Anonimización de datos en la era de la IA generativa (Online)
En un mundo donde los modelos de IA generativa, como los LLMs (Large Language Models), aprenden de los datos que procesan, garantizar la privacidad se ha convertido en un desafío crítico. Cada vez que interactuamos con estas soluciones, dejamos un rastro de información que, sin las medidas adecuadas, podría ser utilizada para extraer patrones sensibles, identificar a individuos, comprometiendo datos protegidos.
La anonimización de datos no es solo una recomendación; es otro de los requerimientos que aseguran que el diseño, implementación y funcionamiento de estos modelos permanecen bajo nuestro control.
Adicionalmente, el cumplimiento de la GDPR y el Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE no es opcional para las organizaciones que diseñan, implantan y/o utilizan sistemas de IA en la Unión Europea. El tratamiento de datos personales sin una adecuada anonimización puede derivar en sanciones severas y en la pérdida irreparable de la confianza de clientes, proveedores, empleados, usuarios.
En este webinar, exploraremos por qué y cómo anonimizar los datos antes de proporcionarlos a los LLMs, qué técnicas pueden garantizar un equilibrio entre utilidad y privacidad, y cómo asegurarnos de que los sistemas de IA se conviertan en un aliado en el compromiso de velar por los derechos de nuestros stakeholders.
Enfoque: orientado al cumplimiento, a la estrategia de negocio y de la innovación.
Dirigido: Directivos, mandos intermedios de las distintas áreas de la organización.
Prgrama
Patricia Llaque Galvez - Data & AI Governance, Risk and Compliance (GRC)
linkedin.com/in/patriciallaquegalvez
1. Contexto legal y metajurídico del concepto de Privacidad
2. Propiedades funcionales del Dato - Sensibilidad
3. Gestión del Dato
ÓSCAR VILLANUEVA - Nymiz Founder & CEO
Casos prácticos
- Anonimización vs Seudonimización
- Anonimización automática vía API en el uso de Gen AI con datos sintéticos
- Anonimización de BBDD
- Casos de uso: Retail y Legal con Gen AI y sintéticos, Legal con tokenización para Gestión Conocimiento, AAPP con masking por Ley de Transparencia, Depto Recursos humanos con tokenización. Merge de Bases de datos para fines comerciales.