El aprendizaje automático impulsa la privacidad de los datos

Beneficios del aprendizaje automático y la IA

Muchos especialistas en tecnología destacan los beneficios del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para las operaciones empresariales actuales y futuras. ¿Cuáles son esos beneficios? ¿Cómo pueden estas formas avanzadas de tecnología ayudar a las empresas hoy en día, cuando muchas luchan por mantenerse en activo en plena pandemia?

Una de las áreas significativas en las que el aprendizaje automático, la IA e incluso las aplicaciones de aprendizaje profundo pueden beneficiar a las empresas hoy en día es en el control de sus datos. La seguridad de los datos y el mantenimiento del cumplimiento de la privacidad, junto con la protección de la información de los clientes, pueden hacer o deshacer una empresa, incluso las grandes empresas. En lo que respecta a la ciberseguridad, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial ofrecen una automatización y una eficiencia que no pueden superarse en cuanto a precisión ni lograrse con la misma facilidad con ningún otro método actual.

La conclusión es que las amenazas a la ciberseguridad van en aumento, y una violación de datos puede significar la pérdida de la reputación de una empresa, cuantiosas multas y la posible pérdida total de la confianza y lealtad de los clientes. Una violación grave puede llevar a la quiebra incluso a las empresas más grandes.

IA, ML y aprendizaje profundo: ¿qué son?

No todo el mundo es tan conocedor de la tecnología como sus empleados que manejan la seguridad de sus datos, pero tener algunos conocimientos básicos de fondo es esencial para tomar las mejores decisiones para su empresa que ayudarán a llevar su negocio hacia el futuro – preferiblemente por delante de su competencia. Para los directores generales que se enfrentan a llamadas de ventas de empresas que intentan vender este paquete o esta función en particular puede llegar a ser estresante si el lenguaje es vago o la comprensión no es clara. Inteligencia artificial suena excelente, pero ¿qué significa exactamente? ¿Qué es el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo? ¿Cómo pueden ser relevantes para su empresa?

El análisis de vídeo lleva tiempo siendo el anillo de bronce de la informática. Hemos sido capaces de analizar valores numéricos y texto con rapidez, pero apenas hemos empezado a alcanzar los umbrales para analizar vídeo con la misma velocidad y precisión. Para las empresas que manejan una gran cantidad de datos en múltiples formatos, incluido el vídeo, conocer los mejores métodos disponibles en la actualidad para controlar, almacenar y analizar esos datos supone un cambio de juego.

Términos como aprendizaje automático, inteligencia artificial y aprendizaje profundo suenan impresionantes e innovadores. Algunas empresas suelen presentar sus productos con mucha jerga técnica, y a menudo puede parecer que estos tres términos son intercambiables. A la hora de tomar decisiones empresariales importantes que pueden tener un impacto tremendo en el futuro y la seguridad de su empresa, es bueno conocer la diferencia y estar seguro de que cualquier producto o paquete de software adquirido hace lo que dice el vendedor. Todos estos términos tienen significados y usos muy diferentes en el mundo empresarial.

Desglosémoslos de forma muy sencilla para saber con qué estamos trabajando y poder tomar decisiones inteligentes sin depender del guiño de un vendedor. La inteligencia artificial, o IA, se refiere a cualquier tipo de inteligencia de máquina. Eso es. La versión cinematográfica de la IA, con Will Smith, nos muestra una forma avanzada de inteligencia artificial. También puede aplicarse a cualquier aplicación sencilla, incluso a software de juegos para simples juegos de parejas de niños: evidentemente, un amplio espectro. El hecho de que alguien utilice términos como IA ayuda si puede definir con precisión lo que su aplicación puede hacer por usted y cómo puede beneficiar a su negocio.

El aprendizaje automático es un producto o una rama de la IA. En términos muy básicos, significa que su IA puede aprender cosas nuevas. La IA integrada en la aplicación tiene algún tipo de capacidad cognitiva esencial. Usted debe ser capaz de alimentarla con algún tipo de datos, y la aplicación puede aprender a funcionar mejor basándose en los datos que usted le ha dado. El aprendizaje automático utiliza algoritmos para resolver problemas y, dados nuevos conjuntos de datos, puede utilizarlos para continuar con el principio básico, aplicarlos y generar soluciones correctas.

El aprendizaje profundo es un paso por encima del aprendizaje automático y una forma avanzada del mismo. El aprendizaje profundo es el paso adelante hacia cómo piensan los humanos. Como una forma más avanzada de aprendizaje automático, una aplicación que utiliza el aprendizaje profundo recibe enormes cantidades de datos, a veces datos con ruido, y puede aprender clasificaciones. El programa puede entonces tomar datos y formar clasificaciones, grupos o patrones y tomar decisiones acertadas basadas en conjuntos de datos reales. Un ejemplo es el reconocimiento de rostros humanos; no todos los rostros son idénticos. Sin embargo, a medida que el programa aprende a formar una clasificación o grupo para reconocer las muchas y variadas formas de caras, puede seleccionarlas de fotos o vídeos. Así es como la analítica de vídeo se ha convertido en una posibilidad hoy en día.

En cifras: cómo se utilizan la IA y el ML

Empresas de todo el mundo llevan años incorporando IA y ML a su tecnología. Se han realizado estudios para descubrir cómo utilizan esta tecnología y con qué frecuencia. Estos estudios muestran un patrón de crecimiento actual que continuará en el futuro. Una encuesta realizada a más de 800 profesionales de la ciberseguridad informática de todo el mundo indicó algunos de los siguientes resultados.

• El 96% afirma utilizar actualmente IA y ML en sus programas de ciberseguridad.
• Aunque son los mejores en sus campos, 7 de cada 10 admiten que todavía no están seguros de lo que significan estos términos.
• El 39% de estos profesionales informan de un aumento de la automatización.
• El 38% considera que la IA y el ML les hacen mucho más productivos en sus funciones en ciberseguridad.
• El 37% ha notado una disminución de los errores humanos.
• El 50 % se siente más seguro de que sus datos están más protegidos.

Independientemente de la confusión sobre cómo funcionan individualmente la IA y el ML para ayudar a sus sistemas, en general, estos tecnólogos se sienten más seguros en sus funciones y a la hora de hacer su trabajo. Ahora que las empresas se enfrentan a presupuestos reducidos y a empleados que trabajan desde casa, los problemas de ciberseguridad han pasado a primer plano para la mayoría de las empresas. Resolver estos problemas mediante la automatización inteligente tiene sentido.

Cómo COVID19 está acelerando el desarrollo

Una pandemia mundial ha obligado a los empleados a trabajar desde casa, lo que ha aumentado la presión sobre las infraestructuras tecnológicas de las empresas, ha creado lagunas en la seguridad y ha hecho saltar las alarmas de la ciberseguridad. Aunque la mayoría de los empleados siguen confiando plenamente en los datos de la empresa, los ciberdelincuentes han subido el listón. Ahora es más importante que nunca que las empresas controlen sus datos, cómo se distribuyen y quién tiene acceso a ellos.

Los profesionales de la ciberseguridad se enfrentan a la misma crisis sanitaria que el resto del mundo, y el número de estos empleados expertos en tecnología ya escaseaba. De ahí que los avances en automatización sean un alivio bienvenido. Se espera que, debido a que COVID19 impulsa el progreso de una sociedad del trabajo desde casa, en última instancia se acelere el desarrollo de nuevas herramientas de IA y ML para hacer frente a las últimas amenazas cibernéticas de hoy en día.

Aprendizaje automático federado: ¿una revolución de la privacidad?

Con la expansión de la mano de obra, el aprendizaje automático federado puede ser la próxima revolución en materia de privacidad que irrumpa en los horizontes empresariales actuales. El aprendizaje automático federado es un método de aprendizaje automático distribuido que fue introducido por primera vez por Google hace aproximadamente cinco años. Este tipo de aprendizaje automático ofrece su capacidad para agregar datos de diversas fuentes, como entradas de datos de múltiples fuentes o ubicaciones. Antes de esta tecnología, el requisito era que todos los grupos de datos estuvieran alojados en un entorno informático centralizado para la agregación de fuentes.

La privacidad es una prioridad. Los trabajadores están dispersos. Esto crea una oportunidad perfecta para que el aprendizaje automático federado despegue y se convierta en la próxima revolución en la gestión de la privacidad de los datos. Los conjuntos de datos pueden extraerse de múltiples fuentes, incluidos los ordenadores personales de los empleados. Los datos pueden mantenerse a salvo de los ciberdelincuentes al mismo tiempo que se anonimizan y se depuran. Los avances no han hecho más que empezar y han llegado en sentido literal, justo a tiempo para la pandemia que azota el planeta.

Mantener conjuntos de datos seguros

En un movimiento para preservar la privacidad de los datos de los consumidores en todas las plataformas, cada vez es más importante encontrar formas de mantener conjuntos de datos seguros a medida que la información se transfiere de una empresa a otra a través de diversos métodos de cifrado. Casimir Wierzynski, líder del movimiento Privacy Preserving Machine Learning (PPML), dijo lo siguiente sobre por qué esto es tan importante. “Durante los dos últimos años hemos estado estudiando esta colisión en torno a la necesidad de datos para entrenar sistemas de aprendizaje automático con el fin de liberar toda la potencia de la IA, pero manteniendo la privacidad de los datos. Hay una parte que posee los datos, otra que puede poseer un modelo y que ejecuta un sistema en el hardware de alguien”.

Un nuevo método en el que están trabajando su equipo e Intel es el cifrado homomórfico (HE). Este tipo de criptografía incluye tanto una clave pública como una privada, lo que permite a las aplicaciones realizar las funciones necesarias sobre los datos, sin exponer nunca los datos en sí. Wierzynski describió brevemente su funcionamiento. “Es una de las técnicas más punteras en este campo. Hay formas de hacer cálculos con los datos mientras permanecen encriptados, y la respuesta que sale sigue encriptada. Sólo el propietario real de los datos puede revelar la respuesta”.

Esto puede conducir a una nueva era de los datos privados. Devuelve parte del control al propietario de los datos personales o al consumidor. Sólo ellos tendrían la llave para entender los detalles, mientras que quedaría suficiente información o datos para cualquier función que requieran las aplicaciones para hacer su trabajo y realizar tareas.