En la era digital, las empresas generan enormes cantidades de datos que son fundamentales para su funcionamiento y comprensión del mercado y los clientes. Sin embargo, a menudo se enfrentan a desafíos para coordinar el registro y la explotación de datos en toda la organización, lo que lleva a la formación de silos de datos, sistemas de almacenamiento y gestión de datos segregados entre sí e inaccesibles para otras áreas de la empresa. Estos silos se originan debido a diversos motivos, como limitaciones técnicas, requisitos legales y políticas organizativas.
Para aprovechar al máximo el potencial de los datos sin comprometer la privacidad y la seguridad, ha surgido una tecnología innovadora conocida como aprendizaje federado (federated learning). Una técnica que permite explotar los datos sin la necesidad de compartirlos directamente y además se puede controlar cómo se explotan, al sólo permitir ciertas ejecuciones, a diferencia del acceso ilimitado que se otorga cuando se da acceso a unos datos en crudo.
Una nueva forma de colaboración en la era de los datos
El aprendizaje federado es una familia de tecnologías denominadas Privacy Enhanced Technologies (PET) que se centra en preservar la privacidad de los datos al mismo tiempo que consiente su análisis y aprovechamiento. Además, permite definir cómo se desean explotar los datos en un entorno determinado sin que los datos abandonen sus silos originales. De esta manera, se establece un enfoque colaborativo en el que las diferentes partes pueden utilizar los datos de otras áreas u organizaciones sin acceder directamente a ellos.
Este enfoque tiene numerosos beneficios, ya que permite a las personas y departamentos aprovechar los datos de otras áreas sin necesidad de un acceso directo a los datos generales. Esto no solo promueve la colaboración interna y externa, sino que también garantiza un mayor control y cumplimiento de los requisitos legales y de privacidad.
Colaboración horizontal y vertical en el aprendizaje federado
En ese sentido, existen dos formas principales de colaboración en el aprendizaje federado: el aprendizaje horizontal y el aprendizaje vertical. En el aprendizaje horizontal, varias organizaciones con actividades similares pueden colaborar recopilando conjuntos de datos similares, lo que genera un conjunto de datos completo y enriquecido. Por otro lado, en el aprendizaje vertical, cada silo de datos aporta características diferentes para enriquecer el conjunto de datos, sin revelar los detalles específicos de los datos de cada organización.
El aprendizaje federado no solo permite nuevas formas de colaboración entre organizaciones, también aborda preocupaciones de seguridad y privacidad. Al mantener los datos en sus respectivos repositorios y permitir que la explotación se realice en el lugar donde se encuentran los datos, se reducen los riesgos de brechas de seguridad y la pérdida de control sobre los datos.
Integración y aplicaciones del aprendizaje federado
En cuanto a los perfiles que trabajan en análisis y ciencia de datos, la implementación del aprendizaje federado se basa en las principales herramientas de datos e inteligencia artificial, como Numpy, Torch, Keras y Tensorflow. Esto permite una migración relativamente sencilla del trabajo existente y una fácil integración con el ecosistema de análisis de datos actual.
El aprendizaje federado encuentra aplicaciones en diversos sectores, como el sanitario, donde diferentes organizaciones pueden colaborar para obtener resultados más sólidos y fiables sin compartir datos personales. También se utiliza en la detección de fraudes financieros y en la creación de modelos de predicción de teclados predictivos, como en el caso de Android.
Sin embargo, aunque se encuentra en una etapa inicial, existen proyectos de código abierto como OpenFL y Pysyft, que permiten a los interesados adentrarse en la tecnología y realizar pruebas. Además, empresas como Sherpa.ai y Acuratio ofrecen soluciones comerciales que facilitan la adopción y la integración del aprendizaje federado en diferentes entornos.
El aprendizaje federado está revolucionando la forma en que las organizaciones pueden colaborar y aprovechar sus datos sin comprometer la privacidad ni la seguridad. Esta tecnología promete romper los silos de datos, permitiendo una explotación más efectiva y cohesiva de los datos y construyendo el camino para colaboraciones innovadoras en el futuro.
Imagen de Brand Factory.
