Desde el lejano 2001 en que se estrenó la futurista película “Inteligencia Artificial” de Steven Spielberg (el proceso de elaboración de esta película partió originalmente con el director Stanley Kubrick a principios de los 70) han pasado muchas cosas, cada vez más vertiginosas y sorprendentes. Podríamos repetir un lugar común: la realidad ha superado a la ficción y el proceso no termina.

El concepto de Inteligencia Artificial, también conocido por las siglas AI, se le debe al informático estadounidense John McCarthy, quien en el año 1956 lo pronunció por primera vez en una conferencia causando un gran impacto en el ámbito de la tecnología.

Podemos entender la inteligencia artificial como aquellos algoritmos que se materializan en programas informáticos que persiguen imitar el modo de funcionamiento del cerebro humano.

Básicamente, una inteligencia artificial, que actúa imitando lo que hace una mente humana, debe ser capaz de “percatarse” de lo que pasa a su alrededor, procesar esa información, y sacar conclusiones de ella, inferir nuevas conclusiones que no se le han pre programado. Podemos ver ya mismo las múltiples aplicaciones e imaginar las que vendrán en el futuro cercano y están en pleno desarrollo. De acuerdo al reporte TechRadar de la agencia especializada Forrester,de las 19 tecnologías de inteligencia artificial (IA) que dominarían en este año 2019 al menos 9 estarán relacionadas directamente con aplicaciones de Seguridad:

1. Reconocimiento de voz

Siri es tan sólo uno de los sistemas que, hoy en día, pueden entender lo que les dices y reconocer tu patrón particular de sonido.

2. Plataformas machine learning

El Machine learning (ML) cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender proporcionando algoritmos para la gestión de grandes volúmenes de datos (big data), y aplicaciones, Actualmente, están siendo utilizadas, principalmente, para clasificación y predicción del comportamiento humano.

3. Plataformas de aprendizaje profundo

Las Plataformas de Deep Learning usan una forma única de Machine Learning que involucra circuitos neuronales artificiales con varias capas de abstracción que pueden imitar al cerebro humano, procesar datos y crear patrones para la toma de decisiones. Puede ser usado en prevención de delitos de cuello blanco.

4. Biométricas

Esta tecnología puede identificar, medir y analizar el comportamiento humano y los aspectos físicos de la estructura y de la forma del cuerpo.

Permite interacciones más naturales entre los seres humanos y máquinas, incluidas las interacciones relacionadas con el reconocimiento del tacto, imágenes, voz y lenguaje corporal, por lo que es extremadamente importante en el campo de seguridad y control de accesos.

5. Analíticas de texto y PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural)

Esta tecnología utiliza análisis de texto para comprender tanto la estructura de las oraciones, como su significado e intención, a través de métodos estadísticos y Machine Learning.

El análisis de texto y PLN se utilizan actualmente en sistemas de seguridad y detección de fraudes.

6. Defensa Cibernética

El entorno es cada vez más hostil: El Breach Level Index detectó, en total, más de 2 billones de registros vulnerados durante el 2017. 66% de los registros en la encuesta se perdieron accidentalmente, y el 69% fueron por un problema con alguna clase de robo de identidad

IA y ML actúan en defensa de redes informáticas y se enfocan en prevenir, detectar y proporcionar respuestas oportunas ante ataques o amenazas hacia la infraestructura e información.

Las redes neuronales que son capaces de procesar secuencias de entradas, se pueden combinar con técnicas de ML para crear tecnologías de aprendizaje supervisado, que revelen actividades sospechosas en los usuarios y detectan hasta el 85% de todos los ciberataques.

7. Compliance (cumplimiento)

Compliance es la certificación o confirmación de que una persona u organización cumple con los requisitos de prácticas aceptadas, legislaciones, regulaciones, estándares o términos de un contrato; y existe una industria significativa que la sostiene.

Socure por ejemplo, es cuya plataforma patentada de análisis predictivo que aumenta las tasas de aceptación de los clientes mientras reduce el fraude y las revisiones manuales.

8. Reconocimiento de Emociones

Esta tecnología permite que el software "lea" las emociones en el rostro humano mediante el procesamiento avanzado de imágenes o el procesamiento de datos de audio. Hoy en día podemos capturar "microexpresiones" o señales sutiles del lenguaje corporal y cualquier entonación vocal particular que nos indiquen los verdaderos sentimientos de una persona.

La policía podría usar esta tecnología para tratar de detectar más información sobre alguien durante un interrogatorio. Constantemente incrementa la cantidad de compañías trabajando en esta área.

9. Reconocimiento de Imagen

El reconocimiento de imágenes es el proceso que identifica y detecta un objeto o característica específica en una imagen digital o video. La inteligencia artificial está aprovechando cada vez más esta tecnología y brindando excelentes resultados.

La IA puede buscar fotos en las plataformas de redes sociales y compararlas con una amplia gama de conjuntos de datos para decidir cuáles son más relevantes durante las búsquedas de imágenes.

La tecnología de reconocimiento de imágenes también se puede utilizar para detectar placas de autos, diagnosticar enfermedades, analizar clientes y sus opiniones y verificar a los usuarios basándose en su rostro.

Uno de los líderes en esta industria ha desarrollado una tecnología de reconocimiento facial que se puede aplicar a los pagos y análisis de fotografías que permiten la verificación de tarjetas bancarias y otras aplicaciones. Otra utiliza tecnología de inteligencia artificial para desatar y potencializar el valor de las imágenes y de los videos que diariamente son producidos y subidos a internet.