Así es uTile, la solución de GMV para conciliar la ética y privacidad con la inteligencia artificial

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La ética y privacidad de los datos son condiciones imprescindibles para hacer confiable el uso por parte de las organizaciones de la inteligencia artificial (IA). Para que su implantación se acelere en los diferentes sectores se acelere y las empresas puedan aprovechar todo su potencial, requiere la mejora de los algoritmos de aprendizaje automático, sin comprometer la confidencialidad de los datos.

La propuesta de GMV a este reto es uTile PET (Privacy-Enhancing Technologies), solución que permite realizar cálculos de forma segura y privada sobre datos distribuidos, sin exponerlos ni moverlos de las organizaciones.

Según explica la multinacional tecnológica, permite aprovechar también los datos confidenciales para mejorar los algoritmos de aprendizaje automático y modelos analíticos, cumpliendo en todo momento con los requisitos organizativos, garantizando la privacidad de los datos, así como con las normativas vigentes. En este sentido, José Carlos Baquero, director de Inteligencia Artificial y Big Data de Secure e-Solutions de GMV, explica que “con uTile no necesitamos elegir entre privacidad de los datos y la posibilidad de utilizarlos, ya que aprovecha métodos criptográficos avanzados que mantienen los datos cifrados mientras se realizan todos los cómputos necesarios”.

De esta forma, los datos sensibles de las organizaciones no se exponen ni son transferidos a través de departamentos, organizaciones o distintos países. “Es más, ni siquiera los propietarios de los datos tienen que confiar sus datos a terceros. Estos permanecen protegidos detrás de los controles internos de las organizaciones, ya sea on-premise o cloud, y la información sensible permanece privada durante el cómputo que realicemos”, añade Baquero.

Por un lado, cada vez se generan más datos que contienen información sensible y privada y, por otro, las organizaciones cada vez más utilizan analítica avanzada cuyos algoritmos utilizan datos, con buena y mala calidad, con sus restricciones de seguridad y privacidad, etc., y los científicos de datos tienen a veces problemas para acceder a esa información.

Todas las organizaciones pueden beneficiarse de uTile, al compartir e incluso monetizar de forma segura el conocimiento basado en sus datos, gracias a la computación cifrada, cumpliendo con la privacidad de las fuentes de datos distribuidas, y facilitando el intercambio seguro de información.