Seguridad y Privacidad de los Datos de IA en ATLAS.ti

En ATLAS.ti, estamos comprometidos a construir confianza protegiendo sus datos y privacidad cuando utilice nuestras funciones de IA como Codificación de IA, Resúmenes de IA, o Sugerencias de Código de IA.

Construyendo confianza mediante la protección de datos con OpenAI

Entendemos que la privacidad y la seguridad son las principales preocupaciones cuando se utilizan nuestras funciones de IA. Por eso nos comprometemos a salvaguardar sus datos mediante protecciones rigurosas y somos totalmente transparentes sobre cómo aprovechamos la potencia de los modelos GPT de OpenAI. Nuestro enfoque de seguridad multicapa le proporciona la tranquilidad de saber que sus datos están en buenas manos.

Nuestro enfoque de la protección de datos

Cifrado de grado Militar

Sus datos se cifran en tránsito y en reposo utilizando cifrado AES de 256 bits, el mismo que los militares de todo el mundo.

Cumplimiento del GDPR

Cumplimos con las principales normativas mundiales de protección de datos, lo que refuerza aún más nuestro compromiso con la seguridad de sus datos.

Sin Entrenamiento de Modelos de IA

Ninguno de sus datos se utiliza para entrenar o mejorar modelos de IA. Sus datos permanecen privados y aislados.

Entornos Aislados

Los modelos de Open AI se ejecutan en entornos seguros y aislados, completamente separados de sus datos reales. No se mezclan.

Recopilación Mínima de Datos

Sólo se recopilan los datos estrictamente necesarios para prestar nuestros servicios de IA. Tenga la seguridad de que nos comprometemos a recopilar un mínimo de datos.

Auditoría de Terceros

Empresas independientes auditan anualmente las prácticas de OpenAI para garantizar su conformidad con las mejores prácticas del sector.

FAQ
¿Qué tecnología de inteligencia artificial (IA) utilizan?

Estamos utilizando los modelos GPT de OpenAI a través de una API para ofrecer mejores resultados a nuestros clientes, siempre y cuando nuestros clientes opten por aprovechar las funciones impulsadas por OpenAI, como la codificación de IA, los resúmenes de IA o las sugerencias de código de IA.

¿Utilizan siempre tecnología OpenAI en su software?

No, sólo emplearemos funciones específicas de IA si usted lo solicita a través de un proceso de suscripción u otro proceso de registro. Podrían aplicarse tarifas adicionales.

¿Utilizan mis datos personales para el análisis de IA?

La IA procesará todos los datos que se le introduzcan para realizar un análisis. Hemos suscrito con OpenAI un Acuerdo de Procesamiento de Datos, que incluye las Cláusulas Contractuales Tipo (CCT), que garantiza la seguridad de sus datos personales.

¿Están seguros mis datos personales?

Hemos suscrito con OpenAI un Acuerdo de Procesamiento de Datos que incluye las Cláusulas Contractuales Tipo (CCT) y que garantiza la seguridad de sus datos personales. Sólo los datos personales que usted decida introducir en nuestro software serán analizados por la IA. Sus datos personales no se utilizarán para mejorar el análisis de Aprendizaje Automático (AU).

¿Se utilizan los datos para el desarrollo del aprendizaje automático?

OpenAI no utiliza los datos enviados y generados por nuestra API para entrenar los modelos de OpenAI o mejorar la oferta de servicios de OpenAI.

¿Se entrena OpenAI en mi contenido para mejorar el rendimiento del modelo?

OpenAI no utilizará los datos enviados por los clientes a través de nuestra API para entrenar o mejorar nuestros modelos, a menos que usted decida explícitamente compartir sus datos con nosotros para este fin.

¿Dónde se almacena mi contenido de IA?

El contenido relevante de IA se almacena en los sistemas de OpenAI y en los sistemas de nuestros proveedores de servicios de confianza en EE.UU. y en todo el mundo. También podemos enviar partes seleccionadas del contenido a contratistas externos (sujetos a obligaciones de confidencialidad y seguridad) con fines de anotación de datos y seguridad.

¿Ven los humanos mi contenido de IA?

Un número limitado de personal autorizado de OpenAI, así como contratistas especializados sujetos a obligaciones de confidencialidad y seguridad, pueden ver y acceder a los contenidos de los usuarios únicamente cuando sea necesario por los siguientes motivos: (1) para investigar abusos o incidentes de seguridad; (2) para ofrecerle asistencia si nos plantea preguntas sobre su cuenta; (3) para cumplir con obligaciones legales; o (4) cuando ajustamos nuestros modelos utilizando datos enviados por los usuarios (a menos que usted haya optado por no hacerlo), también utilizamos técnicas de filtrado de PII para reducir la cantidad de datos personales utilizados. El acceso a los contenidos está sujeto a controles técnicos de acceso y limitado únicamente al personal autorizado que necesite conocerlos. Además, controlamos y registramos todos los accesos a los contenidos de los usuarios y el personal autorizado debe recibir formación sobre seguridad y privacidad antes de acceder a cualquier contenido de los usuarios.

¿La IA que estoy usando es este ChatGPT sobre la que he leído?

No. ATLAS.ti está trabajando con OpenAI directamente a través de una interfaz, y nuestros clientes no están utilizando la interfaz web de la herramienta ChatGPT. Sin embargo, el software y el modelo detrás del software integrado OpenAI y su herramienta ChatGPT son similares.

¿Cuál es la diferencia entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?

La IA utiliza diversas técnicas que permiten a las máquinas ser artificialmente inteligentes. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, y el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático.
El aprendizaje automático se refiere a la capacidad de una máquina para pensar sin ser programada externamente. Mientras que los dispositivos se han programado tradicionalmente con un conjunto de reglas sobre cómo actuar, el aprendizaje automático permite a los dispositivos aprender directamente de los propios datos y volverse más inteligentes con el tiempo a medida que se recopilan más datos.
El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que utiliza múltiples capas de redes neuronales para extraer progresivamente características de nivel superior de los datos de entrada brutos. Por ejemplo, en el procesamiento de imágenes, las capas inferiores de la red neuronal pueden identificar bordes, mientras que las capas superiores pueden identificar los conceptos relevantes para un ser humano, como letras o caras.

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