2020, el año clave para la IA y la ciberseguridad

La tecnología avanza tan rápido que un artículo sobre tendencias tecnológicas para 2020 sería mucho más extenso. Por eso, en esta ocasión decidimos abordar solo dos tendencias que están incidiendo en la vida de las personas y los negocios. Conocerlas nos permitirá estar preparados y aprovechar mejor las oportunidades.

Inteligencia artificial (IA)

El futuro: conectando vidas, una investigación de Dell Technologies y el think tank Institute for the Future, señala que la brecha entre el hombre y las máquinas se está reduciendo, dando origen a nuevas alianzas hombre-máquina y a nuevos tipos de redes, dispositivos e interfaces que nos ayudarán a mejorar nuestras vidas.

La época de los vehículos autónomos y las ciudades y hogares inteligentes está a un paso. La inteligencia artificial (IA) se está expandiendo rápidamente en capacidades y áreas de aplicación. Por ejemplo, el aprendizaje automático o machine learning, una rama de la inteligencia artificial utilizada generalmente para construir modelos matemáticos del mundo y hacer predicciones, se emplea en todo, desde chatbots hasta automóviles sin conductor. Los algoritmos de aprendizaje automático reconocen patrones en grandes conjuntos de datos (big data) y aprovechan ese conocimiento para determinar qué hacer a continuación mientras mejoran con cada repetición de una tarea.

Francisco Martin, gerente general de SparkBeyond para las Américas –una compañía de origen israelí que asesora en el uso de IA y machine learning–, recomienda a las empresas que van a empezar a incursionar en el mundo de la IA que primero identifiquen el uso que le darán a la tecnología y luego la integren con los procesos actuales.

“Por lo general, las empresas se dedican a buscar datos, como si fueran petróleo, y luego no saben qué hacer con ellos. Yo creo que las empresas primero deben determinar para qué quieren la tecnología. Un banco, por ejemplo, buscará la permanencia de sus clientes. Una farmacéutica, descubrir moléculas rápidamente. Después, la empresa debe pensar en cómo integrar la IA a sus procesos actuales y cómo estos se modificarán. Al final se debe pensar en los datos, porque los datos son importantes, pero no son la clave. La clave es cómo implementar el proceso de cambio y convencer a las personas de usar la tecnología”.

El ejecutivo también recomienda empezar a experimentar con la tecnología, desde ahora, y simplemente aprender. “Hay que cometer errores para después aprender. Los latinos tenemos miedo a cometer errores porque pensamos que nos podrían correr, pero en Israel cometer errores es obligatorio para el aprendizaje y para encontrar soluciones que no se habían pensado antes. Creo que las empresas aún tienen tiempo para aprender; después será tarde y las organizaciones que no lo hayan hecho con seguridad desaparecerán”, dice el experto.

Además del aprendizaje automático, otra rama de la IA que se vislumbra como tendencia es el reinforcement learning. En este tipo de inteligencia artificial, el sistema aprende no a partir de datos generados por el ser humano, sino a partir de datos y de hipótesis generadas por sí mismo. El reinforcement learning puede ser muy exitoso en el área de la conducción automática de vehículos.

Las redes neuronales también están tomando fuerza. Se inspiran en el comportamiento conocido del cerebro humano para crear modelos artificiales que solucionan problemas difíciles de resolver mediante técnicas algorítmicas convencionales.

Dentro del área financiera, las redes neuronales han sido muy utilizadas para la evaluación de créditos e inversiones, simulación de problemas macroeconómicos y pronósticos de bancarrota y de calidad crediticia.

La inteligencia artificial (IA) ética también es una tendencia importante. Gracias al aprendizaje de datos pasados, los jueces de Nueva Jersey (Estados Unidos) consultan la opinión de algoritmos antes de decidir si conceden la libertad bajo palabra, pagando una fianza que garantice que la gente se presentará a su juicio, o hacen que los presos esperen su juicio en la cárcel.

Los algoritmos analizan la información almacenada en los tribunales y pronostican qué posibilidades hay de que una persona no se presente a su juicio o cometa otro delito.

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“El problema es que la IA está entrenada sobre datos y decisiones que tomaron los seres humanos en el pasado, pero el ser humano tiene sesgos. Si eres afroamericano, por ejemplo, es más probable que te quedes en prisión. Si se ingresan esos datos en la máquina y ella los aprende, las decisiones que tome serán las mismas del ser humano: si eres afroamericano esperarás tu juicio en la cárcel. Este es un problema grave, así que debe pensarse en formas de que los algoritmos no discriminen”.

Tecnología para la seguridad de los datos

En el camino hacia la transformación digital y las nuevas tecnologías (inteligencia artificial, sensores e internet de las cosas, 5G y realidad aumentada), sin duda las empresas y las personas se enfrentarán a posibles amenazas a su privacidad y seguridad. ¿Cómo aprovechar los beneficios que supone el camino hacia lo digital, sin descarrilarse por haber fallado en el abordaje de los desafíos que presenta la seguridad de la información?

Para Camilo Guitérrez, jefe de Laboratorio de ESET Latinoamérica, proveedor de soluciones de seguridad, es necesario que las empresas consideren la seguridad de la información como parte de su proceso de digitalización. Y como son muchas las tecnologías que se empiezan a considerar para este proceso (cómputo en nube, plataformas móviles, conectividad 5G y machine learning, por mencionar algunas), una sola aplicación o tecnología no puede garantizar la seguridad de los datos y la continuidad del negocio. Entonces, ¿por dónde empezar?

Gutiérrez dice que el punto de partida es precisamente entender que toda esta transformación también está cambiando de manera radical y rápidamente la sociedad global: la forma de trabajar, de socializar, de comprar y de interactuar con las necesidades de lo cotidiano.

En todos estos escenarios de cambio, hay uno que para 2020 será un factor importante en la aceleración de la transformación digital: la movilidad del trabajo. La capacidad de los dispositivos móviles para mantenernos conectados, sin importar en dónde nos encontremos, seguirá expandiendo la superficie de ataque para los cibercriminales.

La adopción de tecnologías móviles, cada vez más acelerada por parte de las empresas, muchas veces se realiza sin considerar la seguridad. Por lo tanto, es importante que las empresas piensen en modelos de seguridad adaptativa que respondan a los cambios.

De acuerdo con Gartner, la seguridad adaptativa está compuesta por cuatro pilares:

1. Capacidad preventiva

Políticas, herramientas y procesos que buscan prevenir ataques exitosos.

2. Capacidad de detección

Controles concebidos para identificar ataques que evadieron de forma exitosa las medidas preventivas.

3. Capacidad de respuesta

Proporcionan una forma de responder a la amenaza, ya sea encogiendo la superficie del ataque, disminuyendo su velocidad, actuando para remediarlo, etcétera.

4. Capacidad predictiva

Permiten a la organización prever ataques, analizar tendencias y pasar de una postura de seguridad reactiva a una proactiva.

Como el panorama de amenazas es dinámico y evoluciona rápido, se necesita combinar de manera eficaz técnicas de detección avanzadas con una sofisticada red de inteligencia de amenazas.

Los equipos de seguridad de las empresas también deben aprovechar las tecnologías de monitoreo, pues no basta solamente con las tecnologías de detección. “Es importante que las empresas habiliten sus procesos para responder ante un incidente y volver a la operación solucionando los problemas y aplicando las medidas de corrección adecuadas”, dice el especialista de ESET.

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Formación digital y seguridad de los datos

De cara a lo que van a enfrentar las empresas durante 2020, especialistas del proveedor de soluciones de seguridad ESET recomiendan cinco acciones para que las empresas afronten la transformación de manera segura:

1. Buscar el equilibrio entre la implementación de tecnologías digitales y la ciberseguridad. Si desde el principio la seguridad no es considera como un habilitador del negocio, los problemas serán mayores que las soluciones.

2.  Desarrollar proyectos que faciliten la visibilidad y el control de las tecnologías. El enfoque no debe estar centrado solamente en la prevención de incidentes, sino que deberá considerar la detección y la respuesta ante un incidente.

 3. El enfoque de la seguridad no debe estar únicamente sobre los dispositivos, ya que cada vez son más los equipos y tecnologías que se utilizan como para pensar en implementar seguridad en cada componente de manera individual.

4. Propiciar una mayor colaboración entre personas y procesos, de tal manera que estén alineados y que la toma de decisiones esté basada en datos comunes generados a partir de las tecnologías implementadas.

5. No descuidar el factor humano. Dado que casi todas las personas experimentan la transformación digital en la vida cotidiana –muchas veces con un comportamiento riesgoso para con su información personal–, se debe trabajar para evitar que también la información de las empresas pueda ser vulnerable a ataques de ingeniería social.

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