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Una mujer con un blazer claro está usando una tableta, mientras que un robot Astro con gafas de sol flota cerca sobre un fondo colorido.

Amplía la IA en la que puedes confiar

Descubre los 5 factores clave para crear IA de agentes de confianza y cómo ayudan a las empresas a ampliar la IA de forma segura. Desde la gobernanza de la IA hasta las políticas de privacidad, explora los componentes esenciales para fomentar la confianza y maximizar el potencial de la IA en este panorama actual de rápida evolución.

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Amplía la IA con confianza, gobernanza y límites de IA

Genera confianza con una gobernanza sólida, límites claros de IA y un fuerte enfoque en la precisión, la confiabilidad y la privacidad, y empodera a tu compañía para que innove de manera responsable y ofrezca experiencias del cliente más inteligentes y seguras.

Construye tus bases para un crecimiento responsable de la IA

Asegúrate de que los agentes de IA actúen de forma segura y responsable estableciendo límites que definan las acciones adecuadas. Estos límites de IA deben alinearse con tus políticas empresariales, requisitos normativos y flujos de trabajo operativos, a la vez que ofrecen a los agentes la flexibilidad para ofrecer resultados dentro de límites confiables.

Un hombre con gafas vistiendo una camisa con botones de pie en una oficina, mirando y usando una tableta. Un gráfico de follaje verde se superpone en la esquina inferior derecha.

La supervisión humana es fundamental para crear una IA de confianza. Establece rutas de ampliación claras y revisa los procesos para mantener la supervisión donde más importa. Con la supervisión y el ajuste continuos, puedes mantener la IA alineada con tus objetivos empresariales y ofrecer resultados que puedes respaldar.

Dos personas vestidas formales miran una tableta juntas, con íconos digitales e ilustraciones de la naturaleza superpuestas en la imagen.

La retroalimentación continua es clave para que los agentes de IA sean más confiables. Utiliza interacciones reales para identificar brechas, perfeccionar las respuestas y optimizar el rendimiento a lo largo del tiempo. Si implementas ciclos de retroalimentación, puedes mejorar los resultados y mantener la IA alineada con las expectativas de los clientes.

Una mujer que trabaja en su computadora portátil con las frases "identifica brechas", "optimiza el rendimiento" y "perfecciona las respuestas" visibles.

Proteger los datos de los clientes es esencial en todas las etapas del ciclo de vida de la IA. Si incorporas la privacidad en la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación, puedes garantizar que la información confidencial se maneje de manera responsable. Cumple con las regulaciones globales, como el RGPD y la HIPAA, mientras generas confianza a través de experiencias de IA transparentes que respetan las normas.

Una persona que trabaja en una computadora portátil con un ícono de seguridad visible, lo que indica un enfoque en la seguridad en línea y la protección de datos.
Un hombre con gafas vistiendo una camisa con botones de pie en una oficina, mirando y usando una tableta. Un gráfico de follaje verde se superpone en la esquina inferior derecha.
Dos personas vestidas formales miran una tableta juntas, con íconos digitales e ilustraciones de la naturaleza superpuestas en la imagen.
Una mujer que trabaja en su computadora portátil con las frases "identifica brechas", "optimiza el rendimiento" y "perfecciona las respuestas" visibles.
Una persona que trabaja en una computadora portátil con un ícono de seguridad visible, lo que indica un enfoque en la seguridad en línea y la protección de datos.

Ponte en acción con consejos, trucos y prácticas recomendadas de IA

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Preguntas frecuentes sobre la ampliación de la IA con confianza

Los límites de IA son un conjunto de funciones y controles que refuerzan el comportamiento de confianza y evitan desviaciones del comportamiento previsto de los agentes de IA, lo que ayuda a las compañías a mantener la equidad, la precisión y el cumplimiento conforme amplían las iniciativas de IA.

Se pueden implementar diferentes tipos de límites de agentes de IA a lo largo del ciclo de vida de los agentes. Algunos ejemplos comunes son la aplicación de permisos basados en funciones, el acceso estricto a los datos, las políticas y la lógica declarativas y la posibilidad de escalar una consulta a una persona.

Ten en cuenta las políticas, reglas y requisitos que se aplican al trabajo actual. Este debe ser un punto de partida para identificar las necesidades y preocupaciones a la hora de implementar la IA de agentes. Proteger estos datos confidenciales con cifrado, controles de acceso y procesos de consentimiento transparentes es fundamental para mantener la privacidad y la confianza de los clientes, a la vez que amplías la IA responsable.

Salesforce Professional Services ofrece orientación de expertos para crear marcos de gobernanza, lo que garantiza que tus iniciativas de IA sean éticas, cumplan con las normas y estén alineadas con las prácticas recomendadas de la industria.