El entorno aislado de IA es la práctica de crear entornos aislados y controlados en los que las herramientas, los modelos y las aplicaciones de IA pueden evaluarse, probarse y experimentarse antes de aprobarse para su uso en producción. Permite a las organizaciones explorar las capacidades de la IA a la vez que contienen los riesgos potenciales.
El entorno aislado de IA opera en varios niveles: los entornos de evaluación de herramientas (probar nuevos servicios de IA con datos sintéticos o no sensibles antes de la aprobación de la organización), los entornos de desarrollo (entornos aislados para crear y probar aplicaciones con IA), los entornos regulatorios (marcos establecidos por los gobiernos que permiten a las organizaciones probar innovaciones de IA bajo regulaciones flexibilizadas y con supervisión) y los entornos de seguridad (entornos aislados para probar la solidez de los sistemas de IA frente a los ataques).
Las capacidades clave de un entorno aislado de IA incluyen: el aislamiento de datos (impedir que los datos sensibles entren en el entorno aislado), los controles de red (limitar la conectividad de las herramientas de IA a los servicios aprobados), la supervisión y el registro (capturar todas las interacciones de IA para su revisión), las pruebas de políticas (validar las reglas de gobernanza antes de la implementación en producción), la evaluación comparativa del rendimiento (comparar las herramientas de IA con los requisitos de la organización) y la evaluación de riesgos (evaluar el comportamiento de las herramientas de IA en un entorno seguro).
Las organizaciones se benefician del entorno aislado de IA al: reducir el riesgo de Shadow AI (proporcionar un espacio seguro para la experimentación), acelerar la evaluación y la aprobación de las herramientas de IA, desarrollar la cultura de IA en la organización, probar los controles de cumplimiento antes de la implementación y crear una canalización de innovación estructurada para la adopción de la IA.