IA generativa (GenAI)

Índice

¿Qué es la IA generativa (GenAI)?
¿Cómo se utiliza GenAI en los negocios?
¿Cómo se emplea GenAI en infraestructuras críticas?
¿Cuáles son los riesgos de ciberseguridad al utilizar GenAI?
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¿Qué es la IA generativa (GenAI)?

Las aplicaciones de IA generativa como ChatGPT y DALL-E están diseñadas para imitar la creatividad humana generando texto, imágenes, vídeos y otros tipos de contenido bajo demanda.

Las tecnologías de GenAI y sus aplicaciones varían entre industrias y casos de uso. Muchas personas están familiarizadas con los grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-4 y Claude, pero estos representan solo un tipo de GenAI. Se emplean otros modelos y herramientas para generar contenido en diversas formas:

GenAI Technology	Application	Características únicas
DALL-E (OpenAI)	Generación de imágenes	Capaz de generar imágenes a partir de descripciones textuales, reconocido por su creatividad en la producción de imágenes complejas y detalladas basadas en instrucciones específicas.
Synthesia	Generación de vídeo	Generación de vídeo basada en IA diseñada para sistemas de gestión del aprendizaje y comunicaciones empresariales.
AlphaFold (Google DeepMind)	Predicción de la estructura de proteínas	Se utiliza para predecir las estructuras de proteínas con notable precisión, representando un avance significativo en la investigación biológica y el descubrimiento de medicamentos.
Redes generativas adversativas (GAN)	Redes neuronales competitivas, generación de datos sintéticos	Se emplea en diversas aplicaciones cuando los datos reales son escasos. Las soluciones de ciberseguridad y las aplicaciones empresariales predictivas se encuentran entre las que se benefician del entrenamiento de GAN.

GenAI se diferencia de otras formas de inteligencia artificial (IA) porque aprende las relaciones, los patrones y otras características dentro de un conjunto de datos. Estos conjuntos de datos varían según la tecnología y la aplicación. En el caso de los LLM, los conjuntos de datos contienen grandes cantidades de contenido generado por humanos, extraído de libros, artículos, páginas web y otros formatos de texto. Se aplican miles de millones de parámetros a estos conjuntos de datos durante el proceso de aprendizaje. Estos parámetros controlan cómo los modelos aprenden de los datos y qué tipos de respuestas pueden proporcionar. Idealmente, los LLMs producirán contenido nuevo y original bajo petición, pero la respuesta se basará en los parámetros utilizados en el entrenamiento. Compare ChatGPT y Claude para un ejemplo de cómo los parámetros influyen en el resultado del LLM.

Los LLMs son un subconjunto central de GenAI, que a su vez es un subconjunto de la inteligencia artificial:

El aprendizaje automático (ML) permite que las máquinas aprendan de los datos para mejorar su rendimiento con el tiempo. Incluye subcampos como redes neuronales, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo.
El aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje automático que emplea redes neuronales para analizar datos complejos e identificar patrones de maneras que superan las capacidades humanas.
Las capacidades de procesamiento del lenguaje natural (PLN) permiten a las máquinas comprender y generar lenguaje humano. Se trata solo de lenguaje, no lenguaje oral.
Las tecnologías de reconocimiento de voz permiten a los ordenadores reconocer y traducir el lenguaje oral a texto. Este es un conjunto de tecnologías separado del PLN.
La IA generativa crea contenido basándose en lo que ha aprendido previamente. Aplicaciones como ChatGPT y Microsoft Co-pilot son tecnologías GenAI.

Se crearán más subconjuntos de GenAI e inteligencia artificial a medida que los casos prácticos sigan aumentando. Las tecnologías de IA están madurando y las empresas de todos los sectores están adoptando soluciones de IA y creando sus propias aplicaciones diseñadas para un propósito específico. GenAI y ML serán impulsores significativos de este crecimiento.

¿Cómo se utiliza GenAI en los negocios?

Todos los sectores de la economía emplean la IA generativa de alguna forma. Los usos más conocidos son los chatbots que ofrecen soporte técnico y funciones de servicio al cliente antes de enviar una solicitud a un representante humano. Este tipo de GenAI está orientado al público y es fácilmente accesible para el público. Es posible que otras aplicaciones funcionen en segundo plano, sin que los clientes u otras partes externas lo perciban.

Sector	Uso de IA generativa
Finanzas	Análisis predictivo para tendencias del mercado y evaluación de riesgos crediticios Detección de fraude y simulaciones de riesgos sofisticadas Optimización de carteras y generación de informes financieros
Comercio minorista y comercio electrónico	Recomendaciones de productos personalizadas Optimización de gestión de inventario Mejorar la participación de los clientes mediante estrategias de marketing personalizadas
Fabricación	Mantenimiento predictivo y diseño de productos Optimización de la cadena de suministro y detección de defectos Optimización del consumo energético
Sector educativo	Experiencias de aprendizaje personalizadas que se adaptan a las necesidades de los estudiantes Regulación del uso de GAI en las escuelas para proteger la privacidad de los datos

¿Cómo se emplea GenAI en infraestructuras críticas?

GenAI también está experimentando una adopción generalizada en toda la infraestructura crítica. Los datos sintéticos permiten a los equipos de gestión de infraestructuras planificar para desastres naturales, ciberataques, fallos del sistema y otros escenarios. Esto ayuda a los equipos a mejorar la respuesta y reducir el tiempo de recuperación.

Sector	Aplicaciones de IA generativa
Energía (electricidad, gas, petróleo)	Optimización de la distribución de energía, previsión de la demanda, mantenimiento predictivo
Agua y Aguas Residuales	Mejorando el análisis de la calidad del agua, mantenimiento predictivo para plantas de tratamiento, optimizando la distribución
Transporte (carretera, ferrocarril, aéreo, marítimo)	Optimización del tráfico, mantenimiento predictivo, análisis de riesgo de accidentes
Asistencia sanitaria y salud pública	Predicción de brotes de enfermedades, optimización de la asignación de recursos, personalización del tratamiento de pacientes
Servicios de emergencia	Predicción y gestión de situaciones de emergencia, optimización de recursos
Alimentación y agricultura	Predicción del rendimiento de los cultivos, gestión de recursos, control de plagas y enfermedades
Sector químico	Supervisión de procesos, predicción de fallos en equipos, garantía de cumplimiento normativo de seguridad
Reactores nucleares, materiales y residuos	Programación del mantenimiento, supervisión del nivel de radiación, mejora del protocolo de seguridad
Presas	Análisis de integridad estructural, predicción de riesgo de inundación, planificación del mantenimiento

¿Cuáles son los riesgos de ciberseguridad al utilizar GenAI?

El uso adecuado de GenAI puede mejorar las eficiencias empresariales, el servicio al cliente e incluso la calidad de vida mediante aplicaciones de atención médica y relacionadas con la salud. Muchos argumentarán que los beneficios de GenAI superan los riesgos, pero esos riesgos deben ser considerados y mitigados tanto como sea posible.

Los riesgos de ciberseguridad asociados con el uso de la IA generativa (GenAI) son complejos y se originan tanto en las características inherentes de la tecnología como en las formas en que se implementa y utiliza. Estos riesgos se pueden clasificar en varias áreas clave a grandes rasgos:

Privacidad y protección de datos: Los sistemas GenAI requieren acceso a grandes volúmenes de datos que la mayoría de los usuarios no pueden controlar. Parte de estos datos puede incluir información sensible o personal que podría compartirse públicamente en respuesta a una solicitud.
Entrada y salida: Los actores de amenaza han utilizado el proceso de solicitud/prompt de los LLM de GenAI para inyectar datos maliciosos o explotar vulnerabilidades en el sistema. Esto puede causar una filtración de datos si el sistema está diseñado específicamente para un uso controlado, como en el ámbito de la atención médica o las finanzas. GenAI también puede responder a solicitudes con resultados que son inapropiados y perjudiciales. Estos resultados pueden ser influenciados por el entrenamiento, los parámetros y las acciones maliciosas de los actores de amenazas. La mayoría de los usuarios no sabrán qué causó el resultado.
Cumplimiento normativo y riesgos legales: GenAI puede complicar el cumplimiento normativo de las regulaciones de protección de datos y privacidad. Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea impone requisitos estrictos sobre el procesamiento de datos personales, y las prácticas de gestión de datos de GenAI podrían potencialmente entrar en conflicto con estas regulaciones.
Ataques automatizados de Social Engineering: GenAI está diseñado para imitar los estilos de comunicación humanos, lo que lo convierte en la herramienta perfecta para campañas sofisticadas de phishing e ingeniería social. Los actores maliciosos podrían aprovechar GenAI para automatizar la creación de correos electrónicos o mensajes de phishing altamente convincentes, lo que dificulta a las personas distinguir entre comunicaciones legítimas y fraudulentas. Ya se han robado y reutilizado varios LLM para usos malintencionados:
- FraudGPT: una herramienta maliciosa de GenAI de suscripción que genera contenido para ciberataques, como el phishing y la suplantación de identidad. funciona de manera similar a ChatGPT de OpenAI, pero carece de los controles y limitaciones integrados que previenen el uso indebido.
- WormGPT: un sistema de código abierto diseñado para asistir a los criminales en la redacción de malware y código malicioso, la creación de contenido de phishing y la identificación de vulnerabilidades del sistema.
- PoisonGPT: esta herramienta difunde desinformación en línea al insertar detalles falsos en narrativas políticas e históricas, crear noticias falsas y manipular la opinión pública.
- XXXGPT: Esta aplicación fue desarrollada para ayudar a los criminales a implementar botnets, malware, keyloggers, infostealers, troyanos de acceso remoto y cryptostealers.

La IA generativa también introduce nuevos riesgos cuando se implementa mediante una interfaz de programación de aplicaciones (API). Las API permiten la integración de tecnologías separadas y son componentes esenciales en muchos de los casos prácticos descritos anteriormente. Las API pueden generar un riesgo significativo en toda la organización. Estas deben ser gestionadas y aseguradas como cualquier otro componente de la infraestructura digital.

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