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Seguridad de los datos, ciclo de vida y estrategia para aplicaciones de IA generativa
Romain Vivier, Amazon Web Services
Julio de 2025 (historial del documento)
La IA generativa está transformando el panorama empresarial. Permite niveles sin precedentes de innovación, automatización y diferenciación competitiva. Sin embargo, la capacidad de aprovechar todo su potencial depende no solo de modelos potentes, sino también de una estrategia de datos sólida y útil. Esta guía describe los desafíos específicos de los datos que surgen en las iniciativas de IA generativa y ofrece instrucciones claras sobre cómo superarlos y lograr resultados empresariales significativos.
Uno de los cambios más fundamentales que trae consigo la IA generativa es su dependencia de grandes volúmenes de datos multimodales y no estructurados. El aprendizaje automático tradicional suele depender de conjuntos de datos estructurados y etiquetados. Sin embargo, los sistemas de IA generativa aprenden del texto, las imágenes, el audio, el código y el vídeo, que a menudo no están etiquetados y son muy variables. Por lo tanto, las organizaciones deben reevaluar y ampliar sus estrategias de datos tradicionales para incluir estos nuevos tipos de datos. Esto les ayuda a crear aplicaciones más sensibles al contexto, mejorar las experiencias de los usuarios, aumentar la productividad y acelerar la generación de contenido, al tiempo que reducen la dependencia de la entrada manual.
La guía describe el ciclo de vida completo de los datos que permite un despliegue efectivo de la IA generativa. Esto incluye preparar y limpiar conjuntos de datos a gran escala, implementar procesos de generación aumentada de recuperación (RAG) para mantener actualizado el contexto de los modelos, ajustar los datos de dominios específicos y establecer circuitos de retroalimentación continua. Cuando se llevan a cabo correctamente, estas actividades mejoran el rendimiento y la relevancia del modelo. También ofrecen un valor empresarial tangible mediante una entrega más rápida de los casos de uso de la IA, un mejor apoyo a la toma de decisiones y una mayor eficiencia en las operaciones.
La seguridad y la gobernanza se presentan como pilares fundamentales del éxito. La guía explica cómo ayudar a proteger la información confidencial, hacer cumplir los controles de acceso y abordar los riesgos (como las alucinaciones, el envenenamiento de datos y los ataques adversos). Incorporar prácticas sólidas de gobernanza y supervisión en el flujo de trabajo generativo de la IA respalda los requisitos de conformidad normativa, ayuda a proteger la reputación de la empresa y genera confianza interna y externa en los sistemas de IA. También analiza los desafíos de la IA de los agentes relacionados con los datos y destaca la necesidad de gestionar la identidad, rastrear y garantizar una seguridad sólida en los sistemas basados en agentes.
Esta guía también conecta la estrategia de datos con cada fase de la adopción generativa de la IA: imaginar, experimentar, lanzar y escalar. Para obtener más información sobre este modelo, consulte el modelo de madurez para la adopción de la IA generativa en adelante. AWS En cada etapa, la organización debe alinear su infraestructura de datos, su modelo de gobierno y su preparación operativa con sus objetivos empresariales. Esta alineación permite un camino más rápido hacia la producción, mitiga el riesgo y garantiza que las soluciones de IA generativa puedan ampliarse de manera responsable y sostenible en toda la empresa.
En resumen, una estrategia de datos sólida es un requisito previo para el éxito de la IA generativa. Las organizaciones que tratan los datos como un activo estratégico e invierten en gobernanza, calidad y seguridad están mejor posicionadas para implementar la IA generativa con confianza. Pueden pasar más rápidamente de la experimentación a la transformación en toda la empresa y lograr resultados cuantificables, como la mejora de las experiencias de los clientes, la eficiencia operativa y una ventaja competitiva a largo plazo.
Destinatarios previstos
Esta guía está dirigida a líderes empresariales, profesionales de los datos y responsables de la toma de decisiones tecnológicas que desean crear y poner en práctica una estrategia de datos sólida y escalable para la IA generativa. Las recomendaciones de esta guía son adecuadas para las empresas que están iniciando o avanzando en su transición a la IA generativa. Le ayuda a alinear su estrategia de datos, su gobernanza y sus marcos de seguridad para maximizar el valor empresarial y los beneficios de la IA generativa. Para comprender los conceptos y las recomendaciones de esta guía, debe estar familiarizado con los conceptos fundamentales de la IA y los datos, así como con los conceptos básicos de la gobernanza y el cumplimiento de la TI empresarial.
Objetivos
Modificar la estrategia de datos de acuerdo con las recomendaciones de esta guía puede tener las siguientes ventajas:
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Comprenda en qué se diferencian los requisitos y las prácticas de datos entre el aprendizaje automático tradicional y la IA generativa, y comprenda qué significan estas diferencias para la estrategia de datos de su empresa.
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Comprenda las diferencias entre los datos estructurados y etiquetados para el aprendizaje automático tradicional y los datos multimodales y no estructurados que impulsan la IA generativa.
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Más allá de las prácticas de aprendizaje automático establecidas, comprenda por qué los modelos de IA generativa requieren nuevos enfoques para la preparación, la integración y la gobernanza de los datos.
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Descubra cómo la síntesis de datos mediante la IA generativa puede acelerar los casos de uso del aprendizaje automático más tradicionales.
