La inteligencia artificial con el análisis avanzado de datos, la detección de amenazas y autenticación biométrica, añade a las soluciones de seguridad electrónica oportunidades  como ninguna otra tecnología lo ha hecho. Su implementación apenas se inicia y ya ofrece importantes adelantos donde se mejora notablemente la eficiencia y la capacidad de respuesta ante amenazas emergentes; ya que permite procesar en tiempo real grandes volúmenes de datos, identificando patrones y tendencias impensados para los sistemas de autenticación tradicionales.

 

Con la incorporación de AI y su evolución permanente, las soluciones de seguridad se vuelven más precisas y adaptables a los variables requerimientos de múltiples entornos. A la vez que anticipan y previenen amenazas y vulnerabilidades, ayudando a mejorar la toma de decisiones de manera más eficiente y coordinada. De esta forma, ofrece valiosos recursos que robustecen la seguridad, más allá de los desafíos que involucran su implementación y gestión.

 

Ramesh Songukrishnasamy, Vicepresidente sénior y director de tecnología de HID en entrevista exclusiva con revistainnovacion.com responde sobre la actualidad y futuro de la AI aplicada a la autenticación segura y el control de accesos.

 

—¿De qué manera se integran las soluciones de HID con los sistemas que trabajan con IA?

 

—Las soluciones de HID se integran con los sistemas que trabajan con IA mediante la implementación de capacidades avanzadas de análisis de datos, detección de amenazas y autenticación biométrica. Estas soluciones están diseñadas para abordar los desafíos actuales y anticiparse a las oportunidades futuras en la industria del control de acceso físico.

 

En primer lugar, ofrecen análisis avanzado de datos que permite identificar patrones y tendencias en el comportamiento de acceso físico, lo que puede ser valioso para sistemas de IA que requieren datos precisos y completos para su funcionamiento óptimo.

 

Además, incluyen capacidades de detección de amenazas en tiempo real, que permiten identificar y responder a situaciones de riesgo de manera proactiva. Esta función es fundamental para la integración con sistemas de IA, puesto que proporciona información valiosa para mejorar la precisión y eficacia de los algoritmos de IA.

 

Las soluciones de HID ofrecen autenticación biométrica avanzada, que utiliza tecnologías como el reconocimiento facial y el análisis de comportamiento para garantizar la seguridad y precisión en la identificación de usuarios. Estas características son altamente compatibles con sistemas de IA y proporcionan datos que pueden mejorar la precisión y seguridad de estos sistemas.

 

 

—¿Qué medidas específicas sugiere para garantizar una práctica sólida y ética de gobierno de datos en el contexto las identidades seguras y la inteligencia artificial?

 

—Al respecto, HID sugiere varias medidas específicas.

 

En primer lugar, se recomienda establecer políticas claras y transparentes para la recopilación, el almacenamiento y el uso de datos en todas las etapas del ciclo de vida de estos. Esto incluye definir claramente los propósitos para los cuales se recopilan y obtener el consentimiento adecuado de los individuos cuyos datos se están utilizando.

 

Además, se sugiere implementar controles de acceso y medidas de seguridad robustas para proteger los datos contra accesos no autorizados o uso indebido. Esto puede incluir la encriptación y la autenticación multifactor.

 

Otra medida importante es garantizar la transparencia y la rendición de cuentas en el uso de los datos, lo que implica proporcionar a los individuos información clara sobre cómo se utilizan estos y ofrecer mecanismos para que puedan acceder, corregir o eliminar sus datos según sea necesario.

 

HID sugiere establecer mecanismos efectivos de supervisión para garantizar el cumplimiento de las políticas de gobierno de datos y abordar cualquier violación de manera oportuna y adecuada.

 

 

—¿Qué opinión le merece las regulaciones sobre privacidad de datos y uso de IA que ha observado en diferentes países de la región?

 

—Es fundamental reconocer la importancia y la variabilidad de las regulaciones sobre privacidad de datos y el uso de IA en diferentes países de la región. Estas regulaciones están en constante evolución y varían significativamente según el país. Si bien estas regulaciones pueden proporcionar un marco importante para proteger los derechos de privacidad de los individuos y garantizar un uso ético de la IA, también pueden generar desafíos adicionales para las organizaciones que operan en múltiples jurisdicciones.

 

Es crucial estar al tanto de las regulaciones específicas en cada país y cumplir con los requisitos legales y éticos aplicables. Esto implica adaptar las prácticas de recopilación, almacenamiento y uso de datos, así como implementar controles adicionales para garantizar el cumplimiento de las regulaciones locales. Además, se debe trabajar en estrecha colaboración con las autoridades y otras partes interesadas para abogar por políticas que equilibren la protección de la privacidad de los individuos con la innovación y el avance tecnológico.

 

 

—¿Cómo puede la industria de la seguridad prepararse mejor para adaptarse a los cambios regulatorios futuros en el ámbito de la inteligencia artificial?

 

—Mediante varias estrategias clave:

 

1. Mantenerse informado: es crucial para las empresas de seguridad, mantenerse al tanto de los desarrollos regulatorios y tendencias en el campo de la inteligencia artificial. Esto incluye monitorear activamente las actualizaciones en las regulaciones existentes y estar atento a cualquier nueva legislación.

 

2. Flexibilidad y adaptabilidad: la industria de la seguridad debe estar preparada para ajustarse rápidamente a los cambios regulatorios mediante la implementación de sistemas y procesos flexibles y adaptables. Esto puede implicar la capacidad de modificar rápidamente las prácticas de recopilación y uso de datos, así como la implementación de controles adicionales según sea necesario para cumplir con los requisitos regulatorios cambiantes.

 

3. Inversión en tecnología y capacitación: es necesario invertir en tecnología y capacitación para garantizar que el personal esté equipado con las habilidades y conocimientos necesarios para cumplir con los requisitos regulatorios. Esto puede incluir la capacitación del personal en prácticas de gestión de datos éticas y conformes a la regulación.

 

 

—¿De qué manera prevé que la inteligencia artificial transformará significativamente las prácticas de seguridad en el futuro cercano?

 

—Desde la perspectiva de HID, de varias maneras:

 

1. Mejora de la detección de amenazas: la inteligencia artificial permitirá a las soluciones de seguridad y control de acceso analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real para identificar patrones y anomalías que puedan indicar actividades sospechosas o amenazas potenciales. Esto permitirá una detección más rápida y precisa de amenazas, lo que a su vez mejorará la capacidad de respuesta de las organizaciones ante incidentes de seguridad.

 

2. Automatización de procesos: la inteligencia artificial permitirá la automatización de procesos de seguridad, lo que reducirá la carga de trabajo manual y permitirá a las organizaciones responder de manera más rápida y eficiente a las amenazas. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden analizar y responder automáticamente a alertas de seguridad o llevar a cabo acciones de mitigación en tiempo real sin intervención humana.

 

3. Mejora de la autenticación y el acceso: la inteligencia artificial puede mejorar la autenticación y el acceso mediante el uso de tecnologías biométricas avanzadas, como el reconocimiento facial y el análisis de comportamiento. Esto permitirá una autenticación más segura y conveniente, reduciendo la dependencia de contraseñas vulnerables y mejorando la experiencia del usuario.

 

4. Predicción y prevención de amenazas: los sistemas de inteligencia artificial pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos y predecir posibles amenazas o vulnerabilidades. Esto permitirá a las organizaciones tomar medidas proactivas para prevenir incidentes de seguridad antes de que ocurran, en lugar de simplemente reaccionar a ellos después del hecho.

 

 

—¿Podría proporcionar ejemplos concretos sobre cómo los sistemas impulsados por IA están mejorando la eficiencia y la efectividad de las operaciones de seguridad en la actualidad?

—Un ejemplo de cómo los sistemas impulsados por IA están mejorando la eficiencia y la efectividad de las operaciones de seguridad se presenta en el ámbito financiero, donde la inteligencia artificial (IA) y la biometría son herramientas fundamentales para fortalecer la seguridad en las operaciones. La IA puede analizar patrones de comportamiento y detectar anomalías en las transacciones, lo que agiliza la identificación de posibles fraudes con mayor precisión y rapidez. Además, esta tecnología no se limita únicamente a la detección de fraudes y análisis de amenazas, sino que también está transformando la forma en que los usuarios interactúan con las instituciones bancarias. La biometría del comportamiento y el aprendizaje automático se emplean para identificar y autenticar a los usuarios según sus patrones de comportamiento individuales y únicos. Por ejemplo, los algoritmos pueden examinar desde el estilo de escritura hasta los movimientos del ratón en una computadora, y detectar cualquier desviación de los patrones habituales, lo que permite una detección temprana de actividades fraudulentas y una respuesta rápida por parte de las instituciones financieras.

 

Además, la biometría, como el reconocimiento facial o las huellas dactilares, puede emplearse para autenticar a los usuarios de manera segura, reduciendo la posibilidad de acceso no autorizado a cuentas bancarias u otros sistemas financieros.

 

Otro caso de uso es con la integración de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático en dispositivos de borde, como cámaras de seguridad con capacidad de reconocimiento facial, en puertas de aeropuertos, lo que agiliza la detección de anomalías en tiempo real y mejora la respuesta ante amenazas de manera más eficiente. Este cambio de un enfoque reactivo a uno proactivo en seguridad marca un avance significativo también en este campo.

 

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