Dado que su uso ha aumentado drásticamente en los últimos años, los modelos de IA deben incorporar la protección de la privacidad en su diseño como algo natural. Los modelos de inteligencia artificial (IA) que se construyen a partir de los datos de los consumidores también deben construirse teniendo en cuenta la privacidad de los datos.

Implicaciones de la IA, los negocios y la privacidad

El uso de la IA ha crecido en los últimos años y ahora está presente de alguna forma en la mayoría de los sectores. Utilizando modelos sencillos de aprendizaje automático, es posible automatizar procesos tediosos y repetibles, como la validación de datos utilizando texto, imágenes y datos tabulares. Además de los problemas estándar de regresión y clasificación mediante modelos sencillos, el aprendizaje profundo está adquiriendo cada vez más importancia.

Las tres especializaciones principales del aprendizaje profundo son el procesamiento de imágenes (p. ej., detección de enfermedades o segmentación de objetos para resolver el problema de la conducción de coches autónomos), el procesamiento del lenguaje natural (análisis de sentimientos, resumen, traducción de textos) y los sistemas de recomendación (p. ej., hacer coincidir a un lector o comprador con el contenido más interesante o apropiado).

Aunque todas estas aplicaciones son muy prometedoras, también es crucial que la privacidad se trate con especial cuidado cuando se utiliza la IA. Muchos de los análisis de datos más sensibles a la privacidad -como los algoritmos de búsqueda, los motores de recomendación y las redes publicitarias- se basan en el aprendizaje automático y en decisiones tomadas por algoritmos. Con el crecimiento de la inteligencia artificial, aumenta la posibilidad de utilizar los datos personales de formas que pueden vulnerar la privacidad.

Cómo la IA puede amenazar la privacidad

Hoy en día, las empresas exigen, recopilan y trabajan con más datos que nunca. La IA, o más concretamente el aprendizaje automático, se alimenta de estos datos. Cuantos más tengamos, más capaces seremos de comprender por qué tienen el aspecto que tienen y cómo se interconectan.

Al manejar cantidades tan ingentes de datos, las empresas siempre deben tener en cuenta el riesgo de que se fugue esta información. Cuando se utilizan cada vez más datos para entrenar modelos, existe el riesgo de que aprendan algo que debería permanecer en privado.

Sin embargo, la IA también tiene aspectos positivos en lo que respecta a la privacidad de los datos. También puede utilizarse para minimizar el riesgo de violación de la privacidad mediante la encriptación de los datos personales, la reducción de los errores humanos y la detección de posibles incidentes de ciberseguridad.

Qué hay que tener en cuenta al utilizar la IA

En primer lugar, los responsables tecnológicos de las empresas deben plantearse si necesitan la IA. Porque quizás sea mejor arreglar sus problemas con métodos más convencionales. No hay nada peor que el planteamiento “quiero soluciones de ML/IA en mi empresa, pero aún no sé para qué”.

Para introducir la IA tienes que tener en cuenta toda la arquitectura que construirá, entrenará y desplegará modelos. También considerar cómo recopilar y procesar grandes cantidades de datos. Esto requiere reunir un buen equipo, formado por personas como ingenieros de datos, ingenieros de ML y científicos de datos. Es necesario procesar grandes cantidades de datos y dominar muchas herramientas, por lo que no es tan sencillo como escribir una aplicación web en un marco estándar.

Los líderes tecnológicos también deben ser conscientes de que la IA conlleva riesgos. Necesitarán cada vez más recursos informáticos para construir plataformas cada vez más sofisticadas. Tendrán que estar constantemente al tanto de las novedades del mundo de la IA, donde todo cambia rápidamente, y puede resultar que en seis meses ya se haya creado una solución o un modelo mucho mejor para un problema concreto.

Debemos tener en cuenta que ninguna solución de IA es perfecta y tiene un límite de eficacia, por lo que no se puede confiar plenamente en ella. Para combatir la deriva conceptual, los modelos deben probarse y reentrenarse constantemente para que sean eficaces en función de los datos actuales.