La IA y los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) prometen un valor transformador, pero solo si los datos que los sustentan son precisos, seguros y gobernados. A medida que las organizaciones aceleran la adopción de la IA, la preparación de datos ya no se limita a catalogar y depurar, sino que se trata de generar confianza, reducir el riesgo y garantizar el cumplimiento normativo a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA.
Únase a Databricks, Accenture y BigID para un debate a fondo sobre cómo alinear la preparación de datos con el marco TRiSM (Gestión de Confianza, Riesgo y Seguridad) de AI. Aprenda a equilibrar la innovación con la responsabilidad mediante el descubrimiento, la clasificación y la gestión de datos estructurados y no estructurados a escala, a la vez que protege la información confidencial y cumple con las exigencias regulatorias.
Principales conclusiones:
- Comprenda cómo los líderes aplican AI TRiSM para fortalecer la confianza y gestionar el riesgo en la adopción de IA.
- Descubra cómo la plataforma de inteligencia de datos Databricks y DBRX respaldan la GenAI responsable con operaciones de modelos y datos escalables.
- Vea cómo BigID ayuda a las organizaciones a detectar riesgos específicos de la IA, validar datos de entrenamiento y aplicar controles de políticas para una IA segura y compatible.
- Explore los desafíos del mundo real en la catalogación, clasificación y limpieza de datos, y cómo superarlos.
- Adquiera métodos prácticos para mantener las estrategias de datos adaptables a las regulaciones cambiantes y las tecnologías de IA emergentes.
Únase a BigID, Databricks y Accenture para obtener conclusiones prácticas sobre cómo tener confianza al preparar sus datos para su uso en tecnologías de IA y LLM.
Oradores:
- Raja Perumal, director de socios tecnológicos ISV de Databricks
- Paul Barrett, Director General de Accenture
- Souvik Mukherjee, director general
- Stephen Gatchell, vicepresidente de estrategia de datos e inteligencia artificial, BigID