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Un piloto útil empieza con una tarea delimitada y un criterio de aprobación. Resumir una alerta es distinto de autorizar a una herramienta a bloquear una cuenta. La evaluación debe considerar la calidad de la respuesta y las consecuencias de una decisión incorrecta.
1. Elija una tarea y una referencia de comparación
Considere, por ejemplo, redactar un resumen de incidente a partir de registros ya revisados. Defina quién lee el resultado, qué campos son obligatorios y qué decisiones seguirá tomando el analista. Reserve casos representativos, incluidas alertas incompletas y falsos positivos, para comparar el proceso actual con el piloto.
Una demostración exitosa no demuestra rendimiento en todos los incidentes. Registre la versión del modelo, las instrucciones y el conjunto de evaluación para poder repetir la comparación.
2. Delimite los datos y los permisos
Identifique qué sale del entorno: los registros pueden contener nombres, direcciones IP, identificadores o secretos. Elimine información innecesaria y revise la retención, el acceso administrativo y el uso de datos del proveedor. Una instalación local también requiere controles de acceso y protección de registros.
- Utilice datos sintéticos o debidamente preparados en la evaluación inicial.
- Separe las cuentas de prueba de las credenciales de producción.
- Restrinja los conectores a lectura y a los recursos imprescindibles.
3. Pruebe los fallos antes de permitir acciones
El perfil NIST AI 600-1 describe riesgos propios o ampliados por la IA generativa, como la confabulación y la seguridad de la información. Incluya una alerta con instrucciones maliciosas dentro del texto, una fuente contradictoria y una pregunta sin evidencia suficiente.
La respuesta esperada puede ser abstenerse de concluir o solicitar revisión. El modelo no debe convertir el texto de un registro en autorización para ejecutar comandos, abrir enlaces o transmitir datos.
4. Mida la calidad y el esfuerzo de revisión
Cuente conclusiones sin respaldo, campos incorrectos y casos que requieren corrección. Mida el tiempo total, incluida la verificación del analista, y compare casos similares. Decida previamente qué errores impiden el uso; un buen promedio no compensa la exposición de un secreto.
Para las acciones automatizadas, exija autorización fuera del modelo, alcance mínimo, trazabilidad y una forma probada de detener el proceso.
5. Decida con evidencia de su entorno
El resultado del piloto debe reunir alcance, muestra, resultados, limitaciones y responsable de la decisión. Amplíe un caso de uso a la vez y reevalúe cambios de modelo, datos o conectores. Una herramienta de IA puede apoyar el trabajo; por sí sola no demuestra la seguridad de una operación.
Consulte la lista de verificación de IA para organizar la evaluación y conozca la propuesta de Cortex.