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Generamos confianza a través de la protección y la transparencia.
En Elsevier, entendemos que la confianza se gana. Estamos comprometidos con proteger sus datos, respetar su privacidad y mantener los más altos estándares de seguridad y cumplimiento.
Descubra cómo nuestras políticas y prácticas respaldan la innovación responsable y protegen su información.
Mantenemos el cumplimiento de los principales marcos de seguridad y contamos con certificaciones como ISO 27001.
Auditorías periódicas y evaluaciones independientes
Infraestructura segura para todos los usuarios
Compromiso continuo con las mejores prácticas
Estamos comprometidos con proteger su información personal mediante sólidos principios de privacidad y prácticas transparentes.
Minimización de datos y seguridad
Control del usuario y transparencia
Cumplimiento de las normativas globales de privacidad
Elsevier tiene una larga trayectoria como fuente confiable de contenido científico seleccionado, revisado por pares y respaldado por conocimiento especializado por disciplina.
Conozca más sobre cómo garantizamos el uso responsable de Responsible AI y protegemos la privacidad de los datos de los usuarios, incluidos nuestros
Five Responsible AI Principles que promueven un uso responsable, ético y adecuado
Para cada caso de uso y solución, seleccionamos el modelo de lenguaje de gran escala más adecuado entre proveedores líderes, como OpenAI, Anthropic y otros, alojados de forma segura en Microsoft Azure o AWS. Adaptamos la selección del modelo a las necesidades específicas de cada tarea para garantizar desempeño y seguridad.
En Elsevier, reconocemos que el manejo adecuado de los datos personales es esencial para nuestros clientes y las comunidades a las que servimos. Por ello, actuamos con integridad y responsabilidad en materia de privacidad de datos.
Todas las entradas y los datos de los usuarios se tratan de acuerdo con nuestra
Política de privacidad y nuestros principios de Responsible AI
Tratamos los datos personales de acuerdo con las leyes de privacidad aplicables, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la California Consumer Privacy Act (CCPA). También tomamos medidas adicionales para cumplir con las expectativas de privacidad de nuestros usuarios y de la comunidad científica.
Lea más sobre nuestros principios de privacidad
No. Nuestros acuerdos empresariales con AWS, Microsoft Azure, OpenAI y Anthropic incluyen contratos de cero retención, por lo que sus prompts y documentos nunca se utilizan para el desarrollo de modelos de lenguaje de gran escala. Elsevier tampoco utiliza los datos de los clientes en nuestros entornos de nube privada con ese fin.
Nuestro uso de LLM de terceros es privado, sin compartir datos para la mejora de modelos públicos. No revisamos prompts de búsqueda individuales ni organizacionales; solo analizamos patrones agregados y anonimizados para mejorar el desempeño y la relevancia del sistema.
Con las soluciones de IA de Elsevier, su organización se beneficia de una mayor privacidad de los datos y de protecciones de nivel empresarial.
El prompt, la consulta o el documento de un usuario se envía de forma segura mediante TLS 1.2 o superior al entorno confiable de Elsevier. El prompt se analiza para identificar la intención y un modelo de embeddings lo divide en prompts separados para recuperar información de nuestro repositorio de contenido.
Posteriormente, el prompt, junto con la respuesta de contenido, se envía mediante TLS 1.2 o superior a nuestros proveedores de modelos fundacionales dentro del entorno confiable de Elsevier.
Después, se presenta al usuario una respuesta generada y fundamentada en la solución de IA de Elsevier.
Los prompts de los usuarios y las respuestas en su historial de conversaciones se protegen en bases de datos cifradas con cifrado de nivel AES-256.
Nuestra arquitectura y los contratos asociados impiden que los proveedores de modelos de terceros registren o entrenen modelos con base en los prompts de los usuarios.
Elsevier controla estrictamente qué contenido se comparte con los proveedores, qué retienen o qué utilizan para entrenamiento. Ni Microsoft (Azure) ni AWS (Bedrock) conservan el contenido de Elsevier ni los prompts de los clientes para entrenamiento o almacenamiento.
Los prompts de los usuarios se mantienen privados; Elsevier solo utiliza información agregada y anonimizada para mejorar el servicio.
Seguridad y cifrado de datos: sus datos se almacenan de forma segura y se cifran en reposo con AES-256 dentro del entorno confiable de Elsevier. Sus datos se cifran en tránsito mediante TLS 1.2 o superior. Consulte la política de Encryption Standards para obtener más detalles.
Elsevier mantiene contratos de cero retención con nuestros proveedores de modelos fundacionales. Esto garantiza que sus prompts y documentos nunca se almacenen ni se utilicen para entrenar ningún modelo de lenguaje de gran escala (LLM). Al utilizar las soluciones de IA de Elsevier, su organización se beneficia de una mayor privacidad de los datos y de protecciones de nivel empresarial.
Todos los servicios de IA de Elsevier, incluidos nuestros entornos de producto, se alojan en centros de datos en la nube líderes proporcionados por Amazon Web Services (AWS) o Microsoft Azure. Los servicios pueden alojarse en Europa o en Estados Unidos según los requisitos de la aplicación y la normativa aplicable.
Protegemos sus datos dondequiera que estén. En reposo, permanecen protegidos con cifrado Advanced Encryption Standard (AES)-256. Cuando sus datos están en tránsito, utilizamos TLS 1.2 o superior, que no solo cifra los datos, sino que también autentica el servidor y verifica la integridad de los datos.
Aplicamos mejores prácticas de la industria, como firewalls de aplicaciones web, escaneo de vulnerabilidades de aplicaciones e infraestructura, revisiones seguras de código, programas de recompensas por errores y otros controles preventivos, de detección y de respuesta para proteger nuestros sistemas y sus datos frente a atacantes.
Nuestra arquitectura y los contratos asociados impiden que los proveedores de modelos de terceros registren o entrenen modelos con base en las conversaciones de los usuarios.
Todas las transferencias transfronterizas de datos personales están sujetas a salvaguardas adecuadas conformes con el GDPR, incluidas las Cláusulas Contractuales Tipo de la UE. Los datos personales de los clientes no se transfieren a China.
Elsevier impulsa la sostenibilidad a través de nuestros productos, nuestra defensa de la investigación y nuestros programas de responsabilidad social. Tomamos medidas específicas para reducir el impacto ambiental de nuestras herramientas de IA, entre ellas:
Uso de un enfoque multimodelo, que nos permite aplicar modelos más pequeños y energéticamente más eficientes a tareas menos intensivas, lo que reduce el consumo total de energía
Aprovechamiento de centros de datos de Microsoft Azure y AWS alimentados con electricidad verde
Mantenimiento de un sólido programa de gobernanza de datos para minimizar el almacenamiento y el procesamiento innecesarios, favoreciendo la eficiencia energética
Como parte de RELX, Elsevier prioriza la responsabilidad ambiental al reducir nuestra huella de carbono y avanzar en prácticas sostenibles. Nos alineamos con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU, especialmente Acción por el clima y Producción y consumo responsables, y estamos comprometidos con contribuir a un futuro sostenible. Conozca más sobre nuestros esfuerzos ambientales en RELX.
El uso responsable de la IA en Elsevier está guiado por nuestros Responsible AI Principles, integrados a lo largo de todo el ciclo de vida de desarrollo de nuestras soluciones. Conozca más sobre los Elsevier Responsible AI Principles.
