Sus datos de prueba probablemente le están dando una confianza falsa.
La mayoría de las organizaciones saben que ya no deben utilizar datos de producción en bruto para realizar pruebas, por lo que han tomado medidas para ocultar los datos confidenciales, anonimizar los registros y generar conjuntos de datos sintéticos. Esto parece ser un avance.
Pero en muchos casos, esto crea un nuevo problema menos visible. Los datos son más seguros, pero ya no se comportan como los sistemas reales que están destinados a representar. Como resultado, la prueba comienza a perder su fiabilidad. En muchos casos, los defectos entonces pasan desapercibidos y los modelos de IA se validan en escenarios poco realistas.
En teoría todo parece perfecto. Pero cuando esos sistemas se enfrentan a condiciones reales, empiezan a mostrar sus defectos. Estás aún probando tus sistemas, pero no de la manera en que realmente funcionan.
Por qué esto es un riesgo oculto para la seguridad de la IA y la NIS2
NIS2 Aumenta las expectativas en cuanto a la resiliencia, la gestión de riesgos y la capacidad de demostrar que los sistemas y controles realmente funcionan en la práctica. Y este escrutinio no se limita a la producción. Abarca todo el ciclo de vida de los sistemas.
Al mismo tiempo, el uso creciente de la IA está aumentando la dependencia de grandes volúmenes de datos reales, así como la necesidad de pruebas y validaciones continuas para garantizar que los modelos se comportan como se espera.
Esto crea presión en ambas direcciones. Las organizaciones ya no pueden exponer datos confidenciales en entornos más bajos, pero tampoco pueden permitirse reducir el realismo sin comprometer la seguridad.
Si los datos de sus pruebas no son representativos de cómo realmente funcionan sus sistemas, tampoco lo son las pruebas en las que se basa para demostrar que son seguros y resistentes.
El problema oculto: relaciones de datos defectuosas
El problema oculto: relaciones de datos defectuosas
Aquí es donde la mayoría de las organizaciones fallan. Durante el proceso de enmascaramiento o generación de datos, a menudo rompen las relaciones que hacen que los sistemas funcionen correctamente: cómo los clientes vinculan sus pedidos, cómo los pagos están vinculados a las cuentas y cómo los procesos se conectan entre sistemas.
Esto a menudo se conoce como integridad referencial: la idea de que esas relaciones permanecen intactas.
Por ejemplo, imagine que tiene datos de clientes y datos de pedidos. Cada pedido debería vincularse a un cliente válido. Si ese vínculo está roto – por ejemplo, si existe un pedido pero ya no apunta a un cliente real – los datos podrían seguir pareciendo completos, pero la relación ya no será válida.
Es aquí donde empiezan los problemas. Los sistemas no pueden encontrar los datos que esperan, los tests dan resultados engañosos y los entornos dejan de reflejar el comportamiento del mundo real.
Si los datos no reflejan cómo se relacionan las cosas en el mundo real, su análisis se vuelve poco confiable.
Por eso los equipos líderes se centran en más que en “datos seguros”. Se centran en datos que aún se comportan como datos de producción, preservando las relaciones, dependencias y flujos en los que dependen los sistemas reales.
Cuando los datos no es realista, el impacto es mayor que en los ensayos
Falsa confianza en las liberaciones
Los sistemas parecen estar listos – hasta que ellos ¿no son
Resultados poco confiables de la IA
Los modelos entrenados o probados con datos poco realistas pierden precisión.
Olvidados fallos a nivel de sistema
Los problemas entre sistemas nunca se presentan en las pruebas
Posición de cumplimiento débil
Más difícil demostrar que controla y valida En realidad, trabajar
Y es exactamente ahí donde aumentará la vigilancia.
El cambio que están haciendo las organizaciones
Las organizaciones líderes están pasando de la protección de datos a una actividad aislada y están considerando los datos de prueba como parte de su entorno de control general. El enfoque se está desplazando hacia datos que no solo sean seguros desde el punto de vista de la privacidad, sino que también representen cómo funcionan los sistemas en el mundo real. Esto significa garantizar que la información confidencial nunca se exponga fuera de la producción, al tiempo que se mantienen intactas las pautas, dependencias y relaciones reales a través de los conjuntos de datos.
Al mismo tiempo, las organizaciones están invirtiendo en hacer que los datos de las pruebas estén disponibles a petición, en lugar de depender de procesos de preparación lentos y manuales. Esto permite a los equipos probar con más frecuencia, validar los modelos de inteligencia artificial de forma más eficaz y responder más rápidamente a los cambios. Además, estos enfoques están diseñados para ser repetibles y verificables, lo que facilita demostrar que los controles se aplican de forma coherente y que los sistemas han sido validados adecuadamente.
El resultado es una prueba más robusta y confiable, una mayor confianza en los resultados de la IA y un camino más claro para cumplir con las expectativas establecidas por regulaciones como NIS2.
La conclusión
No solo se necesita datos más seguros.
Necesitas datos lo suficientemente seguros y confiables como para probar tus sistemas de forma adecuada.
Porque según el NIS2 se debe demostrar la resiliencia, deben demostrarse los controles y la garantía debe resistir la prueba del tiempo.
Y eso solo funciona si tus datos lo hacen.
¿Quieres aprender más sobre este tema?
Mira nuestro Webinar a la medida, donde me incorporo Finn Lawford Mee de Sintetizado explorar cómo la automatización de los datos de pruebas ayuda a las organizaciones a reducir el riesgo de los datos de producción, preservar el realismo y fortalecer la garantía de la IA y la NIS2.
