IA y aprendizaje automático: herramientas específicas para problemas específicos

Joshua Goldfarb

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/ML) son temas de gran actualidad. Casi siempre surgen en las reuniones (ya sean virtuales o presenciales) con clientes, socios, analistas del sector, periodistas y otros interlocutores. A veces, las preguntas y los debates son muy concretos y específicos. Sin embargo, en otras ocasiones son bastante imprecisos y genéricos.

Cuando me hacen preguntas generales sobre IA/ML, quizá las respondo desde un enfoque diferente al de otras personas. Para mí, la IA y el ML no son soluciones genéricas, sino herramientas que deben aplicarse a problemas específicos para que resulten eficaces.

Entonces, ¿cuáles son algunos de los problemas a los que se enfrentan las empresas y que la IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a resolver? Aunque no es una lista exhaustiva, estos son algunos de mis favoritos:

Ataques automatizados

Los ataques automatizados suelen ser perpetrados por redes de bots. Estos ataques exponen a las empresas a diversos riesgos, como pérdidas por fraude, manipulación del inventario, daños a la reputación, robo de datos y costes de infraestructura, rendimiento y asistencia, entre otros. Para detectar y mitigar los ataques automatizados, es necesario comprender la diferencia entre el tráfico humano y el automatizado.

Aunque conceptualmente pueda parecer sencillo, en la práctica se trata de una tarea difícil que requiere diversas técnicas. Una de ellas es el uso de la IA y el aprendizaje automático, no de forma general, sino aplicados específicamente al problema de distinguir el tráfico automatizado no deseado del tráfico humano legítimo.

Fraude

El fraude es un problema cada vez mayor para las empresas, especialmente para aquellas que realizan un gran volumen de transacciones en línea. Las empresas pueden sufrir pérdidas por fraude de muchas formas, aunque dos de las modalidades que más afectan al canal digital son el fraude por apropiación de cuentas (ATO) y el fraude por apertura de cuentas (AO). La ATO suele producirse cuando un estafador u otro usuario no autorizado se apropia de una cuenta mediante credenciales comprometidas, ataques de intermediario en el navegador (MITB), ingeniería social u otros medios. La AO se produce cuando un estafador u otro usuario no autorizado abre una cuenta utilizando información de identificación personal (PII) robada o sintética.

Detectar el fraude de forma fiable sin generar un gran número de falsos positivos requiere algo más que una detección basada en reglas y firmas. Es necesario comprender la intención del usuario final durante la sesión mientras interactúa con la aplicación en línea. Para ello, hay que observar y aplicar la IA y el aprendizaje automático para analizar el comportamiento del usuario final, las características de su dispositivo y la red o el entorno desde el que se conecta. Esta es otra aplicación muy específica de la IA y el aprendizaje automático que ha dado buenos resultados en la práctica.

Seguridad de las API

La seguridad de las API es otro ámbito en el que se pueden aplicar la IA y el aprendizaje automático para resolver problemas complejos. Las empresas han tenido que avanzar tecnológicamente para adaptarse a unas demandas del mercado que evolucionan con rapidez. Esto ha implicado lanzar aplicaciones y API orientadas al cliente para satisfacer las necesidades de los usuarios finales. En algunos casos, estas aplicaciones y API se lanzan sin contar con la seguridad y la protección adecuadas. En otros, no se inventarían ni se gestionan correctamente.

Todo ello introduce vulnerabilidades y puntos débiles en las aplicaciones y las API. Es aquí donde la detección basada en IA/ML adquiere una gran importancia para las empresas. La detección permite identificar API desconocidas, no inventariadas o no gestionadas. También permite garantizar que las API estén protegidas mediante el tipo de autenticación adecuado, comprobar que las solicitudes y respuestas no contengan datos confidenciales y asegurarse de que no haya vulnerabilidades que deban corregirse. Todas estas son aplicaciones específicas de la IA/ML que ayudan a las empresas a reforzar la seguridad de sus aplicaciones y API.

Conclusión

Cuando me hacen preguntas amplias y generales sobre la IA y el aprendizaje automático, suelo centrar un poco el debate. Para mí, la IA y el aprendizaje automático son herramientas que pueden y deben aplicarse a problemas concretos de seguridad y fraude que pueden ayudar a resolver. De hecho, hay varios problemas importantes a los que se enfrentan casi todas las empresas y para los que se ha demostrado que la IA y el aprendizaje automático ofrecen una ventaja única.

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