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Almacenamiento de datos
UiPath valora la privacidad de los datos y tiene como objetivo proteger el derecho a la privacidad de todos los usuarios que comparten datos al utilizar el modelo de IA de Computer Vision de UiPath.
Mientras se utiliza Computer Vision, los datos se almacenan en:
- garantizar la resiliencia de la automatización comprobando la compatibilidad con versiones anteriores al actualizar el modelo de IA
- mejorar el modelo de IA
- responder de manera oportuna a las solicitudes de atención al cliente
En la siguiente tabla puedes encontrar una comparación pormenorizada de nuestras opciones de implementación actuales de Computer Vision en lo que respecta al almacenamiento de datos.
| Servidor de nube de UiPath | Servidor local | Servidor local | |
|---|---|---|---|
| Resiliencia de actualización del modelo de IA | 99% | 90% 1 | 100 % |
| Adaptación de datos de IA | adaptación de datos a medida | ajuste de datos genéricos 2 | ajuste de datos genéricos |
| Simulacro de almacenamiento de datos en tiempo de diseño | |||
| Almacenamiento de datos en runtime | |||
| Control total de residencia de datos |
1 90-99% si el aprendizaje de IA está habilitado
2 personalización de datos a medida si el aprendizaje de IA está habilitado
En las siguientes secciones se pueden encontrar más detalles de cada opción de implementación de Computer Vision.
Independientemente de la opción de implementación, recomendamos encarecidamente que el desarrollo (tiempo de diseño) se realice con datos simulados. Dado que el modelo de IA solo aprende de las formas y colores de los elementos de IU y no del contenido de datos reales, puede usar datos simulados al crear cualquier flujo de trabajo de Computer Vision, evitando así enviar información confidencial, como datos personales o confidenciales.
Solo almacenamos datos de nuestro servidor en la nube y solo se pueden almacenar capturas de pantalla en tiempo de diseño (UiPath Studio) para mejorar el modelo. Estas capturas de pantalla de interfaces automatizadas se procesan en nuestros servidores en la nube, alojados en Azure. Como excepción a esta regla, los problemas notificados por los usuarios se almacenan con el fin de solucionar problemas específicos.
Los datos en tiempo de diseño de simulación de la nube se aprenden de forma predeterminada, lo que ofrece un servicio de personalización de datos a medida al dar forma al modelo de IA a sus datos específicos, evitando el sobreajuste. De esta manera, las automatizaciones son resistentes a las actualizaciones del modelo de IA.
Como consecuencia, el modelo de IA también mejora su poder de generalización (lo que llamamos "el ajuste de datos genéricos"), por lo que esta es una situación en la que todos ganan tanto para usted como para nuestro producto.
En el caso de redes cerradas, los datos no abandonan las instalaciones de la empresa.
En las redes abiertas, no hay datos que abandonen las instalaciones de la empresa, a excepción de los problemas enviados, realizados por el usuario para solucionar un problema específico del cliente.
Los datos en tiempo de diseño locales no se comparten. Como no tenemos acceso a estos datos, el modelo de IA no puede aprender de ellos y solo puede detectar generalizando; en otras palabras, solo podemos ofrecer el ajuste de datos genéricos.
Por lo tanto, no podemos garantizar el 100% de compatibilidad con versiones anteriores. Por ejemplo, una nueva iteración del modelo de IA podría no detectar algunos elementos de IU que detectaba su iteración anterior, posiblemente provocando que una automatización falle.
Puedes acceder al servicio de adaptación de datos a medida aceptando que tus datos de diseño se incluyan en el conjunto de entrenamiento del modelo AI habilitando la característica Incluir en aprendizaje IA de la actividad CV Screen Scope. El único requisito es utilizar datos simulados.
También ofrecemos control completo de residencia de datos, ya que la función se puede habilitar por ámbito, a nivel granular, mientras está deshabilitada de forma predeterminada. Tienes control total sobre qué automatización quieres que cubra esta función.
En el caso de las redes cerradas, los datos no abandonan las instalaciones de la empresa porque todo el procesamiento se realiza localmente en la CPU de la máquina.
En el caso de las redes abiertas, los datos no abandonan las instalaciones de la empresa porque todo el procesamiento se realiza de forma local en la CPU de la máquina, excepto los problemas enviados, que los realiza el usuario para solucionar un problema específico del cliente.
La políticade residencia de datos de UiPath es el lugar donde puede encontrar todas las regiones donde se puede alojar UiPath Automation Cloud ™ y nuestros servicios en la nube, según su plan de licencia y preferencia de región.
Los Principios de privacidad de UiPath para subprocesadores establecen las reglas generales para el procesamiento de datos personales de acuerdo con las instrucciones de UiPath, las transferencias y la seguridad de los datos personales, así como para la cooperación entre UiPath y los subprocesadores.
La seguridad es muy importante para nosotros. La informaciónde seguridad de Uipath está disponible para que la consulte en cualquier momento.
Para obtener más información sobre cómo UiPath trata y procesa los datos personales, te recomendamos leer nuestra Política de privacidad.
