Inteligência Artificial Generativa (IA) A inteligência artificial generativa emergiu como um divisor de águas em diversos 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 inteligência artificial generativa, as organizações precisam embarcar em uma jornada de transformação. preparação e automação de dados, garantindo que seus dados sejam governados, rotulados e estejam em conformidade com os padrões éticos e regulamentares. É fundamental aprender como Adotar IA minimizando os riscos em toda a organização, com uma abordagem centrada em dados.
A transição da análise de dados para a IA
Com a crescente adoção da IA, houve uma mudança da análise de dados para a IA, impactando as abordagens tradicionais de catalogação, governança, privacidade, segurança, qualidade, viés e conformidade de dados. Essa mudança da análise de dados para a IA significa priorizar dados não estruturados em vez das abordagens tradicionais que priorizavam dados estruturados. Como os dados não estruturados são a base da IA, a compreensão e a análise de dados estruturados são fundamentais. Gerenciar dados não estruturados é agora mais importante do que nunca. – mas pode ser um obstáculo desafiador devido ao volume, à velocidade e à variedade presentes no ambiente de uma organização.
Além disso, o crescente volume de dados e a velocidade com que eles mudam significam que os responsáveis pela gestão de dados não conseguem acompanhar o ritmo usando processos tradicionais e manuais. A única maneira de gerenciar o cenário de dados de hoje e do 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 e com quem. Mestrados em Direito 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
- Faça cumprir as políticas ou seja alertado quando elas forem violadas.
É aí que BigID entra em cena. Organizações de todos os portes utilizam o BigID para automatizar Encontrar, classificar e catalogar Os dados que eles conhecem – e os dados que desconhecem – e, consequentemente, minimizar riscos, preparar dados para IA e automatizar o gerenciamento e a otimização de dados.
O papel crucial de um catálogo de última geração e de um inventário de dados não estruturados.
A IA generativa depende de dados de treinamento – e o conteúdo desses dados de treinamento pode levar a violações de dadosvazamentos, tomada de decisões imprecisas e muito mais.
Os dados utilizados para o treinamento da IA precisam ser:
- Preciso, atualizado e não obsoleto ou redundante.
- Seguro para uso de acordo com a finalidade, local de residência e tipo.
- Verificado que não contém informações confidenciais ou sensíveis.
Os dados se apresentam em diversas formas, 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 fundamentais nesse processo e representam o foco emergente para a gestão responsável da IA.
As organizações frequentemente enfrentam a árdua tarefa de categorizar e descrever seus dados (sem mencionar a descoberta de dados ocultos e dados fantasmas). Com o BigID, os clientes podem encontrar, rotular e etiquetar seus dados automaticamente, simplificando a organização de dados e aumentando a eficácia. modelos generativos de IA.
Além disso, quando a IA é treinada com dados de baixa qualidade — principalmente 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 as normas de privacidade, as estruturas de segurança e as considerações éticas. Para se antecipar à era da IA, é preciso identificar automaticamente dados sensíveis 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 seus stakeholders.
O BigID identifica automaticamente dados sensíveis de todos os tipos – incluindo segredos e senhas, dados pessoais e de clientes, dados financeiros, propriedade intelectual, informações confidenciais e muito mais – adicionando os rótulos, tags e sinalizadores necessários para proteger sua organização e seus stakeholders. Recursos de reconhecimento de identidade do BigIDCom essas ferramentas, as organizações podem contextualizar facilmente os dados em diferentes armazenamentos e tipos de dados, permitindo a descoberta automatizada, a classificação e categorização precisas, bem como a aplicação automatizada de políticas em todos os dados – com base em risco, localização, tipo, sensibilidade e muito mais.
O inventário com estado do BigID não apenas identifica dados sensíveis, mas também garante que você tenha um inventário atualizado dos dados não estruturados, juntamente com dados estruturados e semiestruturados, tudo em uma única visualização – em toda a nuvem. nuvem híbrida e no local.
Leia mais sobre Conformidade com a nuvem: segurança e privacidade de dados.
Com o BigiD, as organizações podem garantir que seus dados estejam seguros e preparados para o uso em 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 para o uso de dados em LLMs e aplicá-las ou receber alertas quando houver violação dessas políticas. Isso garante que as organizações sempre tenham uma compreensão em tempo real de seu cenário de dados, um fator crítico para o sucesso da IA generativa.
Identificação de riscos e detecção de conteúdo tóxico
Na era das violações de dados e das ameaças cibernéticas, identificar dados de risco é fundamental. Os algoritmos avançados e os modelos de aprendizado de máquina da BigID identificam riscos potenciais, incluindo informações confidenciais expostas a acessos não autorizados, garantindo que seus dados estejam seguros para uso em IA generativa.
Para que os dados sejam utilizados por IA, é necessário limpá-los de informações pessoais e sensíveis, além de validar se estão livres de toxicidade e viés.
Combinações tóxicas — como a presença de um ID de cliente junto com um número de cartão de crédito — podem ter consequências graves se incorporadas em modelos generativos de IA. O BigID detecta e destaca ativamente essas combinações tóxicas, impedindo 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 bancário. Identificar combinações tóxicas antes do uso de IA é fundamental para minimizar riscos e incorporar segurança desde a concepção na adoção de IA.
A abordagem da BigID para identificação de riscos e detecção de conteúdo tóxico baseia-se em tecnologias de ponta, permitindo que as organizações gerenciem proativamente os riscos de dados e mantenham a integridade de seus fluxos de trabalho de IA generativa.
Garantir a conformidade com a ética e a regulamentação da IA
Regulamentos de privacidade de dados, estruturas de segurança, e Diretrizes de ética em IA As regulamentações estão em constante evolução, e acompanhar esse ritmo pode ser um desafio. Os recursos de conformidade do BigID ajudam as organizações a se manterem à frente das tendências, aplicando automaticamente políticas com base no tipo de dados 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 não conformidade.
Com essas políticas implementadas, fica mais fácil detectar violações de conformidade e recomendar ações corretivas, permitindo que você alinhe suas práticas de dados com os requisitos éticos e regulatórios em constante evolução. Isso garante que suas iniciativas de IA generativa permaneçam inovadoras, responsáveis, minimizem riscos e estejam em conformidade com as regulamentações vigentes.
Prepare seus dados para IA generativa com o BigID.
Na era de IA generativaA preparação de dados é a base do sucesso. O BigID capacita as organizações a catalogar e inventariar seus dados, automatizar a rotulagem de dados, identificar e minimizar riscos, garantir a conformidade ética e regulatória e simplificar a preparação de dados para IA. Com o BigID, você pode embarcar com confiança em sua jornada de IA generativa, desbloqueando todo o potencial da inovação em IA, minimizando riscos, atendendo a padrões éticos e regulatórios e gerando mais valor.
Dê um impulso à sua jornada em IA Aumentando a segurança de dados para IA – Com o BigID, você pode:
- Prepare os dados de forma segura para IA e minimize o risco de vazamentos e violações de dados.
- Automatize a governança de acesso e controlar e gerenciar o risco interno (inclusive identificando automaticamente a quais dados diferentes modelos têm acesso, não apenas os usuários),
- Compreenda quais dados os diferentes modelos utilizam para fins de auditoria.
- Gerencie a privacidade, a conformidade e a segurança dos dados que alimentam a IA.
- Implementar controles em todo o ambiente de dados para maximizar o impacto da IA e minimizar os riscos.
Veja como a BigID ajuda as empresas a darem um impulso inicial aos seus projetos. Segurança de IA e Faça um test drive hoje mesmo.
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