Soberanía de datos e IA: por qué el control importa en la era de la IA.

Mantener los datos dentro de las fronteras nacionales no implica necesariamente soberanía sobre el país. 

Sus datos podrían residir en una región autorizada, mientras que la infraestructura, el software, los modelos de IA o los servicios que los procesan siguen estando bajo el control de proveedores sujetos a diferentes jurisdicciones. Un proveedor puede modificar sus términos, precios, arquitectura o disponibilidad. Un modelo de IA o una API que respalde un proceso empresarial crítico puede cambiar o desaparecer.

La pregunta más importante es: ¿Quién tiene el control en última instancia?

Esa pregunta es fundamental en " Soberanía de datos e IA: Comprender los datos soberanos y la IA en la nube, en las instalaciones y en el borde" , un nuevo informe de O'Reilly elaborado por la directora de tecnología de Actian, Emma McGrattan, el investigador principal, Steffen Kläbe, y el evangelista principal, Ole Olesen-Bagneux.

El informe analiza cómo las organizaciones pueden lograr que las dependencias tecnológicas críticas sean deliberadas, visibles y manejables, al tiempo que conservan la capacidad de actuar cuando cambian las circunstancias.

Por qué la soberanía de los datos y la IA es importante ahora

Durante décadas, las arquitecturas tecnológicas empresariales se optimizaron para la conectividad, la escalabilidad, la eficiencia y el acceso a los ecosistemas tecnológicos globales. Estas prioridades siguen siendo importantes, pero los supuestos en los que se basan están cambiando.

Las empresas dependen cada vez más de plataformas en la nube, proveedores de SaaS, API externas, modelos de infraestructura y sistemas que no controlan directamente. Al mismo tiempo, la regulación, los cambios geopolíticos, las cadenas de suministro tecnológicas y la IA plantean nuevos interrogantes sobre el flujo de datos, la capacidad de ejecución de la inteligencia artificial y qué organizaciones o jurisdicciones tienen, en última instancia, autoridad sobre los sistemas críticos.

Por lo tanto, la soberanía se está convirtiendo en algo más que una cuestión de cumplimiento normativo. Se está convirtiendo en una preocupación fundamental para la arquitectura empresarial.

Pocas empresas modernas pueden eliminar las dependencias externas, ni deberían intentarlo. Lo importante es saber qué dependencias son críticas, dónde introducen un riesgo inaceptable y dónde un mayor control genera valor estratégico.

Cómo la IA amplía el desafío de la soberanía

Los debates tradicionales sobre la soberanía de los datos se centraban principalmente en dónde se almacenaba la información y cómo se transfería a través de las fronteras. La IA cambia el alcance del problema.

Los datos empresariales ahora pueden convertirse en indicaciones, elementos integrados, contexto de modelos, datos de entrenamiento y entradas para sistemas autónomos. Los sistemas de IA pueden combinar información de múltiples fuentes, generar nuevos conocimientos y realizar acciones en distintos proveedores y jurisdicciones.

Esto crea tres dimensiones relacionadas de soberanía:

• La soberanía de los datos se centra en el control sobre la residencia, el movimiento, el acceso y la jurisdicción de los datos.
• La soberanía de la IA extiende esa preocupación a los modelos, la infraestructura informática, los proveedores y el lugar donde se ejecuta la IA.
• La soberanía de los agentes añade otra capa, ya que los agentes autónomos acceden a la información empresarial, crean memoria, toman decisiones y realizan acciones en nombre de la organización.

A medida que la IA se vuelve más autónoma, la soberanía ya no se limita a dónde se almacena la información. También abarca dónde se crea la inteligencia, cómo se toman las decisiones y si el comportamiento de la IA puede ser controlado, explicado y verificado.

Tres capacidades para la soberanía de datos e IA

El informe enmarca la soberanía en torno a tres capacidades que las organizaciones pueden utilizar para evaluar su arquitectura:

• Control : ¿Quién determina cómo se puede acceder a los datos, los modelos de IA y los agentes, y cómo se pueden utilizar?
• Aplicación de la normativa : ¿Cómo se traducen esas decisiones en políticas operativas y controles técnicos?
• Prueba : ¿Puede la organización demostrar que esos controles funcionan, incluso cuando algo sale mal?

Estas capacidades son interdependientes. El control sin aplicación sigue siendo una política válida. La aplicación sin pruebas no es fiable. Y las pruebas sin un control efectivo ofrecen poca seguridad.

En conjunto, el control, la aplicación de la ley y la prueba ofrecen una manera práctica de transformar la soberanía de una aspiración a una capacidad operativa.

La soberanía de los datos y la IA es un espectro, no una elección binaria.

Los distintos datos, aplicaciones, cargas de trabajo de IA e infraestructuras conllevan diferentes niveles de sensibilidad, exposición regulatoria, importancia operativa y riesgo de dependencia.

El informe presenta cinco niveles de madurez de la soberanía que ayudan a las organizaciones a evaluar cuánto control necesitan y a comprender las ventajas y desventajas en términos de complejidad, coste, capacidad y libertad estratégica.

El máximo nivel de soberanía no es necesariamente la solución adecuada para todas las cargas de trabajo. Algunas cargas de trabajo pueden ejecutarse correctamente en una infraestructura de nube pública global, mientras que los datos confidenciales o la IA crítica para el negocio pueden requerir un mayor control a través de la nube soberana, proveedores nacionales, infraestructura local o implementaciones en el borde de la red.

Por qué la soberanía híbrida es el modelo empresarial práctico.

Para la mayoría de las empresas, la respuesta práctica es la soberanía híbrida.

En lugar de aplicar el mismo requisito de soberanía en todas partes, las organizaciones pueden evaluar los componentes individuales y asignar el nivel de soberanía adecuado a sus riesgos y requisitos comerciales.

El mismo principio se aplica a la IA. El futuro de la IA empresarial no se reduce a la dicotomía entre la nube y los sistemas locales. Cada vez está más distribuida entre la nube, los sistemas locales y los entornos periféricos , con diferentes requisitos de soberanía para distintas cargas de trabajo.

El reto arquitectónico consiste en comprender a qué modelo pertenece cada uno y gestionar el movimiento de datos e IA a través de esos límites.

Lo que este informe de O'Reilly te ayuda a comprender

Soberanía de datos e IA: Comprender los datos soberanos y la IA en la nube, en entornos locales y en el borde proporciona un marco práctico para trasladar el debate sobre la soberanía de la teoría geopolítica y el cumplimiento normativo a la arquitectura empresarial. Aprenderá:

• Cómo se extiende la soberanía a través de los datos, la IA y los sistemas basados ​​en agentes.
• Cómo el control, la aplicación de la ley y la prueba hacen que la soberanía sea operativa.
• Cómo evaluar los diferentes niveles de soberanía y sus ventajas e inconvenientes.
• Cómo desarrollar una estrategia de soberanía híbrida que abarque la nube, las instalaciones locales y el entorno perimetral.
• Cómo evaluar la preparación de su organización en materia de soberanía y priorizar los próximos pasos.

El informe también incluye una lista de verificación práctica sobre la preparación para la soberanía, organizada en torno al control, la aplicación y la prueba .

La soberanía es un viaje continuo.

Los proveedores de tecnología cambian. Las regulaciones evolucionan. Surgen nuevos modelos de IA. Aparecen nuevas dependencias. Esto hace que la soberanía sea menos un objetivo y más una capacidad arquitectónica que debe evolucionar con la organización.

El objetivo no es el aislamiento, sino conservar opciones útiles: comprender las tecnologías de las que depende su organización, gestionar esas dependencias de forma deliberada y preservar la capacidad de adaptación cuando cambian las circunstancias.

Como concluye el informe, el objetivo final es “ la capacidad de interactuar con el mundo en tus propios términos y con confianza ” .

Obtenga el informe completo

El libro "Soberanía de datos e IA: Comprender los datos soberanos y la IA en la nube, en las instalaciones y en el borde" proporciona un marco práctico para decidir dónde es importante un mayor control.

Acerca del autor

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y controlar los datos a gran escala con total confianza. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para optimizar entornos de datos complejos y acelerar la entrega de datos preparados para la IA. Diseñadas para ofrecer flexibilidad, las soluciones de Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable tanto en entornos locales como en la nube y en entornos híbridos. Obtén más Acerca de Actian, la división Acerca de Actian datos e IA de HCL Software, en actian.com.