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Privacidad, seguridad y uso responsable de Copilot para ciencia de datos

En este artículo, obtendrá información sobre cómo funciona Microsoft Copilot para ciencia de datos, cómo mantiene los datos empresariales seguros y cumple los requisitos de privacidad, y cómo usar la inteligencia artificial generativa de forma responsable. A fin de obtener información general sobre estos temas para Copilot en Fabric, vea Privacidad, seguridad y uso responsable de Copilot (versión preliminar).

Con Copilot para ciencia de datos en Microsoft Fabric y otras características de IA generativa en versión preliminar, Microsoft Fabric ofrece una nueva manera de transformar y analizar datos, generar conclusiones y crear visualizaciones e informes en ciencia de datos y otras cargas de trabajo.

Para conocer consideraciones y limitaciones, consulte Limitaciones.

Uso de datos de Copilot para ciencia de datos

  • En los cuadernos, Copilot solo puede acceder a los datos accesibles para el cuaderno actual del usuario, ya sea en un lago de datos conectado, o los cargados o importados directamente en ese cuaderno por el usuario. En los cuadernos, Copilot no puede acceder a los datos que no sean accesibles para el cuaderno.

  • De manera predeterminada, Copilot tiene acceso a los siguientes tipos de datos:

    • Mensajes anteriores enviados y respuestas de Copilot para ese usuario en esa sesión.
    • Contenido de las celdas que el usuario ha ejecutado.
    • Salidas de celdas que el usuario ha ejecutado.
    • Esquemas de orígenes de datos en el cuaderno.
    • Datos de ejemplo de orígenes de datos en el cuaderno.
    • Esquemas de orígenes de datos externos en un lago de datos adjunto.

Evaluación de Copilot para ciencia de datos

  • El equipo del producto ha probado Copilot para ver el rendimiento del sistema en el contexto de los cuadernos y ver si las respuestas de inteligencia artificial son detalladas y útiles.
  • El equipo también ha trabajado en mitigaciones de daños adicionales, incluidos los enfoques tecnológicos para centrar la salida de Copilot en temas relacionados con la ciencia de datos.

Sugerencias para trabajar con Copilot para ciencia de datos

  • Copilot está mejor equipado para encargarse de temas de ciencia de datos, así que limite las preguntas a esta área.
  • Sea explícito sobre los datos que quiere que Copilot examine. Si describe el recurso de datos, como asignar nombres a archivos, tablas o columnas, es más probable que Copilot recupere los datos pertinentes y genere salidas útiles.
  • Si desea respuestas más pormenorizadas, intente cargar datos en el cuaderno como DataFrames o anclar los datos en el lago de datos. Esto proporciona a Copilot más contexto con el que realizar el análisis. Si un recurso es demasiado grande para cargarlo, anclarlo es una alternativa útil.

AI Skill: Preguntas frecuentes sobre una IA responsable

¿Qué es AI Skill?

AI Skill es una nueva herramienta de Fabric que ofrece una manera de obtener respuestas a partir de datos tabulares en lenguaje natural.

¿Qué puede hacer AI Skill?

Un analista de datos o ingeniero puede preparar AI Skill para su uso por parte de usuarios profesionales sin perfil técnico. Para ello, es necesario configurar el origen de datos de Fabric y, opcionalmente, proporcionar información de contexto adicional que no sea obvia partiendo del esquema.

A continuación, los usuarios sin perfil técnico pueden escribir preguntas y recibir los resultados de la ejecución de una consulta SQL generada por IA.

¿Cuáles son los usos previstos de AI Skill?

  • Los usuarios profesionales que no están familiarizados con cómo se estructuran los datos pueden formular preguntas descriptivas como "¿Cuáles han sido los 10 principales productos por volumen de ventas del mes pasado?" a los datos tabulares almacenados en almacenes de lago de datos y almacenes de datos de Fabric.

  • AI Skill no está pensada para su uso en casos en los que se requieren resultados deterministas y 100 % precisos, lo que refleja las limitaciones de los LLM actuales.

  • AI Skill no está pensada para usos que requieren análisis profundos o análisis causales. Por ejemplo, preguntar: "¿Por qué han disminuido las ventas el mes pasado?" queda fuera del ámbito.

¿Cómo se ha evaluado AI Skill? ¿Qué métricas se utilizan para medir el rendimiento?

El equipo del producto ha probado la aptitud de inteligencia artificial en una variedad de pruebas comparativas públicas y privadas para que las tareas de SQL determinen la calidad de las consultas SQL.

El equipo también ha trabajado en mitigaciones de daños adicionales, incluidos los enfoques tecnológicos para centrar la salida de la aptitud de IA en el contexto de los orígenes de datos elegidos.

¿Cuáles son las limitaciones actuales de AI Skill? ¿Cómo pueden los usuarios minimizar el impacto de las limitaciones de AI Skill al utilizar el sistema?

  • Asegúrese de que los nombres de columna sean descriptivos. En lugar de usar nombres de columna como "C1" o "ActCu", use "ActiveCustomer" o "IsCustomerActive". Esta es la manera más eficaz de obtener consultas más confiables de la inteligencia artificial.

  • Use las notas del modelo en el panel de configuración de la interfaz de usuario. Si las consultas SQL que genera AI Skill son incorrectas, puede proporcionar instrucciones al modelo en inglés sin formato para mejorar las consultas futuras. El sistema usará estas instrucciones con cada consulta. Las instrucciones cortas y directas son las mejores.

  • Proporcione ejemplos en el panel de configuración del modelo en la interfaz de usuario. El sistema aprovechará los ejemplos más relevantes al proporcionar sus respuestas.

¿Qué factores operativos y configuraciones permiten un uso eficaz y responsable de AI Skill?

  • La aptitud de inteligencia artificial solo tiene acceso a los datos que proporcione. Usa el esquema (nombre de tabla y nombre de columna), así como las notas del modelo y ejemplos que se proporcionan en la interfaz de usuario.

  • AI Skill solo tiene acceso a los datos a los que el interrogador tiene acceso. Si usa AI Skill, las credenciales se usan para acceder a la base de datos subyacente. Si no tiene acceso a los datos subyacentes, AI Skill tampoco lo tiene. Esto se cumple al publicar la aptitud de inteligencia artificial en otros destinos, como Copilot para Microsoft 365 o Microsoft Copilot Studio, donde la capacidad de IA la puede usar otro interrogador.