Imaginemos por un segundo que hay un problema que hay que solucionar urgentemente, nadie responde en el chat de trabajo y el ingeniero responsable de este proyecto no está disponible. Bueno, para poder hacer todo de manera rápida y eficiente, el empleado toma el repositorio y lo sube a ChatGPT junto con todos los datos confidenciales, dejando todos los archivos .env. Y en un minuto ya tiene el resultado final, y OpenAI ya tiene todos los créditos de producto para este proyecto. Pero nadie tenía como objetivo filtrar datos; Había un ingeniero con una tarea urgente para la que encontró la solución más rápida. Y en este momento lo principal es no equivocarse: no hay que prohibir, sino ofrecer una alternativa. La gente seguirá usando agentes, pero es posible que después de la prohibición lo hagan discretamente.
En este artículo, propongo comprender por qué este fenómeno se está generalizando tanto hoy en día, por qué simplemente prohibirlo no es una solución, en qué se diferencia el alquiler de una GPU de un proveedor de la nube del local y cómo implementar la inferencia dentro de un equipo para que los ingenieros no intenten filtrar datos.
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@habr_ai