Como AI Innovation acelera, uno de los problemas más espinosos que enfrenta las empresas es el uso seguro de los datos del cliente. Si bien los grandes modelos de idiomas prometen transformación, las industrias reguladas como las finanzas, la salud y los servicios de nómina están luchando por operacionalizar la IA debido a las estrictas privacidad, la soberanía y las preocupaciones de cumplimiento.
Grant de Leeuw de Datamasque analiza datos sintéticos para la capacitación de IA.
¿Cómo remedia estos problemas a la compañía de soluciones de enmascaramiento de datos DataMasque Ltd.
“Lo que DataMasque resuelve es que hacemos una implementación del sitio oscuro en la zona privada del cliente de sus datos”, dijo Grant de Leeuw (En la foto), cofundador y director ejecutivo de DataMasque. “No les pedimos que lo envíen fuera de su zona segura, e imitaremos los datos de sus clientes, pero los crearemos sintéticamente. Lo que permite a las organizaciones hacer es crear datos de clientes sintéticamente idénticos, que luego pueden usar para el desarrollo, capacitar y probar agentes de IA antes de implementarlos”.
De Leeuw habló con TheCube John Furrier al THECUBE + NYSE WIRED: Semana de medios de Líderes AI + Cloud Evento, durante una transmisión exclusiva en Thecube, el estudio de transmisión en vivo de Siliconangle Media. Discutieron cómo la startup world está ayudando a las empresas a superar los obstáculos regulatorios y de privacidad a la innovación de IA.
Simulando datos de clientes sintéticos con un modelo de sitio oscuro
A diferencia de los enfoques contemporáneos que dependen de modelos basados en SaaS que requieren que los datos del cliente abandonen su entorno seguro, DataMasque se implementa dentro de la infraestructura de la empresa, ya sea en las instalaciones o en la nube. Este modelo de “sitio oscuro” garantiza que la información de identificación private y otros datos confidenciales permanezcan protegidos, incluso durante las pruebas y el desarrollo, según De Leeuw.
“Haremos una recomendación sobre cómo proteger esa información”, dijo. “Luego, una vez que se haya acordado y está siendo firmado por el cliente, crearemos esos datos sintéticamente idénticos donde estaban esos datos confidenciales. El resto de los datos es realmente idéntico, y uno de los valores clave de DataMasque es el hecho de que realmente enmascaramos a un nivel de campo”.
Este enfoque no solo protege a las organizaciones de las infracciones, sino que también les permite superficial de los casos valiosos de borde, como fechas de nacimiento desordenadas o direcciones conflictivas, crítico para el rendimiento robusto del agente de IA en el mundo actual, agregó De Leeuw.
Aquí está la entrevista en video completa, parte de la cobertura de Siliconangle y Thecube de THECUBE + NYSE WIRED: Semana de medios de Líderes AI + Cloud evento:
https://www.youtube.com/watch?v=s6xxw5korfk
Foto: Siliconangle
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