Inteligência Artificial Generativa (IA) surgiu como um divisor de águas em todos os setores. Ela permite que máquinas criem conteúdo, imitem a inteligência humana e resolvam problemas complexos de forma autônoma. Para aproveitar ao máximo o potencial da IA generativa, as organizações devem embarcar em uma jornada de preparação e automação de dados, garantindo que seus dados sejam governados, rotulados e estejam em conformidade com os padrões éticos e regulatórios. É fundamental aprender como adotar IA minimizando os riscos em toda a organização, com uma abordagem centrada em dados.
A mudança da análise para a IA
À medida que a adoção da IA cresce, houve uma mudança da análise para a IA – impactando as abordagens tradicionais de catalogação, governança, privacidade, segurança, qualidade, viés e conformidade de dados. Essa mudança da análise para a IA significa priorizar dados não estruturados em vez das abordagens tradicionais de priorização de dados estruturados. Como é a base da IA, a compreensão e gerenciar dados não estruturados agora é mais importante do que nunca – mas pode ser um obstáculo desafiador devido ao volume, velocidade e variedade no ambiente de uma organização.
Além disso, o crescente volume de dados e a velocidade de alteração dos dados impedem que os administradores acompanhem o ritmo usando processos tradicionais e manuais. A única maneira de gerenciar o cenário de dados atual e futuro é com automação e IA.
Para se adaptar e inovar na velocidade da IA, as organizações precisam ser capazes de:
- Controle quais dados podem ser compartilhados, por quem, para qual LLMs ou aplicações de IA.
- Auditar e inspecionar quais dados estão sendo compartilhados com LLMs e IA – com base em privacidade, sensibilidade, regulamentação e acesso
- Desenvolver políticas de uso de dados para IA
- Aplique ou seja alertado quando a política for violada.
É aí que BigID entra. Organizações de todos os tamanhos aproveitam o BigID para automaticamente encontrar, classificar e catalogar os dados que eles conhecem – e os dados que não conhecem – e, posteriormente, minimizar os riscos, preparar os dados para IA e automatizar o gerenciamento e a otimização de dados.
O papel crítico de um catálogo de última geração e dados não estruturados de inventário
A IA generativa depende de dados de treinamento – e o que está nesses dados de treinamento pode levar a violações de dados, vazamentos, tomada de decisões imprecisas e muito mais.
Os dados nos quais a IA é treinada precisam ser:
- Preciso, atualizado e não obsoleto ou redundante
- Seguro para uso por finalidade, residência e tipo
- Validado que não contém informações confidenciais ou sensíveis
Os dados vêm em vários formatos, desde bancos de dados estruturados até conteúdo não estruturado, como arquivos, chats, e-mails e imagens. Catalogar e inventariar virtualmente esse cenário diversificado de dados é um primeiro passo crucial para mitigar riscos e preparar os dados para a IA. São os dados não estruturados – documentos, planilhas, arquivos de texto, e-mails, conteúdo de mensagens – que são cruciais aqui e constituem o foco emergente para gerenciar a IA de forma responsável.
As organizações frequentemente enfrentam a árdua tarefa de categorizar e descrever seus dados (sem mencionar a descoberta de dados obscuros e dados sombra). Os clientes podem encontrar, rotular e marcar seus dados automaticamente com o BigID – simplificando a organização dos dados e aumentando a eficácia da modelos de IA generativos.
Além disso, quando a IA é treinada com dados de baixa qualidade – especialmente dados duplicados, semelhantes, redundantes ou obsoletos – isso pode afetar a precisão e a segurança dos resultados do próprio modelo de IA. Os recursos exclusivos do BigID para identificar dados semelhantes e duplicados facilitam a minimização de redundâncias nos dados, a preparação de conjuntos de dados seguros para uso em IA e a minimização do risco de superexposição de dados sensíveis.
Dados sensíveis e dados obscuros requer tratamento especial para cumprir com regulamentações de privacidade, estruturas de segurança e considerações éticas. Para se antecipar à era da IA, você precisa identificar automaticamente dados confidenciais de todos os tipos – sejam eles segredos, dados regulamentados, dados críticos, dados do cliente, propriedade intelectual, etc. – adicionando os rótulos, etiquetas e sinalizadores necessários para proteger sua organização e suas partes interessadas.
O BigID identifica automaticamente dados sensíveis de todos os tipos – incluindo segredos e senhas, dados pessoais e de clientes, dados financeiros, propriedade intelectual, confidenciais e muito mais – adicionando os rótulos, tags e sinalizadores necessários para proteger sua organização e seus stakeholders. Recursos de reconhecimento de identidade do BigID, as organizações podem contextualizar facilmente os dados em todos os tipos e armazenamentos de dados, permitindo descoberta automatizada, classificação e categorização precisas, além de políticas e aplicação automatizadas em todos os dados, com base em risco, localização, tipo, sensibilidade e muito mais.
O inventário com estado do BigID não apenas identifica dados confidenciais, mas também garante que você tenha um inventário atualizado de dados não estruturados junto com dados estruturados e semiestruturados, tudo em uma única visualização - em várias nuvens, nuvem híbrida e no local.
Leia mais sobre conformidade na nuvem: segurança e privacidade de dados.
Com o BigiD, as organizações podem garantir que seus dados estejam seguros e preparados para uso com IA – elas podem controlar quais dados podem ser compartilhados, por quem e com quais LLMs ou aplicativos de IA; podem auditar e inspecionar quais dados estão sendo compartilhados com LLMs; e podem criar políticas de uso de dados em LLMs e ser capazes de aplicá-las ou ser alertadas em caso de violação. Isso garante que as organizações sempre tenham uma compreensão em tempo real do seu cenário de dados, um fator crítico para o sucesso da IA generativa.
Identificação de Riscos e Detecção de Conteúdo Tóxico
Na era de violações de dados e ameaças cibernéticas, identificar dados arriscados é fundamental. Os algoritmos avançados e os modelos de aprendizado de máquina do BigID identificam riscos potenciais, incluindo informações confidenciais expostas a acesso não autorizado, garantindo a segurança dos seus dados para uso com IA generativa.
Para selecionar dados para IA, os dados precisam estar livres de dados pessoais e dados sensíveis — e potencialmente validar se estão livres de toxicidade e preconceito.
Combinações tóxicas – como a presença de um ID de cliente ao lado de um número de cartão de crédito – podem ter consequências graves se incorporadas a modelos de IA generativa. O BigID detecta e expõe ativamente combinações tóxicas, evitando que contaminem seus dados de treinamento de IA.
Você pode personalizar o que é tóxico para a sua situação: seja uma combinação de nome e endereço; senha e credencial; número de identificação e extrato financeiro. Identificar combinações tóxicas antes do uso da IA é fundamental para minimizar riscos e construir segurança desde o design na adoção da IA.
A abordagem da BigID para identificação de riscos e detecção de conteúdo tóxico é baseada em tecnologias de ponta, permitindo que as organizações gerenciem proativamente os riscos de dados e mantenham a integridade de seus pipelines de IA generativa.
Garantindo a Ética da IA e a Conformidade com a Regulamentação
Regulamentos de privacidade de dados, estruturas de segurançae Diretrizes éticas de IA estão em constante evolução e pode ser desafiador acompanhá-los. Os recursos de conformidade do BigID ajudam as organizações a se manterem à frente, aplicando automaticamente políticas com base no tipo de dado e na regulamentação, avaliando os dados em relação aos padrões e estruturas regulatórias mais recentes, detectando violações de conformidade e recomendando ações corretivas, além de mitigar os riscos de conformidade.
Com essas políticas implementadas, fica mais fácil detectar violações de conformidade e recomendar ações corretivas, para que você possa alinhar suas práticas de dados com os requisitos éticos e regulatórios em constante evolução. Isso garante que suas iniciativas de IA generativa permaneçam inovadoras, ao mesmo tempo em que se mantêm responsáveis, minimizando riscos e se alinhando à conformidade e ao mundo regulatório em constante evolução.
Prepare seus dados para IA generativa com BigID
Na era de IA generativaA preparação de dados é a base do sucesso. O BigID capacita organizações a catalogar e inventariar seus dados, automatizar a rotulagem de dados, identificar e minimizar riscos, garantir a conformidade ética e regulatória e otimizar a preparação de dados para IA. Com o BigID, você pode embarcar com confiança em sua jornada de IA generativa, liberando todo o potencial da inovação em IA, minimizando riscos, atendendo aos padrões éticos e regulatórios e gerando mais valor.
Comece sua jornada na IA com elevando a segurança de dados para IA – com o BigID, você pode:
- Prepare os dados de forma segura para IA e minimize os riscos de vazamentos e violações de dados
- Automatize a governança de acesso e controlar e gerenciar riscos internos (inclusive identificando automaticamente a quais dados diferentes modelos têm acesso, não apenas usuários),
- Entenda quais dados diferentes modelos consomem para fins de auditoria
- Gerencie a privacidade, a conformidade e a segurança dos dados que alimentam a IA
- Aplique controles em todo o cenário de dados para maximizar o impacto da IA e minimizar os riscos.
Veja como o BigID ajuda as empresas a darem o pontapé inicial em seus Segurança de IA e faça um test drive hoje mesmo.
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