Desarrollar una IA responsable es parte del compromiso de Zendesk de ofrecer a nuestros clientes productos y soluciones confiables. Zendesk aprovecha un conjunto de principios de diseño con respecto a nuestros productos de IA, que incluyen privacidad, seguridad y cumplimiento desde el diseño.
No hay contenido generativo entrenado en los datos del cliente
Es importante tener en cuenta que los modelos de aprendizaje automático patentados de Zendesk no son de naturaleza generativa, es decir, no producen pasajes de texto, imágenes o código libres, como es el caso de muchas soluciones populares de IA para los consumidores. Debido a que los resultados de estos modelos son etiquetas en lugar de contenido, no crean el riesgo de que los datos del cliente se reproduzcan o compartan en un contexto inadecuado.
Protección de los datos de los clientes
Como parte de nuestro compromiso de proteger los datos de los clientes, tomamos medidas adicionales para desinfectar sus datos antes de usarlos para entrenar cualquiera de nuestros modelos que podrían ser utilizados por otros clientes. En él se incluyen:
- Todos los campos de datos específicos de los identificadores (p. ej., los campos para el nombre de usuario y la dirección de correo electrónico) se excluyen del conjunto de datos de entrenamiento.
- Se aplica un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural para identificar y eliminar cierta información de identificación que no es relevante para el modelo en los campos de texto libre restantes del conjunto de datos de entrenamiento.*
- Los datos se convierten a un formato legible por máquina. Por lo general, esto se logra mediante un proceso de “tokenización” que convierte el texto libre en un vector numérico, y el vector resultante no es legible sin el uso de un tokenizador asociado.
*Fo Ultimate, los clientes determinan directamente cómo desinfectar el conjunto de datos de entrenamiento. Los métodos de saneamiento para mensajes detectan distintas categorías de datos personales en los mensajes y reemplazan estos valores con una etiqueta anónima correspondiente a las categorías detectadas usando entidades de contenido. Por ejemplo, las direcciones de correo electrónico en los mensajes se reemplazan con etiquetas <EMAIL>, los números de cuentas bancarias se reemplazan con etiquetas <IBAN>, etc. Los marcadores de posición <EMAIL> e <IBAN> son ejemplos de nuestras entidades de contenido predeterminadas y predefinidas. Esta es una lista de las entidades de contenido más utilizadas.
Ningún conjunto de datos de capacitación se almacena dentro de ningún modelo de Zendesk, y los datos de los clientes estarán sujetos en todo momento a nuestros compromisos de seguridad y privacidad existentes, incluido lo que se describe en nuestro:
- Centro de confianza
- Política de Hosting regional de datos
- Política de eliminación de datos de servicio
Sin efecto en los acuerdos actuales
El uso de cualquier funcionalidad de IA de Zendesk que no pertenezca al EAP no afectará los acuerdos existentes con Zendesk. Si firmó un Anexo de procesamiento de datos (DPA) con Zendesk, los términos de ese DPA seguirán aplicándose a su uso de los Servicios.
Funciones de IA generativa
Además de los modelos de aprendizaje automático patentados de Zendesk, Zendesk también ofrece una serie de funciones de IA generativa respaldadas por LLM de terceros. Si bien estas funciones son generativas por naturaleza, sus datos no se usarán para entrenar estos modelos ni para mejorar los servicios de terceros. Si desea más información sobre el procesamiento de sus datos por cualquier LLM de terceros, consulte la Política de subprocesadores y Acerca de las funciones de IA generativa en el artículo de Zendesk .
Descargo de responsabilidad de la traducción: Este artículo ha sido traducido usando software de traducción automática para proporcionar una idea básica del contenido. Se han realizado esfuerzos razonables para proporcionar una traducción exacta, sin embargo, Zendesk no garantiza la exactitud de la traducción.
Si surge alguna pregunta relacionada con la exactitud de la información incluida en el artículo traducido, consulte la versión en inglés del artículo, que es la versión oficial.