PVML presentó su plataforma de acceso seguro a datos impulsada por IA y 8 millones de dólares en financiación inicial liderada por NFX con la participación de FJ Labs y Gefen Capital.
Si bien la complejidad, la variedad y el volumen pueden variar de una organización a otra, todas las empresas que procesan datos enfrentan riesgos de privacidad. Asegurar el acceso a los datos empresariales no sólo plantea amenazas sino que también inhibe oportunidades. La más obvia es la adopción de la inteligencia artificial. Alrededor del 51% de las organizaciones todavía tienen una dependencia limitada o inexistente de la IA, y el 56% cita la seguridad y el cumplimiento como una barrera importante.
PVML democratiza el acceso seguro a los datos empresariales, basándose en dos pilares: privacidad diferencial e inteligencia artificial.
«Minimizar las amenazas y maximizar las oportunidades de una sola vez suena demasiado bueno para ser verdad, y lo es. El punto débil que originalmente queríamos abordar era simplificar el acceso a los datos. Nos motivó nuestra propia experiencia, al ver lo difícil que es acceder datos incluso en las organizaciones más sofisticadas”. “Pensamos: tiene que haber una manera mejor”, dijo el CEO de PVML. Shashar Shanab.
PVML ayuda a conectar, proporcionar acceso y garantizar la privacidad entre múltiples fuentes de datos, abriendo información directa incluso a partir de datos confidenciales. La clave es proteger datos de privacidad diferenciales únicos. La privacidad diferencial es un marco matemático que proporciona la protección de datos más sólida en sistemas basados en datos al agregar ruido controlado a la salida.
PVML democratiza el acceso a este marco pionero creado por empresas como Google, Apple y Microsoft a través de su implementación única.
«Ayudamos a las organizaciones a obtener una visión clara de todo en un solo lugar, sin mover los datos. PVML asegura y controla los permisos sin importar cómo se accede a los datos: a través de SQL, BI o API. Pero pensamos: ¿por qué detenernos ahí? Seguimos uno «PVML abre el acceso a datos complejos para usuarios no técnicos y proporciona una interfaz de lenguaje natural para analizar datos utilizando IA», dijo el CTO de PVML. Rena Galperin.
Galperin y Schnapp cofundaron PVML en 2022. Ambos son licenciados en informática. Galperin se graduó en Microsoft y tiene experiencia en procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial. Schnapp tiene un doctorado en privacidad diferencial. Se conocen y trabajan juntos desde hace 16 años, y son socios en los negocios y en la vida como matrimonio.
PVML combina privacidad diferencial con RAG (generación aumentada de recuperación) avanzada que permite no solo un acceso seguro, sino también confiable a datos estructurados, con soporte adicional opcional para datos no estructurados.
Al incorporar un acceso seguro de IA a los datos empresariales, PVML garantiza respuestas confiables sin comprometer la privacidad. La plataforma puede actuar como un centro integral de gestión de acceso e identidad, o integrarse con los sistemas existentes.
«En el mercado de valores actual, el 70% de las transacciones son impulsadas por la IA. Esto es un vistazo de lo que vendrá, y las organizaciones que adopten la IA hoy serán un paso adelante mañana. Pero las empresas tienen miedo de vincular sus datos a la IA, porque miedo a la exposición, y por buenas razones”. La exclusiva tecnología PVML crea una capa invisible de protección y democratiza el acceso a los datos, permitiendo casos de uso de monetización hoy y allanando el camino para el mañana. Gigi Levi WeissSocio general y cofundador de NFX.
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