La esencia
- GenAI ha colapsado la división de datos público-privados. Los líderes confían cada vez más en los sistemas GenAI construidos sobre fuentes de datos opacas y semipúblicas, incluso cuando los consumidores esperan que los datos públicos se gobiernen con el mismo rigor que la información privada.
- Los modelos de consentimiento estáticos ya no funcionan. Los casos de uso de GenAI, desde la personalización hasta la toma de decisiones mediante agentes, requieren un consentimiento dinámico, revocable y con un propósito determinado que evoluciona a medida que cambian los modelos y el uso de datos.
- La confianza ahora depende de la gobernanza, no de las promesas. La transparencia, la protección de la identidad y la regulación basada en derechos se están convirtiendo en expectativas básicas, lo que hace que la madurez de la gobernanza de la IA sea un diferenciador competitivo en lugar de una idea de último momento en materia de cumplimiento.
A la luz del Día de la Privacidad de Datos de hoy (28 de enero), algo está inequívocamente claro: la IA generativa está reescribiendo las expectativas sobre cómo las organizaciones recopilan, utilizan y salvaguardan los datos. Pero si bien aumenta la conciencia pública, la preparación organizacional no ha seguido el ritmo.
Un nuevo estudio: Informe de impacto de la IA y los datos de IDC: el imperativo de la confianza encontró que la privacidad de los datos (62%) y la transparencia (57%) se encuentran entre las mayores preocupaciones relacionadas con GenAI, sin embargo, solo el 40% de las organizaciones están invirtiendo en la gobernanza, la explicabilidad y las salvaguardas éticas necesarias para que los sistemas de IA sean confiables.
Entonces, ¿en qué deberían centrarse los especialistas en marketing en este momento?
Tabla de contenido
GenAI ha desdibujado la línea entre datos públicos y privados
Uno de los hallazgos más sorprendentes de la investigación es el rápido colapso de la distinción entre datos públicos y privados: los líderes confían abrumadoramente en los sistemas GenAI más que en la IA tradicional, a pesar de que los modelos GenAI ingieren grandes cantidades de datos de origen público, generados por usuarios o semipúblicos cuyos orígenes y vías de consentimiento son turbios. Irónicamente, los modelos en los que más confían los líderes (GenAI y cada vez más Agentic AI) son también aquellos con la el menos procedencia transparente y el mayor riesgo de mal uso.
Los consumidores ahora esperan una divulgación clara sobre de dónde provienen los datos y cómo se utilizan. Por lo tanto, los datos públicos deben tratarse con el mismo rigor que los privados y las organizaciones deben comenzar a tratar los datos públicos con el mismo rigor, controles de procedencia y gobernanza que se aplican a los datos privados.
Artículo relacionado: Dentro del enfoque de privacidad primero para la experiencia personalizada del cliente
El consentimiento ya no puede ser estático
El «consentimiento» en marketing tal como se entiende tradicionalmente (casillas previamente marcadas y permisos amplios y únicos) es incompatible con los sistemas modernos de inteligencia artificial. Sin embargo, con GenAI, el mismo punto de datos puede informar la personalización, el ajuste del modelo, la generación de datos de entrenamiento sintéticos o los flujos de decisiones agentes. Esto hace que el consentimiento estático quede obsoleto.
Una buena regla general es la orquestación dinámica del consentimiento, donde los permisos son:
- Contextual – vinculado a casos de uso específicos
- Con un propósito – no autorizaciones generales
- Revocable en tiempo real – permitir a los usuarios retirar su consentimiento a medida que evolucionan los modelos.
Este cambio hace que el consentimiento pase de ser un artefacto de cumplimiento a un proceso de gobernanza gestionado continuamente.
La protección de la identidad ahora es fundamental, no opcional
GenAI ahora puede replicar la voz, los patrones faciales, el estilo de escritura, los gestos y los comportamientos sociales de una persona con un realismo cada vez mayor. Combinados con la generación de datos sintéticos, los riesgos de suplantación de identidad ahora se extienden más allá de los deepfakes a perfiles generados por IA, clientes sintéticos y señales de riesgo manipuladas.
Mi mejor consejo para mitigar el riesgo en este caso es trabajar con un proveedor de tecnología de punta que tenga un marco de gobernanza que enfatice la detección de sesgos, controles humanos en el circuito y salvaguardias contra el uso indebido de productos sintéticos, todo ello integrado directamente en los procesos de desarrollo de IA.
A medida que las organizaciones adoptan GenAI a escala, la protección de la identidad se vuelve tan esencial como lo fue alguna vez el cifrado.
La transparencia se ha convertido en una expectativa básica
Las expectativas de transparencia no sólo están aumentando, sino que también se están convirtiendo rápidamente en mandatos regulatorios. En mi organización tratamos la transparencia como un requisito mínimo viable para la implementación de la IA, no como una característica avanzada.
Si los sistemas de IA dan forma a las decisiones, es necesario comprender:
- Cómo se entrenó el modelo
- ¿Qué datos utilizó?
- Si hubo datos sintéticos involucrados
- Cómo se generaron y validaron los resultados
Los sistemas de IA opacos ya no son aceptables, ni comercial ni regulatoriamente.
La regulación está pasando del almacenamiento de datos a una gobernanza basada en derechos
Las nuevas normas de regulación de la privacidad se centran menos en el almacenamiento de datos y más en la exclusión voluntaria, la divulgación de datos de capacitación y los límites a los resultados sintéticos dañinos. Las organizaciones deben prepararse para la regulación basada en derechos (desde mecanismos de exclusión voluntaria hasta límites de contenido sintético) incorporando controles de cumplimiento y evaluaciones de madurez de la gobernanza en los flujos de trabajo.
Incorpore estas comprobaciones de cumplimiento directamente en los flujos de trabajo, no las trate como tareas de revisión post hoc.
La confianza se está volviendo cuantificable y la madurez de la gobernanza se está convirtiendo en un diferenciador competitivo.
GenAI ha acelerado las expectativas más rápido de lo que las organizaciones modernizan sus bases de privacidad y gobernanza.
Descubra cómo proteger sus datos en la era de la inteligencia artificial
En la actualidad, la privacidad de los datos, el consentimiento, la protección de la identidad y la transparencia ya no son conceptos aislados. Por el contrario, se han convertido en pilares fundamentales que se entrelazan para garantizar una inteligencia artificial (IA) confiable y segura para todos.
Beneficios de una gobernanza estratégica en IA
Las organizaciones que consideran la gobernanza como una inversión estratégica, en lugar de una carga regulatoria, obtienen múltiples beneficios. Aquellas que priorizan una IA confiable a través de la gobernanza, la explicabilidad y las salvaguardias éticas experimentan mejores resultados en la experiencia del cliente. De hecho, tienen un 60 % más de probabilidades de reportar un retorno de la inversión (ROI) doble o mayor en sus proyectos de IA.
La importancia de la transparencia en la IA
En un mundo donde la generación de datos es constante, la transparencia se vuelve fundamental. **Las organizaciones que operan con transparencia en sus procesos de IA construyen una relación de confianza con sus clientes**. La transparencia permite a los usuarios comprender cómo se utilizan sus datos y les brinda la tranquilidad de que su privacidad está protegida.
El impacto de la identidad protegida en la confiabilidad de la IA
Proteger la identidad de los usuarios es esencial para garantizar la confiabilidad de la IA. **Cuando las organizaciones implementan medidas efectivas para proteger la identidad de las personas, están demostrando su compromiso con la seguridad y la privacidad de los datos**. Esto no solo fortalece la confianza del cliente, sino que también ayuda a prevenir posibles brechas de seguridad.
Consentimiento dinámico: una necesidad en la era de la IA
Los modelos de consentimiento estáticos ya no son suficientes en un entorno impulsado por la IA. **Las organizaciones deben adoptar modelos de consentimiento dinámicos y adaptables que evolucionen junto con los avances tecnológicos**. Esto garantiza que los usuarios tengan el control sobre el uso de sus datos en todo momento, promoviendo una relación de confianza a largo plazo.
En conclusión, en un mundo donde la IA juega un papel cada vez más relevante, es imprescindible que las organizaciones prioricen la privacidad de los datos, el consentimiento, la protección de la identidad y la transparencia. Al hacerlo, no solo se aseguran de cumplir con las normativas y regulaciones, sino que también construyen una base sólida para una IA confiable y ética que beneficie a todos los involucrados.
La optimización de una nota implica mejorar su contenido, estructura y redacción para hacerla más clara, concisa y atractiva para el lector. A continuación, se presenta una versión optimizada de la nota:
«El equipo de marketing de la empresa ha desarrollado una nueva estrategia para aumentar la visibilidad de la marca en las redes sociales. Esta iniciativa incluye la creación de contenido de calidad, la colaboración con influencers y la realización de concursos y promociones para involucrar a la audiencia. Con estas acciones, buscamos fortalecer la presencia de la marca en línea y generar mayor interacción con nuestros seguidores. Estamos entusiasmados con los resultados que esperamos obtener y seguiremos trabajando para mejorar constantemente nuestra estrategia de marketing digital.»
