El auge de la inteligencia artificial está cambiando la forma en que las empresas recopilan y utilizan datos, y con ello también los riesgos asociados. Para SAS, compañía especializada en analítica avanzada e IA, la discusión ya no se limita a evitar filtraciones o ciberataques, sino a entender amenazas más sutiles como la inferencia de información sensible o el uso de datos más allá de su propósito original.
“A medida que sectores como los servicios financieros, el comercio minorista y la banca se apresuran a implementar chatbots impulsados por IA y copilotos empresariales, los desafíos de privacidad, transparencia y confianza emergen con la misma rapidez. Estos sistemas pueden filtrar inadvertidamente datos sensibles, inferir información que nunca fue compartida explícitamente o difuminar la línea entre el uso aceptable de datos privados y públicos”, explicó Marinela Profi, Global AI & Generative AI Market Strategy Lead de SAS. La experta añadió que los usuarios quieren claridad sobre cómo se entrenan los modelos, cómo producen resultados y quién termina siendo dueño de la información y hasta de las “memorias” que generan.
Desde la perspectiva del ciclo de vida del dato, el reto es igual de complejo. “La IA plantea una pregunta que muchas organizaciones aún no han respondido: ¿cuándo caducan los datos? Muchos sistemas de IA siguen tomando decisiones basadas en información que, en la práctica, ya debería haber expirado. Por ejemplo, datos recopilados para un propósito específico, bajo determinados supuestos y consentimientos, que se reutilizan silenciosamente años después para entrenar modelos completamente nuevos”, señaló Manisha Khanna, Global Product Marketing Lead for AI & Analytics de SAS.
Khanna advierte que el problema no siempre responde a una brecha de seguridad, sino a vacíos de gobernanza. “A medida que la IA se integra en decisiones críticas del negocio, las organizaciones deben replantearse la gestión del ciclo de vida de los datos. Una IA responsable no depende solo de proteger la información, sino de comprender cuándo ha perdido su contexto, su legitimidad o su lugar dentro del sistema”, enfatizó.
Ante este escenario, SAS promueve arquitecturas de privacidad modernas que integren transparencia, supervisión humana, explicabilidad y control del riesgo a lo largo de todo el proceso. Para la empresa, ampliar la mirada sobre la protección de la información es esencial para sostener la confianza digital y convertir la privacidad en un habilitador real de innovación.
