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Policy in practice · Manual práctico

Separe los términos de entrenamiento de IA de las decisiones sobre compartir datos

Una declaración de entrenamiento de modelo no decide si un empleado puede enviar un documento a un servicio. Revise divulgación, procesamiento, acceso y retención por separado, usando evidencia aplicable al producto y cuenta reales.

Para Revisores de privacidad, equipos de seguridad y patrocinadores de aplicaciones

Ejemplo sintético

Un equipo cita términos de no entrenamiento para justificar una carga de archivo

Un propietario de proyecto quiere enviar notas internas de entrevistas a un asistente. Ha encontrado una declaración del proveedor sobre entrenamiento y asume que resuelve toda la revisión de datos sensibles.

Con qué está trabajando

  • El producto exacto, acuerdo de cuenta y declaración relevante del proveedor.
  • La información necesaria para la tarea y su propietario.
  • Evidencia sobre procesamiento aplicable, retención, acceso y servicios conectados.

Un enfoque más seguro

  • Registre el compromiso de entrenamiento dentro de su alcance real.
  • Revise la transferencia de información propuesta como una decisión separada.
  • Minimice la entrada y use solo una ruta de envío revisada.

Resultado esperado: La aprobación explica por qué esta tarea y entrada son aceptables, preservando con precisión los límites de cada compromiso del proveedor.

Ponlo en práctica

Siga el procedimiento

  1. Lea la declaración de entrenamiento en contexto

    Localice documentación primaria actual o evidencia contractual para el producto y cuenta precisos. Registre cualquier configuración o condición aplicable. Evite transferir una declaración de un servicio empresarial a una cuenta personal, o de un producto API a un asistente con marca similar.

  2. Mapee la divulgación propuesta

    Identifique qué sale del control del empleado, por qué la tarea lo necesita y qué partes o servicios conectados están involucrados. Pregunte al propietario de los datos si la entrada es apropiada. Un compromiso sobre mejora del modelo no otorga por sí mismo permiso organizacional para compartir información de clientes o interna.

  3. Revise las otras preguntas sobre manejo de datos

    Evalúe procesamiento y ubicación de almacenamiento, retención, acceso, permisos conectados y opciones de eliminación usando la evidencia aplicable. Mantenga visibles las preguntas sin responder. No infiera que los datos permanecen en el dispositivo, nunca se retienen o no pueden accederse solo porque se restringe el uso para entrenamiento.

  4. Aplique el límite de entrada revisado

    Minimice la indicación o documento y seleccione la cuenta y flujo de trabajo aprobados. Pruebe cualquier restricción técnica elegida usando contenido sintético. Registre los términos de entrenamiento como parte de la decisión, luego informe a los empleados qué datos pueden enviar y dónde preguntar sobre casos inciertos.

Evidencia antes de la aprobación

Qué verificar antes de continuar

1. El compromiso se aplica a este acuerdo

Listo cuando
La evidencia nombra el producto real y las condiciones de cuenta en uso.
Si la verificación falla
Verifique la aplicabilidad antes de presentar el compromiso como protección.

2. El propietario de los datos aprueba la presentación

Listo cuando
El permiso cubre la entrada revisada y el propósito comercial.
Si la verificación falla
Utilice una alternativa minimizada o pause la divulgación propuesta.

3. Otras cuestiones sobre el manejo de datos permanecen separadas

Listo cuando
La evaluación registra el procesamiento, la retención y la evidencia de acceso sin inferirlos de los términos de entrenamiento.
Si la verificación falla
Devuelva las preguntas sin resolver al revisor del proveedor.

Errores comunes a evitar

  • Explicando que no hay entrenamiento significa no hay transmisión, almacenamiento ni acceso posible.
  • Usar la declaración regional de procesamiento de un producto de seguridad para hacer suposiciones sobre el manejo de datos del proveedor de IA separado.
Seguridad de IA en el trabajo

Evalúe este flujo de trabajo con Aona

Dónde puede ayudar Aona

En flujos de trabajo compatibles, las políticas de indicaciones y archivos de Aona pueden ayudar a controlar la información enviada a un asistente. Esa es una capa distinta de los compromisos del proveedor sobre cómo se puede usar la información recibida.

Qué confirmar

Aona no establece los términos de entrenamiento o retención de un proveedor externo. Revise por separado el flujo de datos de Aona y el manejo del proveedor destino; ninguno sustituye la decisión de la organización sobre la entrada.

¿Convirtiendo esta política en un despliegue operativo?

Discuta los equipos, dispositivos y herramientas IA en alcance, quién será responsable de la política y qué requisitos de despliegue y evidencia deben cumplirse antes del despliegue.

Preguntas frecuentes

Preguntas sobre este flujo de trabajo

¿Desactivar el entrenamiento hace que las cargas sensibles sean seguras?
Solo aborda el alcance de esa configuración o compromiso. La tarea aún necesita una cuenta aprobada, entrada adecuada y manejo de datos revisado. Verifique la evidencia actual del proveedor en lugar de inferir una protección más amplia.
¿Puede DLP reemplazar la revisión de los términos del proveedor?
No. DLP puede contribuir a una política de entrada en rutas compatibles, mientras que la revisión del proveedor se refiere a lo que sucede con la información recibida. Use ambos en el contexto del flujo de trabajo específico.
Evaluación técnica

¿Convirtiendo esta política en un despliegue operativo?

Discuta los equipos, dispositivos y herramientas IA en alcance, quién será responsable de la política y qué requisitos de despliegue y evidencia deben cumplirse antes del despliegue.

Política de Entrenamiento de IA vs Controles de Compartición de Datos | Aona AI