– Copilot en la mira: Los riesgos ocultos de la IA y cómo proteger tu empresa
La inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que trabajamos, pero también ha introducido nuevos desafíos en materia de seguridad. En la reciente conferencia Black Hat, el investigador Michael Bargury reveló una serie de vulnerabilidades en Copilot, la herramienta de inteligencia artificial de Microsoft, que podrían ser explotadas por cibercriminales.
Copilot, diseñado para asistir a los usuarios en diversas tareas, puede convertirse en una herramienta poderosa en manos equivocadas. Bargury demostró cómo los atacantes podrían:
- Automatizar ataques de spear-phishing: Utilizando Copilot, los hackers pueden crear correos electrónicos altamente personalizados y convincentes, aumentando las posibilidades de éxito de sus ataques.
- Extraer información sensible: Copilot podría ser manipulado para revelar datos confidenciales, como salarios o información bancaria, poniendo en riesgo la privacidad de los usuarios.
- Generar contenido falso: Los atacantes podrían usar Copilot para crear contenido falso y engañoso, como noticias falsas o informes fraudulentos.
Bargury descubrió que es posible eludir las protecciones de seguridad de Copilot mediante comandos específicos. Además, la falta de gestión adecuada de los permisos de acceso a los datos corporativos puede agravar el problema, exponiendo a las empresas a riesgos aún mayores.
¿Qué implica esto para las empresas?
La investigación de Bargury plantea serias preocupaciones para las empresas que utilizan herramientas de IA como Copilot. Es fundamental comprender que, aunque la IA puede aumentar la productividad, también puede introducir nuevos riesgos de seguridad. Las empresas deben ser conscientes de estos riesgos y tomar medidas para proteger sus datos y sistemas.
Recomendaciones para mitigar los riesgos:
- Limitar el acceso: Restringir el acceso a Copilot a un número limitado de usuarios y supervisar cuidadosamente su actividad.
- Implementar controles de acceso: Establecer políticas claras de acceso a los datos y asegurarse de que los empleados estén al tanto de ellas.
- Capacitar a los empleados: Realizar capacitaciones regulares sobre seguridad cibernética para que los empleados puedan identificar y reportar posibles amenazas.
- Mantener actualizado el software: Instalar regularmente las actualizaciones de seguridad para proteger los sistemas.
- Utilizar herramientas de seguridad: Implementar soluciones de seguridad avanzadas para detectar y prevenir ataques.
– El podcasting: Un medio en constante crecimiento
El podcasting ha demostrado ser más que una simple moda pasajera. A pesar de una ligera desaceleración en su crecimiento exponencial de los primeros años de la pandemia, el sector sigue mostrando signos de una salud robusta. Según el informe de MIDiA Research, el número de oyentes y los ingresos globales continúan en ascenso, con proyecciones que apuntan a un mercado de más de 1.200 millones de oyentes para 2030. Esta tendencia al alza se debe en gran medida a la versatilidad del formato, que se adapta a diversos intereses y estilos de vida. Además, la integración del podcasting en plataformas como YouTube ha ampliado su alcance, atrayendo a audiencias más jóvenes y diversificadas.
Fuente imagen: market.us
La publicidad y la monetización han desempeñado un papel crucial en el crecimiento del sector. Las marcas han descubierto en los podcasts una herramienta poderosa para conectar con su público objetivo de manera más personal y auténtica. A medida que la industria madura, también lo hacen las opciones de monetización, que van desde la publicidad tradicional hasta las suscripciones premium y el merchandising. Sin embargo, la competencia se intensifica, lo que exige a los creadores de contenido innovar constantemente para captar y mantener la atención de su audiencia.
El auge del podcasting en regiones como Asia y América Latina es especialmente notable. Países como China e India están experimentando un crecimiento exponencial en el consumo de podcasts, impulsado por el aumento del acceso a internet y la creciente clase media. Esta expansión geográfica abre nuevas oportunidades para los creadores de contenido y las plataformas de distribución, así como para las marcas que buscan llegar a audiencias globales.
– Domina el arte de los prompts: Desbloquea todo el potencial de ChatGPT
¿Alguna vez te has preguntado cómo algunos usuarios obtienen respuestas tan precisas y creativas de ChatGPT, mientras que otros se topan con respuestas vagas o incluso incorrectas? La clave está en la ingeniería de prompts. Esta habilidad, cada vez más esencial en nuestra interacción con los modelos de lenguaje, se basa en el uso de frameworks o estructuras que guían la forma en que formulamos nuestras preguntas y solicitudes.
¿Qué es un framework de prompting?
Imagina que estás hablando con un experto en un tema específico. Para obtener la información más precisa y relevante, necesitas formular tus preguntas de manera clara y concisa. Un framework de prompting funciona de manera similar: proporciona una estructura que te ayuda a organizar tus pensamientos y a comunicar tus necesidades al modelo de lenguaje de manera efectiva.
El framework APE: Un primer paso
Uno de los frameworks más populares y fáciles de entender es el APE. Este acrónimo representa:
- Acción: ¿Qué quieres que haga el modelo? ¿Explicar, comparar, crear, etc.?
- Propósito: ¿Cuál es el objetivo de tu solicitud? ¿Qué quieres lograr con la respuesta?
- Expectativa: ¿Qué tipo de respuesta esperas? ¿Una explicación detallada, un resumen conciso, una lista de elementos, etc.?
Ejemplo:
- Acción: «Crea una historia corta.»
- Propósito: «Quiero una historia de ciencia ficción que explore los desafíos de la colonización de Marte.»
- Expectativa: «La historia debe incluir personajes complejos y un final inesperado.»
Al utilizar el framework APE, estás proporcionando al modelo una guía clara y concisa sobre lo que deseas obtener. Esto aumenta significativamente las posibilidades de recibir una respuesta relevante y satisfactoria.
¿Por qué es importante el framework APE?
Mayor eficiencia: Al utilizar un framework estructurado, ahorrarás tiempo y esfuerzo en la formulación de tus prompts.
Mayor precisión: Al especificar claramente la acción, el propósito y la expectativa, reduces la ambigüedad y ayudas al modelo a comprender mejor tu solicitud.
Resultados más personalizados: Puedes adaptar el framework APE a tus necesidades específicas, obteniendo respuestas que se ajusten perfectamente a tu contexto.
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