Así como se dividían las épocas en antes o después de Cristo o en antes o después de la caída del imperio romano, ahora cuando no podemos datar con precisión algo, lo adjudicamos a un incierto "antes de la pandemia".
Pues bien, probablemente un par de años antes de la pandemia algún alto ejecutivo de Telefónica visitó la sede central de Sherpa.ai en el mismo Erandio. Nada que ver con el gigantesco campus de Las Tablas, el cuartel general de Telefónica, pero uno de los viveros de la inteligencia artificial en nuestro país y reconocido internacionalmente como una de las compañías punteras en la materia.
Si la inteligencia artificial es el motor de la cuarta revolución industrial, la lógica decía -y sigue diciendo- que en algún momento los caminos de una telco como Telefónica y de Sherpa.ai más pronto que tarde se iban a cruzar. Sobre todo porque mientras la operadora desarrollaba su sistema propio, Sherpa.ai ya había probado y entrenado sus herramientas durante un año a bordo de los teléfonos Samsung vendidos en España.
Telefónica Tech se apoya en Sherpa.ai para desarrollar nuevos casos de IA con aprendizaje federado
Leer más
El trabajo más difícil de Sherpa.ai, más allá del desarrollo de los propios algoritmos, ha sido encontrar su oferta comercial: cómo empaquetar y vender su conocimiento, cómo hacerlo rentable. El primer gran acuerdo -después de ciertos acercamientos a la industria del automóvil- de la tecnológica vasca fue con Prisa. Y ahora le ha tocado el turno a Telefónica en un área muy diferente y de la que Xabi Uribe-Etxebarria se siente especialmente satisfecho: el aprendizaje máquina y la privacidad.
El entrenamiento de la IA requiere la utilización de millones de datos con los que se puedan adiestrar
El nudo gordiano de la inteligencia artificial es que, para ser eficaces, los algoritmos tienen que ser entrenados. Y ese proceso requiere la utilización de millones de datos con los que se puedan adiestrar. Pueden ser inocuas imágenes de animalitos para lograr el reconocimiento fotográfico, pero también necesitan datos reales y comprometedores de personas, por ejemplo cuando se entrenan algoritmos de salud.
La herramienta con la que trabaja Sherpa.ai desde hace tiempo es el aprendizaje federado (federated learning). Básicamente, se trata de un sistema mediante el cual los datos se trabajan en local y solo se comparten las conclusiones de los trabajos locales. De esa manera, los datos privados no están expuestos.
España se convertirá en el campo de pruebas para la normativa europea de IA con su sandbox
Leer más
Esta doble capacidad de Sherpa.ai -la aplicación de inteligencia artificial a diferentes propósitos más el compromiso de privacidad- la convierten en un socio idóneo para Telefónica Tech, con quien acaba de firmar un acuerdo para ofrecer a sus clientes la plataforma SaaS-Preservig (Software as a Service).
El objetivo es incentivar el uso de la inteligencia artificial en sectores en los que la privacidad es muy sensible, como el sanitario o el financiero, y se podrán utilizar los algoritmos para facilitar el diagnóstico precoz de enfermedades o detectar comportamientos fraudulentos.
Si (
No(
