Análisis de riesgos en la seguridad de la información con la implementación de IA en los sistemas de atención al cliente - Estacio Corozo, Karen Lissette; Chenche Jácome , William Lenin (International Journal of Studies in Administrative Sciences STRATEGOS, 2024)
Esta investigación es un estudio documental descriptivo que realiza una revisión exhaustiva de la literatura, incluyendo artículos científicos, informes de la industria como los de ESET y estudios sobre la implementación de la inteligencia artificial (IA) en sistemas de atención al cliente. El objetivo principal es evaluar los riesgos y vulnerabilidades en la seguridad de la información que surgen con la implementación de la IA, identificar las principales amenazas y proponer medidas preventivas y correctivas para proteger los datos sensibles y garantizar la integridad de los sistemas. Los hallazgos indican que, aunque la IA mejora significativamente la eficiencia y automatización en la atención al cliente, también introduce riesgos importantes como errores en los algoritmos, vulnerabilidades en la privacidad de los datos y un aumento en incidentes de seguridad como el robo de información y ataques de ransomware. Para mitigar estos riesgos, la literatura recomienda implementar medidas como el cifrado robusto de datos, la privacidad diferencial, la autenticación multifactor y el control de acceso basado en roles. Además, se enfatiza la importancia del monitoreo continuo, la gestión de parches, auditorías de seguridad periódicas y procedimientos sólidos de copia de seguridad y recuperación, asegurando así una respuesta efectiva ante incidentes de seguridad y la protección de los datos sensibles.Abstract This research is a descriptive documentary study that conducts an exhaustive literature review, including scientific articles, industry reports such as those from ESET, and studies on the implementation of artificial intelligence (AI) in customer service systems. The main objective is to evaluate the risks and vulnerabilities in information security that arise with the implementation of AI, identify the primary threats, and propose preventive and corrective measures to protect sensitive data and ensure the integrity of the systems. The findings indicate that although AI significantly improves efficiency and automation in customer service, it also introduces important risks such as errors in algorithms, vulnerabilities in data privacy, and an increase in security incidents like data theft and ransomware attacks. To mitigate these risks, the literature recommends implementing measures such as robust data encryption, differential privacy, multifactor authentication, and role-based access control. Additionally, the importance of continuous monitoring, patch management, periodic security audits, and robust backup and recovery procedures is emphasized, thereby ensuring an effective response to security incidents and the protection of sensitive data.