Twilio anuncia "etiquetas nutricionales de IA"

Las empresas y los consumidores de todo el mundo se han dado un "festín" con la IA pero según Jeff Lawson, CEO de Twilio, ha llegado el momento de "concienciar y comprender mejor nuestras "elecciones alimentarias" en materia de inteligencia artificial. Así, en su próxima conferencia anual SIGNAL, Twilio anunciará el despliegue de "etiquetas nutricionales de IA" para todas sus capacidades de software de IA, incluidos sus nuevos lanzamientos de IA generativa e IA predictiva. Las nuevas etiquetas digitales pretenden ofrecer a los usuarios y a las empresas una visión más transparente y clara de su "dieta de IA", es decir, de cómo se están utilizando sus datos, especialmente cuando se trata de entrenar LLM con proveedores como AWS, Google y OpenAI. Estas etiquetas aparecerán tanto en el sitio web de Twilio como en cualquier experiencia/UI de producto de IA.

Twilio también está lanzando un generador de etiquetas de información nutricional para que otras marcas puedan utilizarlas en sus propios productos. Además, los clientes de Twilio también podrán consultar la Escalera de Privacidad de CustomerAI, un recurso que ayudará a los clientes a entender exactamente cómo Twilio utiliza los datos para entrenar modelos.

Según el estudio de Twilio, el 92 % de las empresas utilizan actualmente la personalización basada en IA para impulsar el crecimiento del negocio. Sin embargo, existe una desconexión entre este entusiasmo y el nivel de comodidad de los consumidores: solo el 41 % de los consumidores se siente cómodo con las empresas que utilizan la IA para personalizar sus experiencias, y solo la mitad (51 %) de los consumidores confía en que las marcas mantengan sus datos personales seguros y los utilicen de forma responsable. En esta nueva era de la IA, es importante para todas las partes que cerremos esta "brecha de confianza".

En este contexto, Twilio hace un llamamiento a los líderes tecnológicos y a sus homólogos de todo el mundo para que sigan su ejemplo mostrando y revelando de forma más proactiva cómo se entrenan y utilizan exactamente los datos en los productos de IA.