Combustível IA responsável.

Identificar e remover dados pessoais, regulamentados ou tóxicos dos pipelines de treinamento

Enriqueça os conjuntos de treinamento com dados limpos, compatíveis e bem rotulados

Garantir a precisão, a integridade e a integridade dos dados para reduzir a tendência e o desvio do modelo

Descobrir o uso de IA oculta, copilotos não sancionados e acesso não autorizado a dados

Mapear como os dados fluem para dentro e para fora dos sistemas de IA, incluindo ferramentas de terceiros

Impedir que dados confidenciais ou de alto risco sejam usados em modelos geradores ou preditivos

Supere os riscos de IA relacionados à privacidade de dados, violações de políticas e configurações incorretas de acesso

Automatize a aplicação dos controles de governança de IA nos ciclos de vida de dados e modelos

Corrija o risco na fonte, desde o retreinamento de modelos até a revogação do acesso