visibilidad corporativa, lo que crea riesgos de seguridad por diseño.
Una solución eficaz debe ofrecer controles de aplicación flexibles y graduados, incluidos permitir, supervisar, advertir, omitir con justificación, bloquear, y redactar.
Las organizaciones requieren una detección continua de herramientas basadas en navegador, funciones SaaS integradas, extensiones de navegador, aplicaciones de escritorio y flujos de trabajo ágiles asignados a identidades corporativas y personales.
Akamai Workforce Protector actúa como una plataforma de seguridad de IA de última milla que controla las solicitudes, las acciones de los agentes y el intercambio de datos en el punto exacto de interacción sin alterar la arquitectura de la red ni interrumpir la experiencia del usuario.