Inteligencia Artificial Generativa (IA) Se ha convertido en un punto de inflexión en todas las industrias. Permite a las máquinas crear contenido, imitar la inteligencia humana y resolver problemas complejos de forma autónoma. Para aprovechar al máximo el potencial de la IA generativa, las organizaciones deben emprender un camino de... preparación y automatización de datos, garantizando que sus datos estén gobernados, etiquetados y cumplan con los estándares éticos y regulatorios. Es fundamental aprender a... Adoptar la IA minimizando el riesgo en toda la organización, con un enfoque centrado en los datos.
La transición del análisis a la IA
A medida que crece la adopción de la IA, se ha producido una transición de la analítica a la IA, lo que ha afectado a los enfoques tradicionales de catalogación de datos, gobernanza, privacidad, seguridad, calidad, sesgo y cumplimiento normativo. Esta transición de la analítica a la IA implica priorizar los datos no estructurados frente a los enfoques tradicionales de priorizar los datos estructurados. Dado que es la base de la IA, comprender y Gestionar datos no estructurados es ahora más importante que nunca – pero puede ser un obstáculo desafiante debido al volumen, la velocidad y la variedad en el entorno de una organización.
Además, el creciente volumen de datos y la velocidad de cambio de estos implican que los administradores no pueden seguir el ritmo mediante procesos tradicionales y manuales. La única forma de gestionar el panorama de datos actual y futuro es mediante la automatización y la IA.
Para adaptarse e innovar a la velocidad de la IA, las organizaciones necesitan poder:
- Controlar qué datos se pueden compartir, por quién y con quién LLM o aplicaciones de IA.
- Auditar e inspeccionar qué datos se comparten con LLM y AI, según privacidad, sensibilidad, regulación y acceso
- Desarrollar políticas de uso de datos para IA
- Hacer cumplir o recibir alertas cuando se incumple la política.
Ahí es donde BigID entra. Las organizaciones de todos los tamaños aprovechan BigID para automáticamente encontrar, clasificar y catalogar los datos que conocen –y los que no– y, posteriormente, minimizar el riesgo, preparar los datos para la IA y automatizar la gestión y optimización de los datos.
El papel fundamental de un catálogo de próxima generación y de un inventario de datos no estructurados
La IA generativa se basa en datos de entrenamiento, y lo que contienen esos datos de entrenamiento puede llevar a... violaciones de datos, filtraciones, toma de decisiones inexacta y más.
Los datos con los que se entrena la IA deben ser:
- Preciso, actualizado y no obsoleto ni redundante.
- Seguro para su uso según el propósito, la residencia y el tipo.
- Validado que no contiene información confidencial o sensible
Los datos se presentan en diversos formatos, desde bases de datos estructuradas hasta contenido no estructurado, como archivos, chats, correos electrónicos e imágenes. Catalogar e inventariar virtualmente este diverso panorama de datos es un primer paso fundamental para mitigar el riesgo y preparar los datos para la IA. Son los datos no estructurados (documentos, hojas de cálculo, archivos de texto, correos electrónicos y contenido de mensajería) los que resultan cruciales y constituyen el enfoque emergente para gestionar la IA de forma responsable.
Las organizaciones a menudo se enfrentan a la ardua tarea de categorizar y describir sus datos (sin mencionar el descubrimiento de datos oscuros y datos ocultos). Los clientes pueden encontrar, etiquetar y clasificar automáticamente sus datos con BigID, lo que optimiza la organización de datos y mejora la eficacia de... modelos de IA generativos.
Además, cuando la IA se entrena con datos de baja calidad, en particular datos duplicados, similares, redundantes u obsoletos, puede afectar la precisión y la seguridad de los resultados del propio modelo de IA. Las capacidades únicas de BigID para identificar datos similares y duplicados facilitan la minimización de redundancias en los datos, la preparación de conjuntos de datos seguros para su uso en IA y el riesgo de sobreexposición de datos sensibles.
Datos sensibles y datos oscuros Requiere un manejo especial para cumplir con las regulaciones de privacidad, los marcos de seguridad y las consideraciones éticas. Para adelantarse a la era de la IA, necesita identificar automáticamente datos confidenciales de todo tipo, ya sean misterios, datos regulados, datos críticos, datos del cliente, propiedad intelectual, etc., agregando las etiquetas, los rótulos y las banderas necesarias para proteger a su organización y a sus partes interesadas.
BigID identifica automáticamente datos confidenciales de todo tipo, incluyendo secretos y contraseñas, datos personales y de clientes, datos financieros, IP, información confidencial y más, añadiendo las etiquetas y los indicadores necesarios para proteger a su organización y a sus partes interesadas. Con Capacidades de reconocimiento de identidad de BigIDLas organizaciones pueden contextualizar fácilmente los datos en diferentes tipos y almacenes de datos, lo que permite el descubrimiento automatizado, la clasificación y categorización precisas, y políticas y aplicación automatizadas en todos los datos, en función del riesgo, la ubicación, el tipo, la sensibilidad y más.
El inventario con estado de BigID no solo identifica datos confidenciales, sino que también garantiza que usted tenga un inventario actualizado de los datos no estructurados junto con los datos estructurados y semiestructurados, todo en una sola vista, en múltiples nubes. nube híbrida y en las instalaciones.
Leer más sobre Cumplimiento de la nube: seguridad y privacidad de los datos.
Con BigiD, las organizaciones pueden garantizar la seguridad de sus datos y su preparación para el uso de la IA: pueden controlar qué datos se comparten, quién los comparte y con qué LLM o aplicaciones de IA; pueden auditar e inspeccionar qué datos se comparten con los LLM; y pueden desarrollar políticas para el uso de datos en los LLM y aplicarlas o recibir alertas cuando se incumplen. Esto garantiza que las organizaciones siempre tengan una visión en tiempo real de su panorama de datos, un factor crucial para el éxito de la IA generativa.
Identificación de riesgos y detección de contenidos tóxicos
En la era de las filtraciones de datos y las ciberamenazas, identificar datos riesgosos es fundamental. Los algoritmos avanzados y los modelos de aprendizaje automático de BigID identifican riesgos potenciales, como información confidencial expuesta a accesos no autorizados, lo que garantiza la seguridad de sus datos para el uso de la IA generativa.
Para seleccionar datos para la IA, es necesario limpiarlos de datos personales y confidenciales, y potencialmente validar que estén limpios de toxicidad y sesgo.
Las combinaciones tóxicas, como la presencia de un ID de cliente junto con un número de tarjeta de crédito, pueden tener graves consecuencias si se incorporan a modelos de IA generativa. BigID detecta y muestra activamente las combinaciones tóxicas, evitando que contaminen los datos de entrenamiento de IA.
Puede personalizar lo que sea tóxico para su situación: ya sea una combinación de nombre y dirección, contraseña y credencial, número de identificación y estado financiero. Identificar combinaciones tóxicas antes del uso de IA es fundamental para minimizar el riesgo y construir la seguridad desde el diseño en la adopción de IA.
El enfoque de BigID para la identificación de riesgos y la detección de contenido tóxico se basa en tecnologías de vanguardia, lo que permite a las organizaciones gestionar de forma proactiva los riesgos de los datos y mantener la integridad de sus canales de IA generativa.
Garantizar la ética de la IA y el cumplimiento normativo
Normativa de privacidad de datos, marcos de seguridady Directrices éticas de la IA Están en constante evolución y puede ser difícil mantenerse al día. Las capacidades de cumplimiento de BigID ayudan a las organizaciones a mantenerse a la vanguardia mediante la aplicación automática de políticas basadas en el tipo de datos y la normativa, la evaluación de los datos con respecto a los estándares y marcos regulatorios más recientes, la detección de infracciones de cumplimiento, la recomendación de acciones correctivas y la mitigación de los riesgos de incumplimiento.
Una vez implementadas estas políticas, es más fácil detectar infracciones de cumplimiento normativo y recomendar medidas correctivas, lo que le permite alinear sus prácticas de datos con los requisitos éticos y regulatorios en constante evolución. Esto garantiza que sus iniciativas de IA generativa sigan siendo innovadoras, responsables, minimizando el riesgo y alineándose con el cumplimiento normativo y la evolución del mundo regulatorio.
Prepare sus datos para la IA generativa con BigID
En la era de IA generativaLa preparación de datos es la clave del éxito. BigID permite a las organizaciones catalogar e inventariar sus datos, automatizar el etiquetado, identificar y minimizar riesgos, garantizar el cumplimiento ético y normativo, y optimizar la preparación de datos para la IA. Con BigID, puede embarcarse con confianza en su proceso de IA generativa, aprovechando todo el potencial de la innovación en IA, minimizando el riesgo, cumpliendo con los estándares éticos y normativos, y generando más valor.
Comience su viaje hacia la IA con Elevando la seguridad de los datos para la IA – con BigID, puedes:
- Prepare los datos de forma segura para la IA y minimice el riesgo de fugas y violaciones de datos.
- Automatizar la gobernanza del acceso y controlar y gestionar el riesgo interno (incluso identificando automáticamente a qué datos tienen acceso los diferentes modelos, no solo los usuarios),
- Comprender qué datos consumen los diferentes modelos para fines de auditoría
- Gestione la privacidad, el cumplimiento y la seguridad de los datos que alimentan la IA.
- Implemente controles en todo el panorama de datos para maximizar el impacto de la IA y minimizar el riesgo.
Vea cómo BigID ayuda a las empresas a empezar con buen pie. Seguridad de la IA y Haz una prueba de conducción hoy.
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