Inteligencia Artificial, sí; pero que respete la privacidad

Sherpa.ai, o lo que es lo mismo Xabier Uribe-Etxebarria y su equipo, llevan trabajando desde hace dos años en un desarrollo que les permita trabajar con algoritmos y adiestrarlos sin incumplir normas, sin sesgos, sin compartir datos y que se pueda ofrecer comercialmente a multitud de propósitos a la vez.

Lo tienen. "Es la primera a nivel mundial que nosotros sepamos", explica Xabi Uribe-Etxebarria. Y no sólo lo tienen sino que están a punto de distribuirla de la mano de KPMG a los clientes que asesora.

Parece un muy buen aterrizaje para la compañía vasca que, durante casi una década, se ha visto como una promesa en el terreno de la Inteligencia Artificial. Levantando rondas de financiación millonarias aquí y en California, pero todavía considerada como una empresa de futuro.

Sin embargo, llevan un par de años enhebrando contratos con grandes. El último que conocimos fue con Prisa. Y, a partir de ahora, con la firma de su alianza con KPMG puede que ya no necesite más ese término.

Aunque creamos que la IA es un asunto de estos últimos años, es algo en lo que se lleva investigando desde mediados del siglo pasado, pero ha tenido tantos baches y tantas burbujas que todavía nos parece un espejismo. Pero esta vez sí que ha llegado para quedarse. El aumento exponencial de la capacidad de cálculo, internet y, sobre todo, la abundancia de datos ha creado el clima adecuado para que ahora se desarrolle.

Pero también se le están viendo las costuras. Los movimientos para respetar la privacidad ya no son un asunto de los "locos de la Lista Robinson", sino que, al menos la vieja Europa se lo está tomando muy en serio y las normas van a ser cada vez más restrictivas a la hora de compartir datos.

Los datos son el petróleo de la inteligencia artificial

El problema es que los datos son el petróleo de la inteligencia artificial. Sin datos, hasta el mejor algoritmo se muere de hambre, no sirve. Y necesita muchos datos. Tomando prestado un ejemplo al que el CEO de Sherpa.ai recurre a menudo, si quisiéramos hacer un estudio de un tipo de cáncer, deberíamos alimentarlo con todos los datos posibles de todos los hospitales y clínicas que trataran a ese tipo de pacientes, más los de otros tantos que no lo tuvieran para poder trabajar con ellos. Sin embargo, los datos sanitarios son los que mayor protección tienen; no se pueden compartir. Así que ¿estudio imposible?

Sherpa presenta su plataforma de IA aplicada a la privacidad de datos

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A grandes males, grandes remedios. Google ideó hace menos de cinco años, en 2017, un sistema que podría funcionar cumpliendo con las dos premisas: alimentar los algoritmos, pero sin compartir datos. Lo bautizaron como federated learning, aprendizaje federado o distribuido. El principio es simple. Regresando al ejemplo del estudio de salud, cada hospital trabajaría de forma aislada con sus datos y compartiría los resultados, no los datos, de forma federada con el resto.

El problema es cómo lograr domar ese aprendizaje federado para convertirlo en una plataforma comercial que no sólo proteja los datos al no compartirlos, sino que sea robusta, segura, sin sesgos y pueda servir para un propósito múltiple.

Parece que de momento, la clave está en Erandio, muy cerca de Bilbao, en donde tiene sus cuarteles generales Sherpa.ai.