Comprender la privacidad y los datos
Comprender la privacidad y los datos · 10 min
Este video aborda una de las preocupaciones más comunes que tienen los profesionales de organizaciones sin fines de lucro sobre la IA: la privacidad de los datos. Aprenderás qué sucede realmente con los datos que compartes con las herramientas de IA, cómo evaluar diferentes plataformas y planes según sus protecciones de privacidad, y cómo preparar datos sensibles para un uso seguro de la IA.
Puntos clave
- La IA introduce nuevas consideraciones de privacidad, particularmente en torno al entrenamiento: Algunas IA usan tus entradas para entrenar futuros modelos, lo que significa que los patrones de tus datos podrían influir en resultados futuros.
- Diferentes herramientas tienen diferentes reglas: La IA gratuita que usas para hacer lluvia de ideas sobre temas de eventos no es lo mismo que una cuenta de pago con políticas estrictas de retención de datos. Ajusta tu herramienta a tu tarea: las herramientas con más protección permiten compartir de forma más segura datos sensibles.
- El uso seguro de la IA no se trata de evitarla, sino de usarla de manera responsable: Aplica la Conciencia del Problema y la Conciencia de la Plataforma antes de comenzar un nuevo proyecto. A menudo puedes obtener todo el beneficio de la IA sin compartir información sensible, dividiendo las tareas en partes componentes
- A menudo puedes eliminar por completo la información identificativa: Para el análisis de patrones, probablemente no necesites nombres, datos de contacto u otra información de identificación personal (PII). Trabaja hacia atrás desde tu objetivo real para determinar qué datos son realmente necesarios
- Si algo sale mal, tienes opciones: Elimina la conversación, solicita la eliminación de datos a través del proceso de privacidad de la plataforma y sigue los protocolos de tu organización
Ejercicios
Evaluar la sensibilidad de los datos
Este ejercicio te ayuda a desarrollar criterio sobre qué datos son seguros de compartir con herramientas de IA.
Parte I: Revisa datos de muestra
Elige uno de los siguientes escenarios que sea más relevante para tu trabajo:
- Una hoja de cálculo del historial de donaciones con nombres, montos e información de contacto
- Respuestas de encuestas de participantes del programa, incluyendo detalles demográficos
- Un borrador de informe de subvención que contiene historias de beneficiarios y datos de resultados
Parte II: Anota según la sensibilidad
Para el escenario que elegiste, identifica:
- ¿Qué campos o secciones contienen información de identificación personal (PII)?
- ¿Qué información es esencial para el análisis que quieres hacer?
- ¿Qué información podría eliminarse o anonimizarse sin perder valor analítico?
- ¿Cuál sería el peor escenario posible si estos datos se expusieran?
Parte III: Planifica tu enfoque
- ¿Qué eliminarías o modificarías antes de compartir con la IA?
- ¿Qué nivel de herramienta/plan sería apropiado para este nivel de sensibilidad?
- ¿Qué pasos de verificación tomarías después de recibir el análisis de la IA?
Reflexión de la lección
- ¿Cómo se compara pensar en la privacidad de la IA con la forma en que ya piensas sobre otras herramientas de software (correo electrónico, almacenamiento en la nube, CRM)?
- ¿Cuál es un cambio que harás en tu forma de abordar el compartir datos con la IA a partir de esta lección?
Qué sigue
En la próxima lección, pondremos en práctica estas prácticas de privacidad mientras exploramos el análisis de datos con IA, aprendiendo a detectar patrones, generar ideas y fortalecer tus programas mientras mantienes protegida la información sensible.