La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están empezando a hacer que los procesos de negocio sean más eficientes. Aquí está el cómo.
Su próxima oficina podría estar poblada por detectives de datos, oficiales de abastecimiento ético y un director de carteras genómicas, dice Alison DeNisco, de ConsejoTecnologico.com.
Como demostró la brecha de Equifax, las empresas que trabajan con datos confidenciales son cada vez más víctimas de ciberataques. Para combatir las continuas amenazas a la información confidencial, cada vez más empresas buscan soluciones de inteligencia artificial (IA) y de aprendizaje automático para mejorar la supervisión y protección de los datos.
Una herramienta de Accenture, llamada SCAML (Scalable Classification through Machine Learning), determina y etiqueta automáticamente la sensibilidad de los documentos para ayudar a los usuarios a aplicar mejor las protecciones y controles de datos adecuados.
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Los datos no estructurados están creciendo a un ritmo del 40-50% al año, lo que hace poco realista vadearlo todo manualmente, según Malek Ben Salem, director senior de Accenture Labs. SCAML trabaja clasificando automáticamente los datos no estructurados en cualquier formato, incluyendo correos electrónicos y documentos. «El objetivo es ayudar a las organizaciones con el desafío de clasificar grandes cantidades de datos no estructurados», dijo Ben Salem.
VER: Guía del líder de TI sobre el futuro de la inteligencia artificial (Tech Pro Research)
El SCAML fue entrenado en muestras de datos y documentos confidenciales. Puede extraer características distintivas clave que hacen que esos documentos se clasifiquen como altamente confidenciales o sensibles, como los números de seguro social o de tarjeta de crédito.
El Departamento de Comercio de EE.UU. estima que las empresas estadounidenses pierden alrededor de 250.000 millones de euros anuales debido a las amenazas a la propiedad intelectual, dijo Ben Salem. SCAML puede ayudar a las empresas a identificar dicha información y protegerla en consecuencia, agregó.
Herramientas como esta permiten a las empresas obtener más valor de todos los demás controles de seguridad que puedan tener en marcha, dijo Ben Salem, porque esos controles se aplicarán a los datos en tiempo real. «El primer paso para proteger el activo de datos es averiguar qué es altamente valioso y dónde se encuentra», agregó.
Las soluciones que aprovechan la IA y las máquinas que aprenden a hacer el trabajo técnico pesado también pueden ayudar a las empresas a tomar el control de la ciberseguridad. «Esto está diseñado para que la empresa proteja los datos de la empresa, no la TI», dijo Ben Salem.
AI y seguridad
El panorama de las amenazas cibernéticas está «en constante cambio y cada vez es más sofisticado», dijo Ben Salem.
«La inteligencia artificial es el futuro de la ciberseguridad», dijo Ben Salem. «Hay un millón de roles de ciberseguridad que quedarán vacantes en todo el mundo para el año 2021, y no podemos desempeñar esos roles sin la ayuda o la inteligencia artificial.»
También es imposible detectar los miles de ataques de malware a los que se enfrentan las empresas cada día sin la IA, dijo Ben Salem, especialmente porque los atacantes están utilizando la propia IA para crear e implementar sus ataques.
Los profesionales de la seguridad deberían empezar a ampliar sus habilidades en inteligencia artificial y aprendizaje automático, dijo Ben Salem. De hecho, alrededor del 39% de las organizaciones ya dependen de la automatización para la ciberseguridad, el 34% dependen del aprendizaje automático y el 32% dependen en gran medida de la IA, según un reciente informe de Cisco.
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