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Sherpa.ai lanza una plataforma de IA que garantiza la privacidad de los datos

La herramienta de la empresa española permitirá la aplicación de la inteligencia artificial en sectores donde la protección de los datos personales es clave, como la salud y la banca.

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La empresa española Sherpa.ai ha anunciado el lanzamiento de una de las plataformas más avanzadas de inteligencia artificial (IA) enfocada en la privacidad de los datos. La nueva herramienta, basada en el aprendizaje federado, permite entrenar modelos de IA sin la necesidad de compartir los datos personales o privados, lo que impulsará la aplicación de este tipo de tecnología en sectores donde la privacidad de los datos es clave, como el de la salud o el de la banca. 

Xabi Uribe-Etxebarria, fundador y CEO de Sherpa.ai, sostuvo que “la privacidad de datos es un valor ético fundamental y esta plataforma que anunciamos hoy puede representar un antes y un después en el uso de datos de forma privada y segura para desarrollos de inteligencia artificial, y tiene el potencial de ayudar a resolver grandes retos como salvar vidas, atajar el fraude, aumentar la seguridad o reducir la huella de carbono".

Los principios de privacidad, seguridad y ética del dato sobre los que trabaja Sherpa.ai permiten mejorar los modelos y algoritmos de inteligencia artificial de forma que los datos privados nunca quedan expuestos. Así también se reduce la superficie de ataque para los ciberdelincuentes. 

La herramienta estará disponible en tres versiones: freemium, que permitirá experimentar; enterprise, para empresas; y hub, en el que las organizaciones permitirán que terceros usen sus datos sin necesidad de compartirlos. 

Así, la plataforma de Sherpa.ai ayudará a las organizaciones a aprovechar el potencial de sus datos de la forma más segura que ofrece el mercado. Empresas como KPMG y Telefónica, así como el Servicio de Salud de los Estados Unidos (NIH) ya la han testeado y la están utilizando para resolver problemas que hasta ahora no tenían solución. Este último organismo, por ejemplo, la está utilizando para mejorar el algoritmo de diagnóstico de enfermedades, sin exponer los datos de los pacientes.



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