Paola Zeni, Chief Privacy Officer bei RingCentral – Interview-Serie

Paola Zeni ist die Chief Privacy Officer bei RingCentral (RNG ). Sie ist eine internationale Datenschutzanwältin mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Datenschutz und eine Veteranin der Cybersicherheitsbranche, wo sie bei Symantec und bei Palo Alto Networks (PANW ) tätig war und dort das Datenschutzprogramm von Grund auf aufbaute.

Was hat Sie dazu inspiriert, eine Karriere im Datenschutz zu verfolgen?

In den späten 1990er Jahren, als die EU-Mitgliedstaaten die Datenschutzrichtlinie von 1995 umsetzten, begann der Datenschutz in Europa als wichtiges Thema zu entstehen. Als Technologieanwältin, die mit Technologieunternehmen wie HP und Agilent Technologies (A ) zusammenarbeitete, hielt ich dies für ein relevantes Thema und begann, mich damit auseinanderzusetzen und mein Verständnis für Datenschutzanforderungen zu vertiefen. Ich wusste schnell, dass dies ein Bereich war, in dem ich mich engagieren wollte, nicht nur, weil ich es juristisch interessant und herausfordernd fand, sondern auch, weil es ein Thema ist, das viele Teams und Prozesse im gesamten Unternehmen berührt. Die Arbeit im Datenschutz bedeutet, mit verschiedenen Gruppen und Personen zusammenzuarbeiten und sich mit vielen Aspekten des Unternehmens auseinanderzusetzen. Die Möglichkeit, Einfluss auf ein wichtiges Thema zu nehmen und Veränderungen in vielen Funktionen des Unternehmens herbeizuführen, während man einem neuen Rechtsgebiet folgt, war sehr lohnend. Die Arbeit im Datenschutz ist heute spannender denn je, angesichts der technologischen Entwicklungen und der zunehmenden rechtlichen Komplexität auf globaler Ebene.

Als Sie zu RingCentral stießen, haben Sie ein Vertrauenszentrum erstellt. Was ist das genau?

Bei RingCentral glauben wir, dass es wichtig ist, unseren Kunden und Partnern Informationen über den Datenschutz und die Sicherheit ihrer Daten bereitzustellen, um Vertrauen in unsere Dienstleistungen aufzubauen. Deshalb erstellen wir kontinuierlich Materialien und Ressourcen wie Produkt-Datenschutzblätter für unsere Kernangebote, Whitepapers und Compliance-Leitfäden und machen sie unseren Kunden und Partnern auf unserem öffentlich zugänglichen Vertrauenszentrum verfügbar. Kürzlich haben wir unser Whitepaper zu AI-Transparenz hinzugefügt. Das Vertrauenszentrum ist ein wichtiger Bestandteil unseres Engagements für Transparenz gegenüber unseren wichtigsten Interessengruppen.

Wie stellt RingCentral sicher, dass Datenschutzprinzipien in alle AI-gesteuerten Produkte und Dienstleistungen integriert sind?

Künstliche Intelligenz kann Unternehmen ermöglichen, neues Potenzial zu entfalten und schnell sinnvolle Informationen und Erkenntnisse aus ihren Daten zu extrahieren – aber mit diesen Vorteilen kommt auch Verantwortung. Bei RingCentral bleiben wir unermüdlich darauf fokussiert, unsere Kunden und ihre Daten zu schützen. Wir erreichen dies durch unsere Datenschutzsäulen, die unsere Produktentwicklungspraktiken leiten

Datenschutz durch Design: Wir nutzen unseren Datenschutz- durch-Design-Ansatz, indem wir eng mit Produktjuristen, Produktmanagern und Produktentwicklern zusammenarbeiten, um Datenschutzprinzipien und Datenschutzanforderungen in alle Aspekte unserer Produkte und Dienstleistungen zu integrieren, die AI umsetzen. Datenschutzbewertungen sind in den Produktentwicklungszyklus integriert, von der Ideenfindung bis zur Bereitstellung, und wir bauen darauf auf, um AI-Überprüfungen und -Leitfäden durchzuführen.

Transparenz: Wir bieten unseren Kunden, Partnern und Nutzern Materialien und Ressourcen an, um zu erklären, wie ihre Daten gesammelt und verwendet werden, als Teil unseres Engagements für Transparenz und Vertrauensaufbau in unsere Dienstleistungen.

Kundenzugriff: Wir bieten Optionen, die es unseren Kunden ermöglichen, die Kontrolle darüber zu behalten, wie unsere AI mit ihren Daten interagiert.

Können Sie Beispiele für spezifische Datenschutzmaßnahmen nennen, die in RingCentrals AI-erster Kommunikationslösung integriert sind?

Zunächst haben wir unsere Produkt-Dokumentation um Informationen erweitert, die erläutern, wie wir Daten sammeln und verarbeiten: Wer speichert sie, welche Dritten haben Zugriff darauf usw. in unseren Datenschutzblättern, die auf unserem Vertrauenszentrum verfügbar sind. Wir nennen explizit, welche Daten als Eingabe für AI dienen und welche Daten als Ausgabe von AI generiert werden. Außerdem haben wir im Rahmen unserer Produktprüfungen in Zusammenarbeit mit Produktjuristen Offenlegungen implementiert, um unser Engagement für Transparenz zu erfüllen, und unseren Kundenadministratoren Optionen bereitgestellt, um die Weitergabe von Daten an AI zu kontrollieren.

Warum ist es für Organisationen so wichtig, vollständige Transparenz über die Datenerfassung und -nutzung im Zeitalter von AI zu gewährleisten?

Um das Vertrauen in vertrauenswürdige AI zu fördern, ist es für Organisationen von entscheidender Bedeutung, Vertrauen in die Art und Weise aufzubauen, wie AI Daten verarbeitet und in der Genauigkeit der Ausgabe. Dies umfasst die Daten, auf denen AI trainiert wird, die Logik, die von dem Algorithmus angewendet wird, und die Art der Ausgabe.

Wir glauben, dass Anbieter, wenn sie transparent sind und Informationen über ihre AI, wie sie funktioniert und wofür sie verwendet wird, teilen, Kunden in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen und spezifische Offenlegungen gegenüber ihren Nutzern zu ermöglichen, wodurch die Akzeptanz von AI und Vertrauen verbessert wird. Wenn wir AI entwickeln und bereitstellen, denken wir an alle Interessengruppen: unsere Kunden, aber auch ihre Mitarbeiter, Partner und Kunden.

Welche Schritte können Organisationen unternehmen, um sicherzustellen, dass ihre Lieferanten strenge AI-Nutzungsrichtlinien einhalten?

Bei RingCentral glauben wir, dass die Nutzung von AI Vertrauen zwischen uns und unseren Lieferanten erfordert. Lieferanten müssen sich verpflichten, Datenschutz und Datensicherheit in die Architektur ihrer Produkte zu integrieren. Deshalb haben wir unseren bestehenden Lieferanten-Prüfungprozess durch die Hinzufügung einer spezifischen AI-Überprüfung erweitert und einen Standard für die Nutzung von Drittanbieter-AI mit spezifischen Anforderungen für den Schutz von RingCentral und unseren Kunden implementiert.

Welche Strategien verfolgt RingCentral, um sicherzustellen, dass die in AI-Systeme eingespeisten Daten genau und unvoreingenommen sind?

Mit Fairness als Leitprinzip berücksichtigen wir ständig die Auswirkungen unserer AI und bleiben verpflichtet, ein Bewusstsein für potenzielle Vorurteile und Risiken zu bewahren, mit Mechanismen, um unbeabsichtigte Konsequenzen zu identifizieren und zu mindern.

• Wir haben einen spezifischen Rahmen für die Identifizierung und Verhinderung von Vorurteilen als Teil unseres ethischen AI-Entwicklungsrahmens entwickelt, den wir auf alle unsere Produktprüfungen anwenden.
• Unsere Anwendungsfälle für AI beinhalten einen menschlichen Eingriff, um die Ausgaben unserer AI-Systeme zu bewerten. Zum Beispiel können wir in unseren Smart Notes, auch ohne den Inhalt der erstellten Notizen zu überwachen, ableiten, ob die Notizen genau waren oder nicht, indem wir die Aktionen der Nutzer auswerten. Wenn ein Nutzer die Notizen ständig bearbeitet, sendet dies ein Signal an RingCentral, die Prompts anzupassen.
• Als weiteres Beispiel für menschlichen Eingriff ermöglicht unser Retrieval-augmentierter Generierungsprozess, dass die Ausgabe strikt auf spezifische Wissensdatenbanken fokussiert ist und Referenzen für die Quellen der generierten Ausgaben bereitstellt. Dies ermöglicht es dem Menschen, die Antwort zu überprüfen und tiefer in die Referenzen selbst einzutauchen.

Indem wir sicherstellen, dass unsere AI genau ist, halten wir unser Versprechen, erklärbar und transparente AI bereitzustellen.

Welche Datenschutzherausforderungen entstehen durch AI bei der großflächigen Unternehmenseinführung, und wie werden sie angegangen?

Zunächst ist es wichtig zu beachten, dass bestehende Datenschutzgesetze Bestimmungen enthalten, die auf künstliche Intelligenz anwendbar sind. Wenn Gesetze technologieneutral sind, gelten rechtliche Rahmenbedingungen und ethische Leitfäden für neue Technologien. Deshalb müssen Organisationen sicherstellen, dass ihre Nutzung von AI den bestehenden Datenschutzgesetzen entspricht, wie der DSGVO und der CPRA.

Zweitens ist es die Verantwortung von Datenschutzexperten, neue und aufkommende AI-Gesetze zu überwachen, die von Staat zu Staat und von Land zu Land variieren. AI-Gesetze behandeln zahlreiche Aspekte von AI, aber eines der wichtigsten Ziele für neue AI-Regulierungen ist der Schutz der Grundrechte, einschließlich des Datenschutzes.

Die kritischen Erfolgsfaktoren bei der Bewältigung von Datenschutzproblemen sind Transparenz gegenüber den Nutzern, insbesondere wenn AI Profiling durchführt oder automatisierte Entscheidungen trifft, die Einzelpersonen betreffen und Auswahlmöglichkeiten ermöglichen, damit Nutzer aus AI-Nutzungen aussteigen können, die sie nicht wünschen.

Welche zukünftigen Trends sehen Sie im Bereich AI und Datenschutz, und wie bereitet sich RingCentral darauf vor, voranzubleiben?

Die wichtigsten Trends sind neue Gesetze, die in Kraft treten werden, die zunehmenden Forderungen der Nutzer nach Transparenz und Kontrolle, die immer größere Notwendigkeit, AI-bezogene Risiken zu managen, einschließlich Drittrisiken, und das Anwachsen von Cyber-Risiken in AI.

Unternehmen müssen robuste Governance und Zusammenarbeit zwischen den Funktionen aufbauen, um interne Ausrichtung zu gewährleisten, Risiken zu minimieren und das Vertrauen der Nutzer zu fördern. Bei RingCentral bleibt unser Engagement für Datenschutz, Sicherheit und Transparenz unübertroffen. Wir nehmen diese Dinge ernst. Durch unsere AI-Governance und unsere AI-Datenschutzsäulen ist RingCentral zu ethischer AI verpflichtet.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten RingCentral besuchen.