¿Qué es eso de AI TRiSM?

Desde inicios de este 2023, está sonando muy fuerte el término de AI TRiSM. ¿De qué va esta nueva tecnología que se encuentra en tendencia? ¿Tiene que ver con la inteligencia artificial al uso?

Definición de AI TRiSM

AI TRiSM es un término que se refiere a la combinación de tres tecnologías emergentes:

• Inteligencia artificial: uno de sus usos más interesantes es el analizar grandes cantidades de datos y tomar decisiones en tiempo real.
• Blockchain: se usa para asegurar la privacidad y la seguridad de los datos. ¿Quieres aprender más acerca de blockchain? ¡Nosotros ya te lo hemos contado!
• Realidad aumentada y realidad virtual: permiten que la visualización y la experiencia del usuario mejoren.

Esta combinación tiene el potencial de crear soluciones más eficientes e innovadoras en una diversa variedad de aplicaciones y campos, como educación, entretenimiento o incluso salud. De hecho, en nuestro artículo acerca del MedTech podemos observar algunas aplicaciones de las diferentes tecnologías en el ámbito sanitario.

AI TRiSM según Gartner

Por otra parte, y parafraseando a Gartner, AI TRiSM es una estructura capaz de respaldar la gobernanza del modelo de IA, incluyendo puntos clave como:

• Confianza.
• Equidad.
• Fiabilidad.
• Robustez.
• Eficacia.
• Privacidad.

En general, son soluciones, técnicas y procesos que permiten interpretar, explicar y gestionar las operaciones de un modelo que trabaje con inteligencia artificial.

Bases de AI TRiSM

Esta tecnología (o combinación de ellas) cuenta con 5 pilares básicos:

• Explicabilidad: capacidad de explicar y marcar los pasos que identifican y monitorizan los procesos de los modelos con IA y machine learning.
• ModelOps: mantiene y gestiona el ciclo de vida de los modelos con IA.
• Detección de anomalías en los datos: detecta e identifica problemas y ayuda a los programadores.
• Resistencia a ataques: detecta y soluciona las amenazas para asegurar un proceso simple en todo momento.
• Protección de datos: siguiendo las normas, por ejemplo, de la RGPD.

¿Por qué es una tendencia?

AI TRiSM es interesante porque nos ayuda a aumentar la seguridad y la confianza en nuestras acciones con la tecnología, y además, tiene la capacidad de predecir mejores resultados para los proyectos que incluyen inteligencia artificial.

Usos y campos de aplicación

Entre las aplicaciones que podemos darle a AI TRiSM, encontramos:

• Educación: crear experiencias y herramientas de aprendizaje más interactivas y personalizadas para los estudiantes, así como detección temprana de problemas de aprendizaje.
• Medicina: mejorar la precisión de los diagnósticos y reducir el tiempo que se tarda en realizarlos. También se usa en aplicaciones de telesalud y creación de modelos de IA para predecir enfermedades y epidemias.
• Entretenimiento: crear experiencias de usuario más atractivas e inmersivas.
• Sector financiero: gestión de riesgos y detección de fraudes en transacciones. También está empezando a usarse para predecir el comportamiento del mercado y la inversión.
• Seguridad: detección temprana de amenazas y prevención de ataques cibernéticos.
• Fábricas: automatización de procesos y optimización de cadenas de suministro.

¿Puede ayudar a una empresa?

En realidad, AI TRiSM puede ayudar tanto a empresas como a usuarios, pero en este ámbito, encontramos una serie de usos interesantes:

• Automatización de procesos.
• Mejora de la toma de decisiones.
• Incremento del acceso y de la gestión de datos.
• Ahorro de costes.

AI TRiSM y el futuro

En resumen, creemos que AI TRiSM es una tendencia tecnológica emergente que merece la pena seguir de cerca en el futuro. Como ocurre con cualquier tecnología emergente, es importante seguir investigando y monitorizando los desarrollos en este campo para lograr comprender mejor su potencial y su aplicación en distintos campos.

A medida que las tecnologías que la forman vayan evolucionando, es muy probable que veamos más ejemplos de AI TRiSM.

Limitaciones

Aunque AI TRiSM tiene un gran potencial como tecnología, también es importante mencionar sus limitaciones. Algunas son:

• Disponibilidad limitada de datos: si los datos son limitados o no se encuentran disponibles, es posible que la evolución de los modelos de IA se haga más difícil.
• Falta de explicabilidad: como se basa en modelos de IA y machine learning, a veces puede ser difícil de entender y de explicar.
• Privacidad y seguridad: aunque, como comentábamos anteriormente, AI TRiSM utiliza blockchain, es posible que surjan algunos problemas de privacidad y seguridad en una implementación real.
• Costes y complejidad: es posible que AI TRiSM sea costoso y complicado de implementar, puesto que usa varias tecnologías y procesos de gestión de datos diferentes.
• Necesita expertos en varios campos: al tratarse de una combinación de tecnologías, necesita expertos en todas ellas ya que aún se encuentra en una etapa temprana.
• Escalabilidad: actualmente, puede ser una tecnología difícil de escalar debido al aumento de la complejidad cuando se van añadiendo datos y funciones.