La Inteligencia Artificial (IA) ha impactado de lleno en el sector de la comunicación, pero en entornos complejos que necesitan confidencialidad absoluta, tiene una particularidad. Hablamos de sectores en los que la información sensible o crítica no puede exponerse a riesgos de ciberseguridad. Allí, se convierte en offline.
Enrico Giannotti, Director General de CEDAT85, explica a PRNoticias que una organización debe utilizar IA offline cuando necesita procesar datos de forma rápida y segura sin depender de una conexión a Internet, algo imprescindible en entornos con restricciones de conectividad o altos estándares de privacidad.
“La implementación de IA offline es recomendable cuando se requiere una transferencia de datos y un tiempo de retardo mínimos, ya que la toma de decisiones en tiempo real se vuelve crucial. La elección de IA offline permite un mayor control sobre el rendimiento, la personalización de los modelos y el cumplimiento de las estrictas normativas de protección de datos, garantizando así operaciones eficientes, rápidas y seguras sin depender de servidores externos”, explica.
Grabar, transcribir, traducir, resumir, subtitular y archivar reuniones en tiempo real sin depender de la nube y garantizando la máxima seguridad y confidencialidad es una de las demandas de quienes usan esta tecnología. Y en España, una de las empresas que lo hace es la italiana CABOLO, del Grupo CEDAT85. De esta experiencia, nos habla Giannotti.
¿De qué se trata esta tecnología?
El sistema de conferencias CABOLO es una solución innovadora que, sin necesidad de conexión a internet, puede grabar, transcribir y traducir automáticamente el contenido de las reuniones en tiempo real y almacenarlas de forma segura, manteniendo las conversaciones encriptadas para garantizar la confidencialidad. Además, este sistema permite a los usuarios participar visualmente en la reunión a través del monitor y seguir las discusiones a través de subtítulos automáticos en tiempo real. Las características únicas de este dispositivo permiten al usuario, entre otras ventajas, optimizar la transcripción, al reconocer automáticamente más de 30 idiomas y con capacidad de traducir a más de 60 idiomas, reduciendo los requisitos logísticos, minimizando los costos de administración y el tiempo de revisión al tiempo que aumenta la confidencialidad y seguridad de las conversaciones, así como la productividad de cada departamento en un 30%.
¿Qué organizaciones son más proclives a usar la IA offline?
Los sectores que más demandan esta tecnología son las empresas e instituciones que manejan información altamente sensible, como gobiernos, fuerzas militares, agencias de inteligencia, entidades financieras, empresas de ciberseguridad y empresas del sector salud, que suelen ser más proclives a utilizar tecnología offline para asegurar la confidencialidad en sus procesos. En estos entornos, el riesgo de ciberataques, espionaje industrial o fugas de datos hace que se prefiera el uso de sistemas aislados de redes externas para proteger la información estratégica. Por ejemplo, las agencias gubernamentales que trabajan con documentos clasificados pueden utilizar servidores desconectados de internet, al igual que los bancos y las compañías de seguros. Por otro lado, otra de las características de CABOLO es la rapidez de transcripción de reuniones y actas, lo que permite reducir los plazos, maximizar la eficiencia y reducir los costes de personal.
En España, ¿la usan muchas organizaciones?
En España ya contamos con empresas e instituciones públicas que han requerido nuestros servicios, sin embargo, por motivos de confidencialidad, no podemos revelar sus nombres. Podemos confirmar que son organismos públicos con un nivel de confidencialidad muy alto en sus procesos debido al contenido de los servicios que prestan.
¿Cree que la tendencia, en España y a nivel global, es hacia el uso de IA offline, en estos y otros usos?
La tendencia en España y a nivel global apunta a un creciente interés en el uso de la IA offline, especialmente en entornos donde la conectividad es limitada o donde la privacidad y seguridad de los datos son críticas. En el caso de las transcripciones en entornos complejos, como hospitales, juzgados o reuniones confidenciales, las soluciones de IA que se ejecutan localmente en dispositivos dedicados ofrecen ventajas significativas, como una menor latencia, un mayor control sobre la información y un cumplimiento normativo más estricto en sectores regulados. A nivel global, este enfoque también se está extendiendo a otros usos, como el procesamiento de voz en dispositivos móviles, la traducción automática en tiempo real offline y la visión artificial en entornos industriales, donde la IA offline permite operaciones más rápidas y autónomas sin depender de servidores en la nube.
¿Cuáles son las mayores ventajas de esta tecnología? ¿Y desventajas?
El uso de IA offline ofrece importantes ventajas, como una mayor privacidad y seguridad, ya que los datos procesados no requieren una conexión a la nube, lo que reduce el riesgo de fugas o accesos no autorizados. También garantiza un funcionamiento continuo sin depender de la conectividad a Internet, algo crucial en entornos con acceso limitado o inestable. Además, puede mejorar la velocidad de procesamiento al eliminar la latencia asociada a la transmisión de datos en línea. En términos de necesidades -no diría desventaja- estamos hablando de un hardware potente para ejecutar modelos complejos de forma local, lo que en cierto modo puede aumentar los costes y el consumo energético. La capacidad de almacenamiento y procesamiento tiene que ser suficiente para manejar grandes volúmenes de datos, y el rendimiento en tareas más exigentes.
¿Qué le recomienda a una empresa o institución que esté pensando en incorporar esta tecnología a sus procesos?
Si una empresa o institución está considerando incorporar el uso de IA offline en sus procesos, es fundamental que primero evalúe sus necesidades específicas y los casos de uso en los que esta tecnología puede aportar mayor valor. Se recomienda realizar un análisis de viabilidad técnica para determinar qué tipo de modelos se pueden ejecutar offline, considerando factores como el poder de cómputo disponible, la seguridad de los datos y la latencia de procesamiento. Es clave optar por modelos eficientes que puedan correr en hardware local, asegurando así la privacidad y autonomía operativa. También es recomendable establecer un plan de mantenimiento y actualización para evitar la obsolescencia del sistema, así como capacitar al personal en su uso y supervisión. Finalmente, se sugiere realizar pruebas piloto antes de la implementación final, que permitan detectar posibles limitaciones y optimizar el rendimiento del sistema según los requerimientos de la organización.
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