Las «confianzas de datos» podrían ser la clave para mejorar la IA

Las «confianzas de datos» podrían ser la clave para mejorar la IA

Permiten que las organizaciones agrupan datos, mientras se aseguran de que se use de manera responsable.

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Resumen.

Uno de los retos del desarrollo de aplicaciones de IA es obtener la gran cantidad de datos que se necesitan. Para empeorar las cosas, las regulaciones y los problemas de privacidad plantean obstáculos para que las empresas compartan sus datos. Una posible solución es que las empresas formen un «fideicomiso de datos» que sirva como fiduciario para los proveedores de datos y rija el uso adecuado de sus datos. Willis Towers Watson ha puesto a prueba recientemente un fideicomiso de datos junto con varios de sus clientes. Este artículo compartió lo que aprendieron sobre cómo crear tal confianza.


Una de las mayores barreras para adoptar y escalar aplicaciones de IA es la escasez de datos brutos variados y de alta calidad. Para superarlo, las empresas necesitan compartir sus datos. Sin embargo, las numerosas restricciones reglamentarias y los problemas éticos relacionados con la privacidad de los datos suponen un obstáculo importante para lograrlo. Una solución novedosa que mi firma está probando y que podría resolver este problema es una confianza de datos: una organización independiente que actúa como fiduciaria para los proveedores de datos y rige el uso adecuado de sus datos.

Investigación muestra que las empresas son cada vez más conscientes del valor de compartir datos y están explorando formas de hacerlo con otros actores de su sector o de otros sectores. Los casos de uso habituales para compartir datos son la detección de fraudes en los servicios financieros, obtener mayor velocidad y visibilidad en todas las cadenas de suministro, mejorar el desarrollo de productos y la experiencia del cliente, y combinar datos genéticos, de seguros y de pacientes para desarrollar nuevas soluciones e información de salud digital. De hecho, la investigación ha demostrado que el 66% de las empresas de todos los sectores están dispuestas a compartir datos. Sin embargo, compartir datos confidenciales de la empresa, en particular los datos personales de los clientes, está sujeto a una estricta supervisión reglamentaria y es propenso a riesgos financieros y de reputación significativos.

Una confianza de datos establecida como fiduciaria para los proveedores de datos podría facilitar mucho a las empresas compartir datos de forma segura al instituir una nueva forma de gobernar la recopilación, el procesamiento, el acceso y la utilización de los datos. Esta configuración legal y de gobierno obliga a los administradores de confianza de datos (los «fiduciarios») a representar y priorizar los derechos y beneficios de los proveedores de datos al negociar y contratar el acceso a sus datos para que los usen los consumidores de datos, como otras empresas y organizaciones privadas.

Las confianzas de datos también pueden fomentar interoperabilidad de datos así como la gobernanza ética y conforme de los datos, por ejemplo, asegurando que las personas hayan dado su consentimiento para los diversos usos de sus datos (según lo exige la normativa en varias jurisdicciones del mundo), eliminando el sesgo de datos y anonimizando los datos personales. Además, mediante la adopción de una nueva cohorte de tecnologías de vanguardia como aprendizaje automático federado, cifrado homomórfico, y tecnología de libro mayor distribuido, un fideicomiso de datos puede garantizar la transparencia en el intercambio de datos, así como la auditoría de quién utiliza los datos en cualquier momento y con qué fin (es decir, rastrear la cadena de custodia de los datos), eliminando así la considerable fricción legal y tecnológica que existe actualmente en el intercambio de datos.

Los consumidores de datos que firman contratos con el fideicomiso para obtener acceso a sus datos pueden centrarse en la utilidad que puede derivarse del análisis de los datos o utilizarlos para entrenar algoritmos de IA sin asumir el riesgo de cumplimiento y reputación. Pueden hacerlo por su cuenta (es decir, como consumidores de datos directos) o, quizás de forma más poderosa, formando «consorcios mínimos viables» (MVC) en los que los proveedores de datos y los consumidores de datos comparten recursos de datos y talento para centrarse en un caso de negocio específico.

Cómo configurar una confianza de datos. Mi firma, Willis Towers Watson, ha puesto a prueba recientemente un fideicomiso de datos junto con varios de sus clientes. Nuestro objetivo era poner a prueba el concepto y entender cómo aplicarlo en un escenario empresarial. Los tres objetivos clave fueron: (1) cómo identificar un caso de negocio y formar un MVC exitoso; (2) cuál debería ser el marco o marcos de gobierno legal y ético para permitir el intercambio de datos; y (3) comprender qué tecnologías necesitábamos ensamblar o desarrollar para promover la transparencia y la confianza en el MVC. Estas son algunas de las lecciones que aprendimos durante el piloto:

Desarrollar un marco ético y legal para compartir datos. Descubrimos que era importante desde el principio establecer principios y aspiraciones fundamentales con los que todos estuvieran de acuerdo. Por ejemplo, los miembros del MVC piloto decidieron que se comprometerían a garantizar la privacidad de todos los datos de las personas que tenía y a ofrecer valor no solo empresarial sino también social. Trabajamos en estrecha colaboración con expertos legales y de privacidad para formular un marco legal que garantizara el cumplimiento de las normas de la Unión Europea Reglamento general de protección de datos (GDPR). Y los miembros también decidieron que para que el MVC superara la fase piloto y se comercializara, tendría que ser auditado por un «consejo de ética» independiente que explorara las implicaciones éticas y de otro tipo del uso de datos y los algoritmos de IA resultantes.

Emplear una arquitectura federada/distribuida. Por lo general, las organizaciones no se sienten cómodas con la idea de transferir datos confidenciales de su infraestructura a un entorno externo. Por lo tanto, estudiamos un enfoque federado, según el cual los datos permanecen donde están y los algoritmos se distribuyen a los datos. Investigamos varias tecnologías de preservación de la privacidad, entre ellas privacidad diferencial y cifrado homomórfico. Para garantizar la transparencia en la gobernanza de los datos, así como la auditoría fiable y la cadena de custodia, también exploramos la aplicación de la tecnología de libro mayor distribuido (por ejemplo, blockchain) como parte de la pila tecnológica. Diseñamos la confianza de datos como una aplicación peer-to-peer nativa de la nube que lograría la interoperabilidad de los datos, compartiría recursos computacionales y proporcionaría a los científicos de datos un espacio de trabajo común para entrenar y probar algoritmos de IA.

El camino a seguir. El camino para convertirse en una organización basada en datos apta para la economía emergente de IA es largo y arduo. Las confianzas de datos son una oportunidad para que la colaboración entre organizaciones haga que ese viaje sea más rápido, menos costoso y menos riesgoso. Además, pueden hacer que las recompensas por monetización de datos sean más valiosas si desarrollan conjuntamente aplicaciones de IA comercializables y dan a terceros acceso controlado a los datos de los miembros. Además, como descubrimos durante nuestra prueba piloto, una confianza de datos también puede ayudar a inspirar creatividad, colaboración interfuncional e innovación, y puede atraer talento digital. A medida que los wearables, los dispositivos inteligentes y las redes 5G proliferan y se combinan en el «Internet inteligente de las cosas», el intercambio de datos y la colaboración se convertirán en la norma. Las confianzas de datos pueden ayudar a las empresas a dar el salto a esta nueva era.


Escrito por
George Zarkadakis




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