La inteligencia artificial (IA) está siendo promocionada con razón como una tecnología transformadora en el futuro cercano, y algunos expertos ven su impacto potencial comparable al de la máquina de vapor, la electricidad e Internet.

Sin embargo, ya se han invertido enormes sumas de dinero en el desarrollo de la tecnolog√≠a hasta la fecha, alcanzando m√°s de ‚ā¨ 30 mil millones el a√Īo pasado. A partir de esta inversi√≥n, estamos viendo aplicaciones tangibles de la IA en acci√≥n y ya se siente su inmensa influencia.

El ritmo del cambio provocado por la tecnolog√≠a significa que en menos de un a√Īo, se estima que el 80% de las tecnolog√≠as emergentes se basar√°n principalmente en la IA. De hecho, m√°s de un tercio (37%) de las organizaciones ya han adoptado y desplegado IA de alguna manera, seg√ļn Gartner.

Sobre el Autor

El Dr. Nicolai Baldin es CEO y fundador de Synthesized

Un área específica de crecimiento para el uso de la IA, especialmente a medida que el mundo se vuelve cada vez más digital, ha sido la prevención del fraude y el robo de identidad. Por ejemplo, el gigante de los pagos Visa lanzó recientemente una herramienta de puntaje de identidad avanzada respaldada por inteligencia artificial que ayuda a las organizaciones a abordar el fraude relacionado con las solicitudes de crédito y préstamos en tiempo real.

Sin embargo, a medida que la tecnolog√≠a evoluciona para combatir este robo, tambi√©n lo hacen los malos actores: el 69% de las empresas dice que cada vez es m√°s dif√≠cil administrar de manera proactiva las amenazas de seguridad. La verdadera magnitud del problema no debe subestimarse, ya que uno de cada cinco europeos admiti√≥ haber experimentado un fraude de identidad en los √ļltimos cinco a√Īos.

A√ļn m√°s preocupante, la amenaza ya no se limita a campos tradicionales como las finanzas; La industria m√©dica y de la salud est√° fuertemente dirigida, y la industria experiment√≥ el segundo mayor n√ļmero de violaciones de seguridad en 2019. Lo que hace que esta tendencia sea particularmente problem√°tica es que los registros m√©dicos contienen casi la misma cantidad de datos identificables, si no m√°s. Los registros financieros detallados y los delincuentes utilizan esta informaci√≥n para cometer fraude de seguros.

El impacto de estas infracciones va m√°s all√° del mero da√Īo a la reputaci√≥n, la investigaci√≥n ha demostrado que las ganancias caen dr√°sticamente y, si se enumeran, los precios de las acciones pueden caer hasta un 5% inmediatamente despu√©s.

Adem√°s de estos desaf√≠os cada vez mayores de seguridad y reputaci√≥n, tambi√©n existe un nivel significativo de cumplimiento normativo que se ha impuesto a las empresas para proteger la identidad de los clientes. Para complicar a√ļn m√°s la situaci√≥n, las empresas se enfrentan a leyes de protecci√≥n de datos tanto nacionales como supranacionales.

En Alemania existe la Ley Federal de Protecci√≥n de Datos (FDPA), mientras que Francia tiene la Ley de Protecci√≥n de Datos y muchos otros pa√≠ses tambi√©n operan de esta manera. Mientras tanto, a nivel europeo, introducido en 2018, el Reglamento General de Protecci√≥n de Datos (GDPR) impone fuertes sanciones a las empresas responsables de las violaciones de datos, con una multa de hasta ‚ā¨ 18 millones, o hasta 4% de la facturaci√≥n anual mundial del ejercicio anterior. A pesar de estas posibles multas, la investigaci√≥n de Crown Records Management ha descubierto que m√°s del 75% de las organizaciones tienen dificultades para cumplir con el RGPD.

La inteligencia artificial parece ser la solución automatizada perfecta para abordar la gran cantidad de desafíos que enfrentan las organizaciones en este momento.

Si bien la tecnolog√≠a ofrece un potencial inmediato para proteger las identidades de los clientes, su efectividad depende de la calidad de los datos que tiene una organizaci√≥n. Sin embargo, en la actualidad, el 60% de los datos de producci√≥n simplemente no se est√°n utilizando en todo su potencial y los cient√≠ficos a√ļn dedican m√°s del 50% de su tiempo a recopilar y preparar datos. Esto se debe principalmente a que las empresas carecen de una estrategia de datos y tambi√©n dependen hasta la fecha de datos originales o an√≥nimos. Esencialmente, los datos originales contienen informaci√≥n personal, mientras que los datos an√≥nimos tienen informaci√≥n transaccional, cada uno de los cuales presenta problemas desde una perspectiva de seguridad.

Sin embargo, la aparición de un nuevo enfoque, los datos sintetizados, ofrece una solución real a estos problemas y conlleva beneficios críticos y transformadores. Básicamente, la información identificable se elimina de los datos sintetizados, gracias a cambios aleatorios en los datos originales realizados por AI.

Con tales cambios en los datos originales, se elimina el riesgo de robo de identidad PII, al tiempo que se garantiza el cumplimiento de las regulaciones de datos como el GDPR. Fundamentalmente, cuando se implementan correctamente, los datos sintetizados dan los mismos resultados que los datos reales, seg√ļn la investigaci√≥n.

Adem√°s, acelera el intercambio de informaci√≥n previamente confidencial, haciendo que los datos est√©n disponibles ¬ę bajo demanda ¬Ľ sin las preocupaciones de seguridad asociadas, con millones de transacciones procesadas en solo diez minutos gracias al motor de inteligencia artificial. Por lo tanto, hay una reducci√≥n significativa en el tiempo requerido para el desarrollo y prueba de productos y sistemas de prevenci√≥n de fraude.

Las amenazas aparecen a un ritmo casi constante, y muchas organizaciones buscan soluciones concretas e inmediatas. Sin embargo, la verdad es que la promesa de la IA ya se está cumpliendo a través de datos sintetizados y ofrece a las empresas un enfoque viable ahora para abordar los desafíos de seguridad en evolución de manera rápida y efectiva.

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