Sherpa.ai da a luz su plataforma de aprendizaje federado tras once años de pivotar su estrategia

Xabi Uribe-Etxebarria creó Sherpa.ai en 2012, aunque el proyecto de la compañía poco tiene que ver con sus orígenes. En estos once años, esta startup española ha pasado de ser una compañía que buscaba ser un asistente digital alternativo a Siri a convertirse en una de las principales referencias empresariales en España en el campo de los servicios de inteligencia artificial (IA). 

Un cambio de rumbo que tenía un objetivo claro, "pasar de tener una tecnología a tener un negocio", como reconocía el propio emprendedor a D+I en 2021. "Sherpa.ai está saliendo del cascarón, está madurando, se está rodeando de gente que sabe de temas financieros, de desarrollo de negocio, de ventas, de operaciones...", añadía.

Ahora, dos años más tarde, Xabi Uribe-Etxebarria ha presentado finalmente su plataforma de inteligencia artificial orientada a la privacidad de datos, basada en el aprendizaje federado. El propósito de esta plataforma es mejorar la exactitud de las predicciones de modelos y algoritmos sin necesidad de compartir datos privados; evitando poner en riesgo la seguridad de la información.

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La privacidad es esencial en este sentido, reduciendo el aprendizaje federado la superficie de ataque drásticamente. Además, la plataforma -utilizada ya por el  NIH (Departamento de Salud de Estados Unidos), KPMG o Telefónica- incorpora otras tecnologías que ayudan a preservar la privacidad como Homomorphic Encryption, Secure Multiparty Computation o Differential Privacy lo que añade otra capa de seguridad adicional.

Otro de los beneficios tiene que ver con uno de los grandes problemas de la IA, la huella de carbono generada por el alto nivel de computación necesario para obtener modelos suficientemente precisos. Así pues, el aprendizaje federado permite reducir el consumo energético en entrenamiento de modelos hasta un 70% comparado con métodos tradicionales.

La plataforma permitirá a las empresas e instituciones aprovechar todo el potencial de sus datos, y de la inteligencia artificial, además de explorar nuevos escenarios de colaboración entre organizaciones que ayudarán a resolver problemas que hasta ahora no tenían solución. Como por ejemplo, la cura de enfermedades que a día de hoy no la tienen, optimización de recursos limitados, detección de fraude o eficiencia energética y reducción de huella de carbono, pero todo ello sin que se vulnere la privacidad de datos de las personas.