Herramientas y procesos de IA en protección de datos
- Seguridad Inteligente
Sería un error esperar que la IA resolverá "automáticamente" todos los problemas relacionados con la privacidad . Sin embargo, puede aumentar las herramientas y procesos existentes en varias áreas que ayudan a reducir los riesgos relacionados con la privacidad.
Antes de hacer nada, debe tener algún tipo de "mapa de procesamiento de datos". Esto se dibuja respondiendo a varias preguntas como:
¿Qué datos relacionados con la privacidad tiene?
¿Dónde está en el sistema?
¿Qué procesos dependen de él?
¿Quiénes son los propietarios de los sistemas y procesos donde residen los datos personales?
Las soluciones automatizadas de descubrimiento y clasificación de datos aumentadas con IA pueden reducir significativamente la cantidad de tiempo requerido para construir y mantener dicho mapa.
Facilitar la retención oportuna
Uno de los aspectos importantes de la gestión de datos personales es archivar o descartar adecuadamente los datos de acuerdo con las políticas. Las tecnologías de gestión de contenido pueden ayudar a identificar dichos datos; y cuando se combina con la clasificación, puede automatizar los flujos de trabajo y reducir la responsabilidad de su empresa por almacenar datos personales más tiempo del que pueda justificar las necesidades comerciales y sus políticas.
Proteger sistemas y datos
El espacio de ciberseguridad está en auge con cientos de soluciones, muchas de las cuales dependen de la inteligencia artificial para la detección de intrusiones, análisis de comportamiento del usuario, phishing y detección de malware, y mucho más.
El papel de la calidad de los datos
Para muchas iniciativas de IA, la calidad de los datos a menudo se convierte en uno de los principales puntos de fallo. Para cumplir con estos rigurosos requisitos de calidad de datos, las empresas pueden ponerse en una posición en la que tendrán que invertir millones, si no miles de millones para abordar el imperativo de privacidad de datos.
Descubre la innovación
Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.
