Actualmente, un gran número de organizaciones están invirtiendo en IA y aprendizaje automático. Según un estudio de O'Reilly, el 85 % de las organizaciones encuestadas están evaluando la IA o utilizándola en producción. Más de la mitad de ellas consideran que su práctica de IA está «consolidada».
Los casos de uso de la IA están presentes en todos los ámbitos empresariales, desde las TI y la seguridad hasta las finanzas y el marketing. La capacidad de analizar grandes conjuntos de datos y descubrir patrones y relaciones en ellos permite obtener información que puede generar ventajas competitivas, nuevos modelos de negocio y una mejor experiencia digital. Este es el principal motivo por el que hemos emprendido el camino hacia una plataforma de análisis de aplicaciones multipropósito. Creemos que es necesario ofrecer información de mayor valor que una lista de los diez principales emisores de tráfico de la red o de los mayores consumidores de ancho de banda. Para obtener esa información, es necesario analizar grandes volúmenes de datos.
La clave aquí son los datos. Los datos proceden de diversas fuentes a lo largo del recorrido que va del código al cliente. Aplicaciones. Plataformas. Servicios de aplicaciones. Infraestructura. Dispositivos. Todos ellos pueden generar datos que, con la solución adecuada, pueden transformarse en valor empresarial.
El tema espinoso que siempre está presente en cualquier debate sobre el uso de los datos es, por supuesto, la privacidad.
Los gobiernos de todo el mundo están lidiando ahora mismo con ese elefante en la habitación en el marco de nuestra respuesta continuada a la COVID-19. El uso de datos mediante el rastreo de contactos para encontrar un equilibrio entre la salud y el bienestar de poblaciones enteras y la privacidad individual suele suscitar un intenso debate.
El director global de IA de F5, Shuman Ghosemajumder, abordó este complejo tema en un artículo de opinión publicado en Dark Reading. En él, plantea y responde una pregunta que, en general, puede aplicarse a cualquier solución basada en datos:
¿Cómo puede ayudar la tecnología sin vulnerar de forma fundamental nuestras expectativas en materia de privacidad?
Aunque Shuman se centra en un caso de uso concreto —el rastreo de contactos—, la cuestión más amplia de la privacidad es algo que toda organización que tenga previsto adoptar soluciones de IA y basadas en datos debería plantearse y, lo que es más importante, responder.
Sobre el autor
Lori MacVittie es ingeniera distinguida y evangelista jefe en la Oficina del CTO de F5, y cuenta con una amplia experiencia en entrega de aplicaciones, estrategia de automatización e infraestructura. Es conocida por convertir la complejidad en claridad, ya sea definiendo mecanismos de protección para agentes de IA, analizando arquitecturas multinube frágiles o explorando los límites de los sistemas escalables. Aporta más de treinta años de experiencia en el sector en desarrollo de aplicaciones, arquitectura de TI y operaciones de redes y sistemas. Antes de incorporarse a F5, fue una galardonada editora de tecnología. MacVittie posee un máster en Informática y es una autora prolífica cuyas publicaciones abarcan la seguridad, la nube y la arquitectura empresarial. También es una apasionada de los juegos de mesa y los videojuegos, y expresa sin complejos sus firmes opiniones sobre el queso.
Más artículos de Lori Mac VittieArtículos relacionados del blog
Proteger los endpoints de las API dificulta la seguridad de las API
Descubre las complejidades de la seguridad de las API, los retos a los que se enfrentan las organizaciones, la evolución de los ataques contra endpoints de API y la necesidad de políticas de seguridad adaptadas.
¿Qué es el sesgo de la IA y por qué es importante para TI?
Descubre los fundamentos del aprendizaje de la IA. Aprende cómo pueden surgir sesgos en la IA y qué riesgos plantean para las TI y la transformación digital.
Redefiniendo la ciberseguridad en el extremo de la nube distribuida con IA y telemetría en tiempo real
La transformación digital y la adopción de tecnologías en la nube están provocando cambios en las arquitecturas de las aplicaciones. Estos cambios introducen nuevas superficies de ataque, que son el objetivo de métodos de ataque avanzados, altamente organizados y con motivaciones económicas. Mediante el uso del framework Morpheus de NVIDIA, F5 está investigando técnicas para detectar estas amenazas avanzadas con telemetría en tiempo real y análisis basados en IA.
El papel de la nube en las aplicaciones nativas del edge
No debería sorprender que, al igual que la aparición de la nube dio lugar a las aplicaciones nativas de la nube, el edge esté impulsando un conjunto de aplicaciones nativas del edge. Sin embargo, estas aplicaciones no residirán únicamente en el edge. Al mismo tiempo, están surgiendo nuevos patrones arquitectónicos que aprovechan las aplicaciones alojadas en la nube y en el centro de datos.
La creciente diversidad de ubicaciones y usuarios está impulsando a las empresas hacia el edge
En el contexto del ámbito de las aplicaciones, el término «usuario» siempre se ha referido a la entidad que interactúa con una aplicación. Del mismo modo que los cambios en las arquitecturas de las aplicaciones impulsan cambios en las tecnologías que permiten ofrecerlas y protegerlas, los cambios en la definición de usuario han provocado cambios en los lugares donde se despliegan las aplicaciones.
El edge está impulsando un renacimiento de las infraestructuras
A medida que las organizaciones aumentan la generación de datos y tratan de extraer valor empresarial de ellos, sin duda recurrirán a la analítica y la automatización basadas en la IA y el aprendizaje automático. Precisamente este tipo de cargas de trabajo son las que más se beneficiarían de una infraestructura optimizada y, sin embargo, hoy en día son las que menos probabilidades tienen de poder aprovecharla.