Los datos se han convertido en un activo valioso para las organizaciones en diversos sectores. Sin embargo, en sectores altamente regulados como la salud y las finanzas, el cumplimiento no solo es una obligación legal, sino un aspecto fundamental para construir la confianza y la integridad de los clientes. A medida que los modelos de aprendizaje automático requieren datos diversos de múltiples fuentes, la necesidad de una solución compatible se vuelve crucial. La gobernanza computacional ha surgido como una solución potencial para disponibilizar datos para el aprendizaje automático al tiempo que se garantiza la gobernanza, la seguridad y la privacidad.
La gobernanza computacional permite a los custodios de datos establecer niveles de privacidad y controles de acceso en las operaciones. Esto asegura que solo se ejecuten operaciones autorizadas que se ajusten a los requisitos del custodio en los datos, cumpliendo con las regulaciones de privacidad y de inteligencia artificial (IA). Al monitorear y rastrear el uso de los datos, las empresas pueden cumplir con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Responsabilidad y Transferibilidad del Seguro Médico (HIPAA), protegiendo así la privacidad y seguridad de los datos personales. Además, la gobernanza computacional desempeña un papel vital en el desarrollo de modelos éticos y responsables de IA, especialmente en el ámbito de la salud, donde la privacidad y el cumplimiento son fundamentales.
Tradicionalmente, los datos pierden su valor cuando se transfieren fuera de su entorno seguro. Sin embargo, el aprendizaje federado es un enfoque seguro para entrenar modelos de IA sin transferir los propios datos. Esto permite a los custodios de datos poner sus datos a disposición de los desarrolladores en un entorno seguro, protegiendo así los datos propietarios como un activo valioso. Al retener el control sobre los datos y cumplir con los requisitos de residencia de los datos, los custodios pueden obtener un mayor valor y cumplir con regulaciones como el GDPR y la Ley de IA de la Unión Europea.
A pesar de los beneficios potenciales, muchas empresas desconocen la gobernanza computacional como opción para mantener el control sobre los datos al permitir que los algoritmos se envíen a los datos. Esto lleva a las organizaciones a mantener sus datos en silos para abordar preocupaciones regulatorias, obstaculizando así la innovación y el cumplimiento. Sin embargo, al adoptar la gobernanza computacional, las organizaciones pueden aprovechar de manera segura sus activos de datos, fomentando la innovación, el cumplimiento y una IA confiable.
En un panorama regulatorio en constante cambio, es crucial ser ágil pero cumplir con las normativas. La gobernanza computacional puede servir como un catalizador para que las organizaciones aprovechen de manera segura sus activos de datos, permitiendo una IA innovadora y confiable. Al permitir que los datos estén disponibles para el aprendizaje automático y la IA de manera compatible, las empresas pueden diferenciarse, mantenerse competitivas y contribuir al desarrollo de productos que beneficien a la sociedad. Con la gobernanza computacional, podemos desbloquear el verdadero potencial de los datos y avanzar hacia un futuro donde la IA marque una diferencia real en la solución de problemas sociales.
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