Tarjetas de transparencia de Autodesk AI

En la parte superior de cada tarjeta de transparencia de la IA, se indica el producto de Autodesk AI que incluye la característica de IA, su nombre, su estado de publicación (cuando corresponda) y su finalidad. 

El estado de publicación puede incluir lo siguiente: 

• Beta: una versión preliminar de la característica que puede tener funciones limitadas y está sujeta a cambios. 
• Versión preliminar de tecnología: una versión de acceso anticipado de la característica que aún está en desarrollo y que puede cambiar o eliminarse. 

“¿Qué hace esta IA?” resume la finalidad de la característica de IA cuando se usa en el producto.

La sección de gestión de datos proporciona información sobre los datos que maneja la característica de IA y cómo se gestionan. Estos incluyen los siguientes: 

• Datos de capacitación: hace referencia a los datos que se usan para entrenar el modelo de IA que hay detrás de la característica. 
• Opción de cliente: indica si los clientes pueden elegir si desean usar las características de Autodesk AI.

Los tipos de datos muestran las categorías de datos que Autodesk usó para entrenar el modelo de IA que impulsa la característica. Los tipos que aparecen aquí reflejan patrones habituales, no exclusivos y recurrentes dentro de cada grupo de tipos de datos en lugar de datos específicos de cada cliente.  

• Geometría: formas geométricas, como líneas, puntos y figuras. 
• Dibujos: dibujos técnicos o de diseño, como planos, diagramas, bocetos o dibujos CAD. 
• Documentos: documentos, como especificaciones, informes, formularios, programaciones u otra documentación relacionada con proyectos o productos. 
• Imagen: datos visuales estáticos, como fotografías, renderizaciones, capturas de pantalla, exploraciones o referencias basadas en imágenes. 
• Texto: información en forma de texto, como descripciones, etiquetas, notas, comentarios o texto extraído. 
• Instrucciones: instrucciones o solicitudes ingresadas por el usuario que guían el resultado de una característica de IA. 
• Video: videos, secuencias animadas o grabaciones de pantalla. 
• Audio: datos basados en sonido, como el habla, la voz, la música, los efectos de sonido u otras grabaciones de audio. 
• Datos medioambientales: información sobre las condiciones medioambientales o del emplazamiento, como el contexto de la ubicación, el terreno, el clima, la iluminación, la energía, el carbono u otros factores ambientales. 
• Datos financieros: costos, presupuestos, precios, cotizaciones u otra información relacionada con las finanzas. 
• Datos de movimiento: información sobre movimiento o trayectoria, como datos de captura de movimiento, elaboración de detalles de personajes, rutas de herramientas robóticas o de máquinas, sistemas de animación y movimiento simulado o rastreado por sensores. 
• N/A (modelo de terceros): esta función usa un modelo de terceros entrenado de forma independiente por el proveedor.  
• N/A (sin entrenamiento de modelos): la técnica que usa esta característica no se basa en un modelo que necesite un conjunto de datos de entrenamiento.

Las fuentes de datos indican de dónde provienen los datos que se usaron para entrenar el modelo de IA que hace funcionar esta característica. Incluyen lo siguiente: 

• Contenido del cliente: datos que un cliente o sus usuarios autorizados crean o importan a los productos y los servicios de Autodesk. 
• Terceros con licencia: datos obtenidos de organizaciones externas en virtud de acuerdos que permiten su uso para esta característica. 
• Código abierto: datos disponibles bajo una licencia de código abierto y utilizados según lo permitido por esa licencia. 
• Datos sintéticos: datos generados artificialmente para respaldar el entrenamiento del modelo. 
• N/A (modelo de terceros): esta función usa un modelo de terceros entrenado de forma independiente por el proveedor.  
• N/A (sin entrenamiento de modelos): la técnica que usa esta característica no se basa en un modelo que necesite un conjunto de datos de entrenamiento.

Los datos personales indican si hay información personal en los conjuntos de datos que se usaron para entrenar el modelo de IA que hace funcionar la característica. 

• Utilizados: los datos personales están presentes en los conjuntos de datos que se usan para entrenar el modelo de IA. 
• No utilizados: según la revisión de Autodesk, no se espera que haya datos personales en los conjuntos de datos que se usan para entrenar el modelo de IA. 
• N/A (modelo de terceros): esta función usa un modelo de terceros entrenado de forma independiente por el proveedor. 
• N/A (sin entrenamiento de modelos): la técnica que usa esta característica no se basa en un modelo que necesite un conjunto de datos de entrenamiento.

La “clasificación de características” indica la categoría de la función de IA para que los clientes sepan si está diseñada para la productividad diaria o para tareas más complejas.

• Estándar: se ha diseñado para mejorar la productividad diaria y la eficiencia en los flujos de trabajo al optimizar, automatizar o acelerar las tareas cotidianas.  
• Avanzado: se ha diseñado para flujos de trabajo más complejos asistidos por IA que pueden generar o explorar opciones para los diseños, los planos, las selecciones o el contenido de los clientes. 

El “formato de elección” indica si los clientes pueden controlar el uso de la característica de IA y de qué manera.

• Desactivar: los clientes pueden desactivar la característica en los niveles admitidos. 
• Siempre activada: la característica no se puede desactivar.

La supervisión humana determina si los usuarios pueden revisar, actualizar o aprobar los resultados generados antes de que se tome una decisión definitiva.

• Sí: los usuarios pueden revisar, editar o aprobar los resultados generados antes de que se tome una decisión definitiva.
• No: los resultados generados se aplican automáticamente sin que sea necesario que un humano los revise.

Incluso cuando se cuenta con supervisión humana, los usuarios deben revisar los resultados de la IA para verificar su precisión, integridad e idoneidad para el uso previsto.

En la sección de limitaciones conocidas, se indican las restricciones o consideraciones que los clientes deben tener en cuenta al usar la característica de IA.

• No apta para usos críticos de seguridad: no debes confiar en esta característica ni en sus resultados para cumplir una función de seguridad. 
• Algunas acciones son irreversibles: algunas acciones que realiza esta característica no se pueden deshacer. Los usuarios deben revisar cuidadosamente los resultados antes de aplicarlos. 
• Los resultados pueden variar según las entradas: la calidad y la precisión de los resultados pueden depender de la calidad, la integridad, el formato o la especificidad de la información proporcionada. 
• Puede producir resultados incoherentes: es posible que esta característica genere resultados que varíen entre usos similares o repetidos.

Las medidas de protección integradas son medidas de seguridad y protección de datos diseñadas para una característica específica de la IA con el fin de ayudar a reducir los riesgos asociados a esta. Estas medidas de protección se suman a las medidas generales de seguridad del producto y no tienen como objetivo describir ni reemplazar estas.

• Cifrado: Autodesk utiliza cifrado para los datos en tránsito y en reposo, siempre que sea posible y tal y como se describe en la documentación de seguridad correspondiente. 
• Tokenización: cierta información se reemplaza por tokens para representar los datos originales sin exponerlos durante el procesamiento. 
• Anonimización: los datos se modifican de forma irreversible, por lo que ya no se pueden vincular a una persona específica.  
• Desidentificación: se eliminan u ocultan los datos identificativos, pero, en determinadas situaciones, los datos podrían volver a vincularse a una persona. 
• Procesamiento en el dispositivo: los datos se procesan localmente en el dispositivo del usuario en lugar de en servidores externos.

El proveedor del modelo indica quién desarrolla o proporciona el modelo de IA subyacente que hace funcionar la característica.

• Autodesk: Autodesk se encarga del desarrollo y el mantenimiento del modelo de IA que hace funcionar esta característica.
• Terceros: el modelo de IA que hace funcionar esta característica lo proporciona una organización externa en virtud de un acuerdo con Autodesk. 
• Autodesk, terceros: esta función usa una combinación de modelos desarrollados por Autodesk y modelos proporcionados por organizaciones externas en virtud de un acuerdo con Autodesk.

La técnica principal hace referencia al enfoque técnico fundamental que se usa para desarrollar o hacer funcionar la característica de IA. 

• Autocodificadores: comprime los datos en una representación más sencilla y los reconstruye para identificar patrones importantes o detectar resultados inusuales.
• Clasificación: clasifica los elementos según patrones aprendidos de ejemplos anteriores.
• Visión computacional: analiza datos visuales, como imágenes, videos o dibujos, para identificar objetos, formas, patrones o características.
• Red neuronal convolucional: procesa datos visuales y detecta patrones como bordes, texturas y formas en las imágenes.
• Codificación: convierte los datos a un formato que los modelos de aprendizaje automático puedan procesar para que la información se pueda buscar, comparar, agrupar o utilizar en otro modelo.
• Diseño generativo: genera posibles opciones de diseño basadas en los objetivos, los parámetros y las restricciones que define el cliente.
• Algoritmo evolutivo: mejora las posibles soluciones a lo largo de múltiples iteraciones según los criterios definidos.
• Red neuronal gráfica: analiza las conexiones entre puntos de datos, como componentes o dependencias dentro de un diseño, para entender las relaciones, identificar patrones o respaldar predicciones.
• Vaticinador: usa patrones históricos para estimar o predecir valores o resultados futuros.
• Recomendaciones: sugiere opciones, acciones o contenido pertinentes según la información disponible o lo que el usuario ingrese.
• Generación aumentada de recuperación (RAG): recopila información pertinente y la usa para mejorar las respuestas generadas.
• Transformador: procesa relaciones complejas en los datos para impulsar tareas como la comprensión de la información ingresada, la respuesta a preguntas, la traducción y la generación de texto.
• Transformador de difusión (DiT): crea datos nuevos al mejorar progresivamente un patrón inicial no estructurado hasta convertirlo en una salida estructurada.