Nuestros servicios de seguridad de datos de IA se basan en un marco de privacidad desde el diseño alineado con las normas de privacidad de la CPUC de California, CSF 2.0 del NIST y STAR CCM v4. Ayudamos a los clientes de las empresas de servicios públicos, a las redes energéticas regionales y a los innovadores energéticos a gestionar los datos confidenciales ofreciéndoles canalizaciones de ingesta seguras, análisis anónimos y servicios de inteligencia artificial protegidos por la privacidad. Nuestra arquitectura incorpora protecciones por niveles (que incluyen el acceso basado en roles, el cifrado homomórfico, la privacidad diferencial y el aprendizaje federado) para garantizar que ninguna información de identificación personal quede expuesta a modelos de terceros o entornos informáticos externos. Utilizamos la generación de datos sintéticos para realizar pruebas de innovación seguras, aseguramos la computación multipartita para realizar análisis conjuntos en todas las instituciones y codificamos todas las variables sensibles antes de transmitir las indicaciones a los grandes modelos lingüísticos (LLM).
Con capacidades que abarcan la gestión de riesgos, la detección de anomalías y el diseño seguro de chatbots, EcoMetricx ayuda a los clientes a poner en práctica la IA sin comprometer la confianza, el cumplimiento normativo o la transparencia del cliente.
Ya sea que implementemos modelos de respuesta a la demanda, herramientas de previsión o agentes de IA interactivos, nuestros sistemas están diseñados para proteger la identidad, el consentimiento y la integridad de los datos durante todo el ciclo de vida de la IA.
EcoMetricx integra la privacidad diferencial formal (ω, δ) en las salidas de datos utilizadas en los informes y las aplicaciones de LLM. Esto garantiza una protección demostrable contra los ataques de reidentificación, incluso cuando los agentes de IA acceden a patrones de uso agregados.
Entrenamos modelos de aprendizaje automático de forma colaborativa en todas las empresas de servicios públicos o segmentos de clientes mediante el aprendizaje federado, manteniendo los datos sin procesar en las instalaciones y compartiendo solo las actualizaciones cifradas de los modelos para mitigar el riesgo de privacidad en las implementaciones de IA descentralizadas.
EcoMetricx produce conjuntos de datos sintéticos no identificables y de alta fidelidad que reflejan el comportamiento de uso real, lo que permite realizar pruebas de IA, desarrollar algoritmos y experimentar en entornos aislados sin exponer los registros de clientes en vivo.
Los datos confidenciales de los usuarios se transforman y codifican antes de pasarlos a grandes modelos lingüísticos (LLM), lo que garantiza que los agentes de IA operen solo con abstracciones seguras y no con información personal sin procesar.
Los datos cifrados sobre el consumo de energía pueden procesarse mediante modelos de IA en entornos de nube sin tener que descifrar los datos, aprovechando el cifrado parcial o totalmente homomórfico para proteger las inferencias confidenciales.
Admitimos el análisis conjunto de IA (por ejemplo, la previsión de cargas de múltiples utilidades o la optimización DER) mediante protocolos SMPC criptográficos, de modo que cada parte pueda calcular un resultado sin exponer conjuntos de datos privados a otras personas.
Todas las decisiones de IA, los resultados de los modelos y las interacciones entre sistemas se registran en pistas de auditoría inmutables para cumplir con los requisitos de responsabilidad del FIPP. Estos registros se pueden asignar a las reglas de las políticas y los umbrales de riesgo.
Implementamos alertas en tiempo real para detectar el comportamiento inusual de los agentes, como acciones de escalamiento inesperadas o patrones de acceso a los datos, lo que permite el despliegue seguro de agentes de IA autónomos o semiautónomos.
Nuestras arquitecturas de agentes de inteligencia artificial y chatbots siguen los principios de confianza cero: el acceso con privilegios mínimos, los entornos aislados, la desinfección rápida y los mecanismos de consentimiento integrados garantizan la privacidad desde el diseño.
Todos los flujos de trabajo de datos de IA cumplen con las Decisiones D.11-07-056, D.11-08-045, CCPA y GDPR de la CPUC. Ofrecemos a las empresas de servicios públicos y a las CCA una vía de cumplimiento procesable a través de un marco de motor de privacidad modular.
