Tarjetas de transparencia de Autodesk AI

El nombre del producto de Autodesk y el nombre de la función de IA aparecen en la parte superior de la tarjeta, debajo de la expresión "Tarjeta de transparencia de IA".

• Nombre del producto de Autodesk (por ejemplo, Autodesk Forma)
• Característica de IA en el producto (por ejemplo, análisis de carbono incorporado)

En la descripción de la tarjeta se resumen las acciones que se espera que realice la característica de IA cuando se utilice en el producto.

La funcionalidad de característica describe las capacidades de tecnología de IA o aprendizaje automático (ML) que mejoran la característica de IA mediante uno de los tres términos siguientes:

• Automatización: Autodesk AI reduce las tareas repetitivas mediante la automatización de pasos que tradicionalmente han requerido trabajo manual o gastos generales significativos, lo que minimiza los errores y libera más tiempo para el trabajo creativo y la innovación.
• Análisis: Autodesk AI proporciona información práctica a los usuarios finales cuando se enfrentan a cantidades abrumadoras de datos complejos, lo que les ayuda a comprender qué es lo más importante en tiempo real para crear las soluciones más inteligentes.
• Aumento: Autodesk AI aumenta la exploración creativa y la resolución de problemas al mejorar la velocidad, la calidad y la amplitud del pensamiento a través de la comprensión contextual.  

El origen del modelo describe el tipo de origen a partir del cual se desarrolló el modelo para impulsar la característica de IA:

• Patentado/a: el modelo de IA/ML lo desarrolló internamente Autodesk.
• Código abierto: Autodesk utiliza un modelo de IA/ML desarrollado por un tercero que lo ha puesto a disposición del público.
• Licencia: Autodesk tiene una licencia para utilizar el modelo de IA/ML desarrollado por un tercero.
• Combinación: parte del modelo de IA/ML fue desarrollado internamente por Autodesk y las otras partes fueron desarrolladas por un tercero (de código abierto o con licencia).

Los modelos detrás de cada característica de IA utilizan métodos, enfoques y técnicas para aprender de los datos, encontrar patrones, realizar tareas y producir resultados. Utilizamos técnicas que mejorarán la calidad y el valor de nuestros productos para los clientes. Las técnicas están en constante evolución y, en algunos casos, se utilizan múltiples técnicas, algunas de las cuales pueden no estar enumeradas aquí. En este campo se describe la técnica principal utilizada para desarrollar la función de IA:

• Transformador: una técnica de aprendizaje automático diseñada para procesar y comprender datos para realizar tareas secuenciales de manera más eficiente, como la traducción de idiomas.
• Codificación: proceso de conversión de datos a un formato específico que los modelos de aprendizaje automático pueden procesar de forma eficaz.
• Clasificación: técnica de aprendizaje supervisado que asigna elementos a categorías predefinidas y predice la categoría de nuevas observaciones basándose en datos históricos.
• Red neuronal de avance (NN): una técnica de aprendizaje profundo en la que la información fluye en una dirección, de entrada a salida, sin ciclos ni bucles.
• Predictor: técnica de IA que aprende de los datos para hacer predicciones informadas sobre eventos o resultados futuros en función de datos y patrones históricos, como pronósticos de resultados, tomar decisiones y proporcionar información.
• Algoritmo genético: método para resolver problemas de optimización con y sin restricciones que se basa en conceptos de selección natural.
  • Los problemas de optimización restringida utilizan límites lógicos o condiciones que una solución a un problema debe tener en cuenta. Reflejan los límites del mundo real en cosas como la capacidad de producción, el inventario, el espacio disponible, etc.
  • Los problemas de optimización sin restricciones se refieren a situaciones en las que no hay límites o condiciones predefinidos para que una solución los tenga en cuenta.
• Difusión de transformador: técnica de transformador (consulta la sección Transformador anterior) que crea datos invirtiendo un proceso de difusión mediante la adición gradual de ruido a los datos.

Indicado con una designación "sí" o "no", describe si el usuario puede revisar o actualizar la salida generada antes de que se realice cualquier acción final. Esto también se conoce como "humano involucrado".

En esta sección se indica si los datos personales están presentes en los conjuntos de datos de entrenamiento, prueba o validación utilizados para el desarrollo de esta característica. 

La designación de origen de datos que aparece en la tarjeta identifica los tipos de orígenes de datos utilizados para el desarrollo de esta función. Esto incluye los datos que se utilizaron para entrenar el modelo que impulsa la característica de IA. Los tipos de orígenes se clasifican de la siguiente manera:

• Código abierto: datos que están disponibles gratuitamente para su uso, modificación y distribución bajo una licencia abierta.
• Contenido del cliente: datos que el cliente o sus usuarios autorizados envían o cargan en el producto, tal y como se definen en las Condiciones de uso de Autodesk como "Su contenido".
• Datos sintéticos: datos generados por un sistema o modelo que puede imitar y asemejar la estructura y las propiedades estadísticas de los datos reales.
• Comercial: datos comprados o adquiridos de un tercero bajo una licencia restrictiva.
• Mezcla: se ha utilizado más de una categoría de origen de datos.
• Formación del cliente: el cliente ha realizado la formación y ha utilizado sus propios datos patentados.

Los formatos de elección se indican como inclusión/exclusión, No o N/D. Estas etiquetas identifican la forma de elección disponible para los clientes o sus usuarios cuando sus datos se utilizan para el desarrollo o la mejora de la característica de IA.

• Inclusión/exclusión: el cliente puede elegir si desea participar o no en el uso de sus datos para el desarrollo o la mejora de características.
• No: no se ofrece la posibilidad de elegir.
• N/D: no se puede elegir nada, ya que no se utiliza contenido del cliente para el desarrollo o la mejora de características.

Proporcionamos información sobre dos tipos de cifrado: cifrado en reposo y cifrado en tránsito. Ambos se muestran con designaciones Sí o No.

• Cifrado en reposo: indica si los datos están cifrados en las bases de datos donde se mantienen los datos. Todo el cifrado en reposo utiliza la longitud de clave de 256 bits del Estándar de cifrado avanzado (AES), también conocida como AES-256.
• Cifrado en tránsito: indica si los datos están cifrados a medida que se transmiten de un punto a otro. Autodesk aplica el cifrado en tránsito a través del cifrado estándar HTTPS, RSA con AES-256, utilizando TLS 1.2 como mínimo.

Esta sección de la tarjeta indica, según corresponda, qué otros mecanismos notables se emplean para preservar la confidencialidad y protección de los datos, además de nuestros mecanismos de seguridad estándar. Estas medidas de seguridad se aplican tanto a los datos personales como a los datos de la empresa.

• Tokenización: las secuencias de información en los datos se dividen en unidades más pequeñas llamadas "tokens".
• Anulación de identificación: los identificadores se eliminan de los datos y se reemplazan por valores de marcador de posición.
• Anonimización: el conjunto de datos no contiene ninguna información identificable y no hay forma de vincular la información con la información identificable.