Naarmate AI dieper verankerd raakt in de dagelijkse bedrijfsvoering, voeren mensen meer data in modellen dan ooit tevoren. Grote taalmodellen (LLM's) worden nu al veelvuldig gebruikt voor de klantenservice, analyses, productiviteit van ontwikkelaars en kennismanagement. AI-agenten voegen daar nog een laag aan toe: systemen die informatie kunnen ophalen, hierover kunnen redeneren en actie kunnen ondernemen binnen verschillende applicaties en workflows.

Privacygevoelige data

Het toenemend gebruik van AI brengt echter een ongemakkelijke realiteit met zich mee: de meest waardevolle data voor het verbeteren van AI-prestaties zijn vaak ook de meest gevoelige. Verslagen, casusnotities, transactiegeschiedenissen en operationele logboeken kunnen persoonsgegevens, gereguleerde kenmerken of bedrijfsspecifieke contextinformatie bevatten. Zelfs met de beste bedoelingen om de privacy te waarborgen, kan gevoelige data gemakkelijk in trainingscorpora, evaluatiesets of promptbibliotheken terechtkomen, vooral wanneer teams snel AI-toepassingen ontwikkelen en opschalen.

[....]