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La Generative AI tra Sicurezza, Privacy e Ottimizzazione dei Costi

Scritto da BID Company | 29-mag-2024 9.37.28

 

Negli ultimi anni, la Generative AI ha guadagnato un ruolo centrale nell'innovazione tecnologica aziendale. Tuttavia, l'adozione di soluzioni basate su Generative AI comporta nuove sfide legate alla sicurezza dei dati, al rispetto della privacy e alla gestione ottimizzata dei costi. In questo articolo, esploreremo come BID Company affronta queste sfide attraverso approcci innovativi e soluzioni concrete.

La Compliance nella Generative AI: Il Sistema delle Tre AI

Uno degli aspetti fondamentali nella gestione della Generative AI è garantire che le soluzioni sviluppate siano conformi alle normative vigenti e rispettino le linee guida interne di compliance.

BID Company ha sviluppato un sistema basato su tre AI distinte: una per la gestione dei contenuti, una per il controllo della compliance e una per il tone of voice. Questo approccio assicura che le risposte generate siano non solo pertinenti e contestualmente appropriate, ma anche conformi ai vincoli normativi.

  1. AI di Contenuto: Questa AI elabora gli script utilizzando le informazioni più rilevanti sui clienti, assicurando che i contenuti siano mirati e pertinenti.
  2. AI di Compliance: Verifica che gli script siano conformi a tutti i controlli di compliance. Se uno script non rispetta i vincoli, viene richiesto un aggiustamento.
  3. AI di Tono: Suggerisce il miglior tone of voice da adottare basandosi sulle caratteristiche individuate, garantendo che la comunicazione sia efficace e rispettosa delle preferenze dei clienti.

Questo sistema permette di generare risposte controllate che non solo soddisfano le necessità operative, ma rispettano anche tutte le normative e i vincoli interni.

La Privacy dei Dati: Utilizzo di Dati Sintetici

Un'altra questione cruciale è la protezione della privacy dei dati. Per garantire che la privacy dei dati sia rispettata, BID Company utilizza dati sintetici. Questo approccio prevede la creazione di una versione sintetica dei dati originali, che è simile ma non riconducibile ai dati effettivi. In questo modo, il Large Language Model (LLM) può elaborare informazioni utili senza mai accedere ai dati reali.

Vantaggi dell'uso di dati sintetici:

  • Rispetto della Privacy: I dati originali non vengono mai passati all'LLM, proteggendo così la privacy degli utenti.
  • Accuratezza dei Risultati: Pur essendo sintetici, i dati mantengono le caratteristiche necessarie per fornire risultati accurati e utili.

Questo approccio è particolarmente utile in contesti come la creazione di glossari di dati aziendali, dove è necessario assegnare descrittivi ai campi delle tabelle nei database senza esporre i dati reali.

Ottimizzazione dei Costi: La BID Formula

Infine, uno dei principali obiettivi di qualsiasi azienda che adotti soluzioni di Generative AI è ottimizzare i costi operativi. La BID Formula è un approccio che BID Company ha sviluppato per contenere i costi di interazione con il motore linguistico, senza compromettere la qualità delle risposte.

La BID Formula si articola in due fasi principali:

  1. Quality WarmUp: Durante questa fase pilota, viene generata una lista di FAQ a cui il chatbot attinge in via preferenziale. Le risposte vengono certificate dagli utilizzatori, assicurando un'alta qualità.
  2. Sustainability Rolling: In questa fase, la piattaforma utilizza prioritariamente il set di risposte certificate. Solo quando una domanda non trova risposta nelle FAQ, viene attivato il flusso di richieste verso il motore linguistico.

Questo approccio garantisce che l'uso del motore linguistico, e quindi i relativi costi, sia ridotto al minimo necessario, utilizzando il database di risposte certificate come primo riferimento.

Tendenze Emergenti nella Privacy dei Dati per il 2024

L'anno 2024 porta con sé numerose novità nel campo della privacy dei dati, influenzando le strategie aziendali a livello globale. Alcune delle principali tendenze includono:

  1. Adozione Globale di Regolamenti sulla Privacy: Dopo il successo del GDPR, molte altre giurisdizioni stanno adottando regolamentazioni simili per la protezione dei dati personali. Negli Stati Uniti, ad esempio, oltre 40 stati hanno introdotto leggi sulla privacy dei dati, con California, Colorado e Virginia tra i più attivi​ (Invisibly)​​ (DataGrail)​.
  2. Tecnologie di Potenziamento della Privacy (PETs): la privacy differenziale e la crittografia omomorfica stanno diventando essenziali per ridurre l'accesso diretto ai dati personali senza compromettere le funzionalità del sistema​ (DataPrivacyPlatform)​.
  3. Trasparenza e Richieste dei Soggetti dei Dati: La consapevolezza pubblica riguardo alla raccolta e all'utilizzo dei dati è in aumento. Di conseguenza, le richieste di accesso ai dati da parte degli utenti sono in crescita, così come le aspettative di trasparenza e responsabilità da parte delle aziende​ (Invisibly)​.
  4. Rafforzamento delle Sanzioni: L'applicazione rigorosa delle normative sulla privacy comporta multe significative per le violazioni. Dal 2018, le aziende nell'UE hanno pagato circa 2,2 miliardi di dollari in sanzioni per violazioni delle politiche di protezione dei dati​ (BigID)​.
  5. Sicurezza dei Dati dei Minori: La protezione dei dati online dei minori è una priorità crescente, con diverse leggi in fase di introduzione negli Stati Uniti per replicare il California Age-Appropriate Design Code Act​ (BigID)​.

Conclusioni

L'implementazione della Generative AI nelle aziende rappresenta una grande opportunità per migliorare l'efficienza operativa e la qualità del servizio. Tuttavia, è fondamentale affrontare con attenzione le questioni legate alla sicurezza dei dati, alla privacy e ai costi. BID Company, attraverso l'adozione di soluzioni innovative come il sistema delle Tre AI, l'uso di dati sintetici e la BID Formula, offre un esempio concreto di come queste sfide possano essere superate con successo.

L'uso della Generative AI in modo sicuro ed efficiente favorisce la fiducia e il rispetto dei dati degli utenti, promuovendo un futuro tecnologico responsabile e sostenibile. Le nuove tendenze del 2024 evidenziano l'importanza della privacy dei dati. È necessario utilizzare tecnologie e strategie per garantire una protezione efficace. L'ambiente digitale è in continuo cambiamento.