A Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) não para de crescer e ganhar espaço no dia a dia dos indivíduos e das empresas.

O modelo de IA trata-se de uma estrutura de aprendizado de máquina (Machine Learning)  que retorna ou gera uma saída com base em uma entrada ou um prompt. Essas saídas incluem texto, código, áudio, imagens ou vídeo. Para isso, são utilizadas redes neurais geradoras e discriminadoras.

“O gerador e o discriminador trabalham juntos, com o primeiro melhorando os conteúdos criados com base no feedback que recebe do discriminador, até gerar um conteúdo perfeito. Dessa forma, a IA generativa consegue ter uma ampla gama de aplicações, incluindo geração de textos, imagens e áudios”, explica Antimo Gentile, Diretor Presidente da DNK Infotelecom. 

A tecnologia, que promete aprimorar as interações entre clientes e empresas através de hiperpersonalização, ganhou mais espaço nas conversas após o lançamento do gerador de imagens DALL-E e do chatbot conversacional ChatGPT.

Porém, apesar de seus inúmeros benefícios, Gentile explica que se mal utilizada, a IA Generativa pode deixar dados sensíveis vulneráveis e suscetíveis à ameaças.

“Atualmente, IA Generativa é o principal tema nas empresas. E, assim como qualquer tecnologia de Inteligência Artificial e Machine Learning, garantir a segurança e a privacidade de dados requer alguns cuidados“, diz o especialista.

Mas, como utilizar o recurso para mitigar riscos e proteger dados sensíveis sem deixar de usufruir de seus benefícios?

Boas práticas para mitigar riscos através da IA Generativa

Na opinião de Gentile, alguns fatores devem ser levados em consideração a fim de garantir a segurança de dados.

Evite enviar dados pessoais para a API

“Funcionários de TI e Data Science que mexem com dados da empresa ou de clientes devem evitar enviar dados pessoais identificáveis diretamente para a Interface de Programação de Aplicação (API). Em vez disso, é preferível utilizar bases de templates em prompts”, afirma Gentile.

Ele continua: “O prompt nada mais é do que o pedido que você vai escrever para preparar um modelo de IA Generativa para realizar uma ação, para entregar alguma resposta, realizar alguma tarefa ou computação que sua empresa necessite. Nesses templates de prompts deve-se colocar campos anônimos usados , que são os campos de placeholders. Dessa forma, as empresas evitam  trafegar diretamente os dados pessoais e identificáveis dos clientes“.

Não utilize dados identificáveis na base de fine tunning e de treinamento e refino desses modelos

“É preciso anonimizar a fine tunning, ou seja, o ajuste do sistema,  para evitar que esses modelos retenham  conhecimentos específicos de processos críticos e sensíveis de negócio. Além disso, é preciso lembrar que a Open AI tem uma opção de contratação que se dá por meio de instâncias computacionais separadas de um modelo comum. Então, quando o cliente contrata a Open AI dessa forma, todo dado que é trafegado não é retido e nem utilizado para alimentar o modelo público. Com isso, as empresas evitam situações e preocupações de que esse dado possa alimentar, por exemplo, a estratégia de concorrentes e outros riscos semelhantes“.

Atente-se às práticas tradicionais que são feitas para tecnologias de IA

“Preste atenção às práticas tradicionais que são feitas normalmente para qualquer outra tecnologia de IA, Ciência de Dados ou Machine Learning”, alerta Gentile.

Segundo ele, sempre que uma empresa enviar dados sensíveis para qualquer endpoint ou qualquer API, é preciso criptografar a conexão. Além disso, os funcionários da organização devem ter em mente que eles não devem acessar as APIS do modelo público ou de qualquer outro vendor .

“As equipes devem acessar os modelos de APIS e endpoints via a instância contratada, que vai estar lá atendendo todas as necessidades de uso da organização de uma forma segura e confiável”.

DNK é número um em soluções inteligentes para a atendimento ao cliente

A  DNK oferece as  melhores soluções para Call Center e Contact Center, sendo especializada no desenvolvimento de produtos, soluções e serviços de alta performance para as empresas da área.

O uso de tecnologias de última geração, juntamente com uma equipe de profissionais experientes, leva a DNK a inovar constantemente e transformar a experiência de clientes e parceiros com seus consumidores.

A DNK preza pela excelência no atendimento ao cliente, fornecendo aos seus parceiros ferramentas e plataformas inteligentes personalizáveis e humanizadas desenvolvidas com um design centrado no usuário, de modo a garantir uma experiência do cliente satisfatória e inesquecível.

Com os serviços e produtos da DNK, o atendimento ao cliente é realizado através de uma plataforma integrada omnichannel, que conecta todos os canais de atendimento (WhatsApp, voz, web e chat e dentre outros) com rápida recuperação de informações e dados do cliente, de forma a oferecer uma gestão completa e satisfatória da jornada do cliente.

A empresa também preocupa-se com as das normas exigidas pela Lei Geral de Proteção de Dados. Para tal, fornece aos seus parceiros ferramentas e plataformas com funcionalidades inovadoras e customizáveis, com opção de armazenamento de dados em nuvem, que diminui consideravelmente as chances de vazamento de informações.

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A DNK é reconhecida pelo mercado e premiada pelas suas soluções e cases de sucesso. Campeã da categoria “Melhor Solução de Autoatendimento” no XXI Prêmio Consumidor Moderno e vencedora do troféu prata no Prêmio Cliente SA 2020, na categoria “Líder em Estratégia de Inovação”, em parceria com um cliente, a DNK compreende que um consumidor bem atendido é o segredo para o sucesso do atendimento.