Soberanía y propiedad de los datos en IA: cómo navegar por las complejidades en AWS, Azure y GCP 2/10

A medida que las organizaciones adoptan cada vez más soluciones impulsadas por IA, la importancia de la soberanía de los datos y la propiedad nunca ha sido tan pronunciada. El cumplimiento de normativas de privacidad de datos como el GDPR, la CCPA y las reglas específicas del sector a menudo determina cómo y dónde se pueden almacenar, procesar y utilizar los datos. AWS, Azure y GCP adoptan enfoques variados ante estos desafíos, cada uno con beneficios y desventajas distintos. Además, matices menos conocidos, como el modelo único de gestión de datos de Azure OpenAI, añaden complejidad al proceso de toma de decisiones.

AWS: Equilibrar el alcance con la responsabilidad

AWS ofrece la infraestructura global más extensa, con centros de datos en más de 30 regiones. Esta amplia presencia proporciona una flexibilidad inigualable para las organizaciones que necesitan localización de datos para cumplir con las normativas locales. Sin embargo:

¿Lo sabías? AWS adopta un modelo de responsabilidad compartida, lo que significa que los clientes son responsables de proteger sus datos dentro de la infraestructura de AWS. Aunque AWS ofrece herramientas como Amazon Macie y opciones de cifrado, la responsabilidad recae en el cliente para configurarlas correctamente.
Modelos de IA preentrenados: Servicios como Amazon Bedrock permiten acceder a modelos de IA generativa preentrenados alojados en infraestructura compartida administrada por AWS. Aunque AWS garantiza que los datos de entrada/salida permanecen bajo la propiedad del cliente, las interacciones con estos servicios dependen de los planos de control centralizados de AWS.
Factor de riesgo: Las configuraciones incorrectas son comunes, especialmente en organizaciones que carecen de experiencia interna, lo que podría conducir al incumplimiento de las leyes de privacidad.

AWS es excelente para las empresas que requieren flexibilidad y control sobre sus datos, pero este control conlleva cargas operativas adicionales.

Azure: La nube centrada primero en el cumplimiento

Microsoft Azure suele ser preferido por empresas de sectores altamente regulados debido a su amplia gama de herramientas de cumplimiento. Con regiones dedicadas como Azure Government y Azure Germany, Azure va un paso más allá al abordar las preocupaciones de soberanía. Sin embargo:

¿Lo sabías? El Azure OpenAI Service, aunque está basado regionalmente, opera fuera del inquilino de Microsoft. OpenAI, en lugar de Microsoft, posee y controla la infraestructura que aloja el servicio, lo que significa que los datos del cliente salen de la nube administrada por Microsoft y entran en los sistemas de OpenAI. Esto plantea posibles preocupaciones para casos de uso sensibles.
Modelos preentrenados: Azure Cognitive Services y los modelos generativos de OpenAI (GPT, Codex, etc.) proporcionan herramientas potentes para las empresas, pero implican un grado de control externo sobre la infraestructura subyacente.
Herramientas de gobernanza integradas: Azure simplifica el cumplimiento con herramientas como Azure Policy y Compliance Manager, que permiten a las organizaciones aplicar reglas de manejo de datos sin fricciones.

El enfoque de cumplimiento integrado de Azure es ideal para empresas que necesitan adherencia regulatoria específica del sector, pero su dependencia de inquilinos externos como OpenAI podría introducir preocupaciones de soberanía para datos altamente sensibles.

GCP: Transparencia con concesiones

Google Cloud Platform (GCP) adopta un enfoque centrado primero en la transparencia, priorizando la visibilidad y la flexibilidad de nube híbrida. Herramientas como Access Transparency ofrecen a las organizaciones registros detallados que muestran cuándo y cómo se accede a los datos. Sin embargo:

¿Lo sabías? Aunque GCP proporciona cifrado predeterminado para los datos en reposo y en tránsito, servicios como Dialogflow (IA conversacional) gestionan los datos dentro de infraestructura administrada por Google. Esto puede no alinearse con requisitos estrictos de soberanía para cargas de trabajo ultrasensibles.
Módulos de Vertex AI: Entrenar y desplegar modelos dentro de la infraestructura de GCP garantiza eficiencia, pero limita el control del usuario en comparación con las configuraciones flexibles de AWS.
Fortaleza multicloud: La plataforma Anthos de GCP permite a las organizaciones mantener el cumplimiento mientras operan en múltiples nubes, ofreciendo una flexibilidad sin igual para despliegues híbridos.

GCP destaca al proporcionar transparencia y herramientas innovadoras para la gestión del cumplimiento, pero su menor huella de infraestructura limita su aplicabilidad en ciertos mercados.

Manejo de datos: similitudes y diferencias

Azure OpenAI Service

Azure OpenAI proporciona acceso a modelos avanzados de IA generativa como GPT. Aunque se aloja regionalmente, la infraestructura de procesamiento de datos pertenece a OpenAI, no a Microsoft. Esto significa:

Los datos del cliente salen del inquilino de Microsoft y entran en los sistemas de OpenAI.
Las garantías de cumplimiento se limitan al alojamiento regional, pero las industrias sensibles a la soberanía deben evaluar los riesgos.

GCP: Vertex AI y Dialogflow

GCP proporciona herramientas como Vertex AI y Dialogflow, pero las interacciones de datos pasan por infraestructura administrada por Google:

Aunque GCP ofrece registros detallados mediante Access Transparency, las empresas aún dependen del control de Google sobre el entorno del servicio.
Hay menos regiones en comparación con AWS y Azure, lo que podría complicar los requisitos de residencia.

AWS: SageMaker y Bedrock

AWS enfatiza el control del usuario, pero centraliza la administración de la infraestructura:

Bedrock: Los modelos de IA generativa preentrenados se alojan en la infraestructura compartida de AWS, lo que introduce posibles vulnerabilidades similares a Azure OpenAI.
SageMaker ofrece a los usuarios más control sobre sus datos y entornos, pero garantizar el cumplimiento requiere una participación significativa del cliente.

Realidades menos conocidas en el control de datos

Azure OpenAI: Los datos se mueven desde la infraestructura de Microsoft al inquilino de OpenAI, incluso si el servicio se despliega dentro de una región conforme con el GDPR u otras normativas.
GCP Vertex AI: Los servicios de Google como Dialogflow enrutan los datos a través de infraestructura administrada por Google, lo que podría no alinearse con los requisitos de soberanía para datos ultrasensibles.
AWS SageMaker/Bedrock: A pesar de la propiedad de los datos por parte del cliente, la dependencia de infraestructura centralizada para servicios de IA introduce riesgos similares a los de Azure y GCP.

Elegir la nube adecuada para la soberanía de los datos

AWS: Ideal para organizaciones que necesitan alcance global y flexibilidad, pero requiere una sólida experiencia interna para configurarse de cara al cumplimiento.
Azure: Una de las mejores opciones para sectores regulados debido a su enfoque de cumplimiento, pero plantea preocupaciones con servicios como OpenAI al estar fuera del control de Microsoft.
GCP: La mejor para despliegues multicloud e híbridos, ofreciendo transparencia y control, pero limitada por la disponibilidad regional.

Markku Arvekari

Experto en Transformación Digital