Inteligencia Artificial: Machine Learning
La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) y el Supervisor Europeo de Protección de Datos (EDPS) han elaborado de manera conjunta un documento donde analizan algunos malentendidos sobre el Aprendizaje Automático.
Pero ¿qué se entiende por Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático? Según el documento citado, ML es una modalidad de Inteligencia Artificial que se aplica principalmente a la resolución un determinado tipo de problemas, como tareas de clasificación o de predicción.
Los modelos de ML no se rigen por un conjunto predeterminado de instrucciones como lo hacen otras variedades de IA, sino que se adaptan a los patrones encontrados en su entrenamiento; patrones que posteriormente utilizarán para generar un resultado. Es decir, usan algoritmos para identificar patrones que servirán para crear un modelo de datos que permita hacer predicciones.
Machine Learning, además de predecir valores, tienes otras utilidades importantes. Por ejemplo, estos modelos pueden detectar anomalías; es decir, pueden identificar datos que se salen del patrón y, por tanto, permiten detectar posibles riesgos o pueden incluso encontrar correlaciones no evidentes entre el conjunto de datos analizado, lo que permite encontrar nuevos patrones.
Es importante destacar la opinión de AEPD y el EDPS al respecto: “La capacidad de ML para encontrar correlaciones no evidentes en los datos puede terminar por revelar información personal adicional, sin que el interesado sea consciente de ello”. Y esto es debido a que, al identificar patrones adicionales a los indicados en el modelo, éstos pueden ser desconocidos para los titulares de los datos. Según indican la AEPD y el EDPS, se podrían tomar decisiones basadas en información que los propios titulares de los datos no conocen o podrían recibir información derivada de un modelo de ML en situaciones que produzcan un mayor impacto en sus vidas debido al contexto específico de éstas (por ejemplo, recibir cupones de descuento basados en sus hábitos de compra podría revelar posibles adicciones).
No obstante los posibles riesgos en la privacidad y protección de datos de las nuevas tecnologías, son muchos los sectores de actividad que hacen uso de ML con resultados satisfactorios. Por ejemplo, el sector bancario la utiliza para la gestión de riesgos y prevención del fraude, en transportes se utiliza para optimizar rutas, en comercio para identificar patrones de compra de los consumidores o para servicios de atención al cliente virtuales.
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Natalia Antón Carabias
Consultor de Helas Consultores
