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La plataforma de aprendizaje federado de Sherpa.ai maximiza el potencial de los datos y la IA

Sherpa.ai ha desarrollado una tecnología que aborda y da solución a una de las principales preocupaciones en el desarrollo y explotación de la IA, la privacidad de los datos.

imagen sherpa

La inteligencia artificial ha emergido como una fuerza transformadora con el potencial de impulsar avances significativos para la humanidad, desde la cura de enfermedades hasta la mejora de la detección de fraude pasando por el aumento de la eficiencia de operaciones. Sin embargo, el acceso a datos privados es uno de los mayores obstáculos que se plantean para el desarrollo de soluciones basadas en IA, ya sea por regulaciones que no permiten su compartición o por preocupaciones relacionadas con la privacidad de los sujetos.

En este contexto, la compañía española Sherpa.ai, pionera en el desarrollo de IA, ha desarrollado una plataforma de aprendizaje federado que aborda estas preocupaciones, poniendo la privacidad de los datos en el centro de su solución. La plataforma permite entrenar modelos de IA usando distintas fuentes de datos, pero siempre manteniendo la privacidad de estos (nunca se comparten ni se exponen).  Esto permite el entrenamiento de modelos de IA con datos hasta ahora no accesibles por motivos de privacidad o regulación.

"La principal motivación es potenciar el uso de la inteligencia artificial, y que a través de ella podamos conseguir grandes avances que beneficien a la humanidad, como la cura de enfermedades que hasta ahora no la tienen," afirman desde la compañía.

Es precisamente este enfoque en la privacidad de datos y el alineamiento con los requerimientos regulatorios la diferencia clave de la plataforma Federated Learning (FL) de Sherpa.ai. Así, han desarrollado una solución con “la privacidad de los datos como piedra angular”, que permite el uso de datos que hasta ahora no eran accesibles por motivos de regulación o privacidad sin necesidad de compartirlos, garantizando así la privacidad.

Sherpa.ai no solo se diferencia por este enfoque innovador, sino también por la eficiencia de su plataforma. "Hemos desarrollado una manera más eficiente de hacer Federated Learning, que permite reducir las comunicaciones durante los entrenamientos en un 99%, lo que aporta beneficios en cuanto a seguridad, privacidad, pero también en cuanto a consumo energético generado”.

 

El binomio ganador: sencillez y robustez

En un mercado donde el posicionamiento es clave, la propuesta se distingue como la primera plataforma SaaS preparada para grandes empresas en el campo del aprendizaje federado. La empresa no solo ofrece herramientas para la sencilla implementación de la tecnología, sino que también permite a los clientes verificar la seguridad y privacidad de sus datos, demostrando así que la sencillez de uso no está reñida con la robustez y seguridad. "FL es una nueva tecnología, y con nuestra solución queremos que los clientes puedan usarla de manera sencilla, pero a la vez darles todas las herramientas para que puedan comprobar la seguridad y privacidad de la misma", sostienen.

El cumplimiento normativo es una preocupación central para ellos, especialmente en un entorno donde regulaciones como GDPR o la próxima Ley de Inteligencia Artificial prevén estar en constante evolución. "Nuestra plataforma, permite colaborar sin necesidad de compartir datos. Los datos privados nunca abandonan el servidor del cliente y damos todas las herramientas para que ellos mismos puedan garantizarlo."

El impacto positivo de Sherpa.ai se refleja en casos de uso específicos, especialmente en sectores donde la sensibilidad y privacidad de los datos son fundamentales, como el sector financiero o la industria de la salud. "A través de nuestra solución los clientes pueden apalancarse en datos hasta ahora no accesibles (ya que estos siempre se mantienen privados) tanto dentro de sus propias organizaciones como con organizaciones externas y mejorar así modelos de IA de gran impacto en sus operaciones, como por ejemplo la detección de fraude en el caso financiero o la mejora de algoritmos para diagnóstico y detección de enfermedades en el caso de salud."

La facilidad de implementación es un distintivo clave, aseguran desde la compañía; un plug & play con un riesgo de ejecución mínimo. Federated Learning es una tecnología compleja, pero de gran impacto y con un potencial enorme. “Nuestra prioridad ha sido la de crear un producto que sea sencillo de utilizar por las empresas y que no requiera un largo tiempo de instalación ni grandes inversiones antes de empezar a obtener resultados”, han concluido.

 

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Contenigo ofrecido por Sherpa.ai

 



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