Por: Iván Hernández, IMT.
Actualmente, la Inteligencia Artificial ha permeado en un amplio número de soluciones en los procesos empresariales, eliminando las fricciones del pasado y perfeccionando las necesidades del futuro. Evolucionado con aplicaciones en múltiples sectores, esta tecnología pretende transformar diferentes aspectos de la vida en diferentes ámbitos.
Esta herramienta pasó de ser una tecnología experimental en diferentes industrias, a una necesidad diaria para consumidores y empresas en todo el mundo. Los casos de uso de esta herramienta se han vuelto cada vez más comunes a medida que los algoritmos de aprendizaje profundo nos han ayudado a resolver problemas cada vez más complejos.
En el caso especifico de seguridad e identidad, la IA ha impulsado un progreso masivo durante la última década, un logro que no habría sido posible sin la supervisión humana.
¿Cómo impulsa el aprendizaje profundo las tecnologías de seguridad e identidad?
Biometría: La tecnología de reconocimiento facial actual requiere muy poco del usuario mientras se verifica su identidad: el proceso es más rápido, más eficiente y sin fricciones.
Por ejemplo, el rostro de un usuario se puede analizar con precisión si está en movimiento o estático, si usa gafas o sonríe, si mira hacia el terminal biométrico o mira en otra dirección.
Los algoritmos de IA pueden incluso lograr la detección de vida sin pedirle al sujeto que realice ninguna pose o movimiento específico.
Cuando se trata de biometría de huellas dactilares, la tecnología de aprendizaje profundo permite leer incluso huellas dactilares dañadas o verificar con precisión la identidad a través de un sistema de control de acceso totalmente sin contacto.
Control de acceso sin fricciones: Los sistemas de control de acceso, también pueden basarse en datos biométricos faciales para identificar a los visitantes y empleados a distancia cuando ingresan a un edificio. Los algoritmos avanzados pueden crear una experiencia de identificación biométrica verdaderamente perfecta al permitir el reconocimiento en movimiento y al mismo tiempo garantizar precisión. La fortaleza detrás de esta tecnología reside en la capacidad de los algoritmos de Inteligencia Artificial para analizar toda la situación alrededor de los puntos de acceso.
Autenticación de documentos: Otro ejemplo de la implementación de esta tecnología es la verificación de una amplia gama de documentos, incluidos pasaportes, licencias de conducir, visas, documentos de inmigración, documentos fiscales, etc.
Esto significa analizar fuentes, características de seguridad como hologramas, marcas de agua y códigos de barras, así como ser capaz de identificar manipulación de imágenes, píxeles y otros tipos de falsificaciones. Aquí, la IA es un recurso clave, ya qu verifica simultáneamente todas las características de seguridad de un documento de manera más eficiente, rápida y segura.
Pensando en la IA hacia el futuro: ¿qué sigue para las tecnologías de identidad y seguridad?
El futuro de los datos: Dado que la ola tecnológica continúa transformándose, es seguro decir que los volúmenes de datos seguirán creciendo exponencialmente. El cambio que se vislumbra en el horizonte es el paso del aprendizaje supervisado al aprendizaje semi-supervisado o incluso no supervisado. Estas técnicas permiten aumentar el uso de datos, incluso cuando las etiquetas no están disponibles o son demasiado difíciles de producir.
Normativa de privacidad y cumplimiento de datos: Para crear algoritmos precisos, necesitamos acceder constantemente a más datos de forma responsable. Obtenemos datos de los clientes, de conformidad con las normas de privacidad pertinentes, para entrenar sus algoritmos y proporcionar productos y soluciones de alto rendimiento.
En un contexto cada vez más competitivo, se exigen regulaciones estrictas en torno a la recopilación de datos con fines de investigación para cumplir con los estándares éticos y al mismo tiempo apoyar el crecimiento de la industria. Cuando consideramos que el reconocimiento facial de IA se puede utilizar en diversos contextos gubernamentales, garantizar el origen de la tecnología no solo es un elemento clave de la soberanía nacional, sino que plantea interrogantes sobre el desempeño, la metodología, la ética y más.
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