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Perspectivas duales 

Dos caras de la Inteligencia Artificial en el Internet de las Cosas industrial

El avance tecnológico acarrea consigo complejos desafíos de seguridad y dilemas éticos.

Somos Pymes | Redacción Somos Pymes
Por Redacción Somos Pymes 23 de abril de 2024 - 12:21

Por Antoinette Hodes. La Industria 4.0 ha sido la base de la innovación durante al menos la última década.

Ahora, a medida que la IA generativa, el aprendizaje automático avanzado y los algoritmos de modelado se vuelven más accesibles con tecnologías “disponibles en el mercado”, surgen preguntas sobre el valor (y los riesgos) que la inteligencia artificial podría aportar al sector.

A medida que las industrias adoptan el Internet de las cosas (IoT), la IA ha surgido como una fuerza transformadora, que mejora la eficiencia operativa, ofrece capacidades predictivas y allana el camino para una toma de decisiones estratégicas más sencilla de maneras sin precedentes.

Sólo en la fabricación, se prevé que el gasto en IA alcance los 9.800 millones de dólares para 2027, una tasa compuesta anual de casi el 25% durante el período previsto.

Obviamente, las industrias ven el valor de la IA cuando se trata de aprovechar la IoT de manera efectiva.

Sin embargo, este avance también trae consigo complejos desafíos de seguridad y dilemas éticos.

Profundicemos en estas perspectivas duales de la IA en la IoT industrial, explorando cómo su integración está remodelando la industria y al mismo tiempo plantea preguntas cruciales sobre ciberseguridad y consideraciones éticas.

La ventaja de la Inteligencia Artificial en el Internet de las Cosas industrial

El impacto transformador de la IA en el espacio industrial de IoT se extiende a una variedad de casos de uso, cada uno de los cuales demuestra su poder para optimizar e innovar.

Por ejemplo, en la fabricación, el mantenimiento predictivo impulsado por IA no se trata solo de la detección temprana de fallas; se trata de comprender los patrones que provocan el desgaste y prolongar la vida útil general de la maquinaria.

En la gestión de la cadena de suministro, los algoritmos de IA van más allá del control básico de existencias y ofrecen seguimiento en tiempo real y análisis predictivos para una gestión eficiente del inventario y un enfoque receptivo a las fluctuaciones de la demanda.

El control de calidad, otra área crucial, también se ve revolucionado por la capacidad de la IA para realizar inspecciones de alta precisión a velocidades inalcanzables para los trabajadores humanos.

Estas implementaciones muestran la capacidad de la IA no solo para optimizar los procesos existentes sino también para abrir nuevas vías para la excelencia operativa y la previsión estratégica en el sector industrial.

Sin embargo, a pesar de todas estas ventajas innovadoras, las empresas se deben a sí mismas andar con cuidado antes de implementar la IA como parte de sus ecosistemas de IoT.

Desafíos de seguridad en el IoT industrial mejorado con Inteligencia Artificial

A medida que la IA impulsa la IoT industrial hacia nuevas fronteras, simultáneamente amplía la superficie de ataque, presentando desafíos de seguridad únicos.

La complejidad de los ecosistemas de IoT, combinada con la naturaleza intensiva en datos de la IA, crea vulnerabilidades que pueden ser explotadas por amenazas cibernéticas.

Estas van desde el acceso no autorizado a datos confidenciales hasta el posible secuestro de sistemas industriales en red.

La interconexión inherente al IoT significa que una brecha en un nodo puede tener efectos en cascada, comprometiendo la integridad de redes enteras.

Esto quedó evidenciado en la Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), cuyas operaciones tuvieron que cerrarse tras un ataque WannaCry, lo que afectó sus ingresos de 255 millones de dólares.

Abordar estos desafíos de seguridad requiere un enfoque multifacético.

En primer lugar, es fundamental implementar protocolos de ciberseguridad sólidos diseñados específicamente para el entorno de IoT.

Esto incluye actualizaciones periódicas de algoritmos de seguridad, métodos seguros de cifrado de datos y supervisión atenta para detectar cualquier signo de intrusión.

Además, existe una necesidad urgente de una estrategia proactiva que anticipe las amenazas potenciales y mitigue los riesgos antes de que se materialicen.

Esto implica no solo soluciones tecnológicas avanzadas, sino también un fuerte énfasis en capacitar al personal para reconocer y responder a las amenazas a la seguridad, creando una defensa integral contra los riesgos multifacéticos que presenta la IA en la IoT industrial.

Navegando los riesgos

Navegar por los riesgos y desafíos asociados con la IA en entornos industriales de IoT implica abordar preocupaciones tanto técnicas como éticas.

Técnicamente, la IA puede convertirse en un objetivo de ataques cibernéticos, con el potencial de causar interrupciones significativas en los entornos tecnológicos operativos.

También es fundamental garantizar la confiabilidad de los sistemas de IA frente a datos corruptos, ya que los falsos positivos o negativos en la toma de decisiones pueden tener consecuencias de gran alcance.

Los desafíos éticos incluyen gestionar las preocupaciones de privacidad asociadas con las grandes cantidades de datos procesados por los sistemas de IA y abordar los posibles sesgos en los algoritmos de IA.

Para gestionar eficazmente estos desafíos, se requiere un enfoque integral.

Las medidas de ciberseguridad deben centrarse en proteger los sistemas de inteligencia artificial de los ataques y garantizar su funcionamiento confiable.

Esto implica desarrollar protocolos de seguridad sólidos que puedan adaptarse a la naturaleza cambiante de las amenazas cibernéticas.

En el frente ético, se deben establecer regulaciones y directrices para promover la transparencia, la rendición de cuentas y la equidad en las aplicaciones de IA.

Esto incluye abordar la protección de datos, mitigar los sesgos y garantizar que los sistemas de IA funcionen dentro de límites éticos.

Estas medidas serán cruciales para mantener la confianza en los sistemas de IA y garantizar su uso beneficioso en entornos industriales de IoT.

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Estrategias para mitigar el riesgo

Para mitigar eficazmente los riesgos asociados con la IA en la IoT industrial, es esencial adoptar una estrategia de seguridad proactiva e integral.

Esto implica implementar controles de seguridad basados en principios de confianza cero y tolerancia cero, garantizando que cada componente dentro del ecosistema de IoT esté verificado y sea seguro.

Además, integrar buenas prácticas de ciberhigiene en todos los ámbitos es crucial para salvaguardar la integridad de los sistemas de inteligencia artificial y los datos que manejan.

Estas prácticas incluyen actualizaciones periódicas del sistema, evaluaciones de riesgos exhaustivas y un monitoreo diligente de posibles vulnerabilidades.

Más allá de las medidas técnicas, los marcos regulatorios como la Ley de IA de la UE desempeñan un papel fundamental a la hora de abordar las implicaciones más amplias de la IA en la IoT industrial.

Estas regulaciones deberían centrarse en aspectos críticos como la protección de datos, la prevención de sesgos, la transparencia y la rendición de cuentas en las aplicaciones de IA.

El desarrollo de directrices éticas para la IA también es necesario para garantizar que su implementación se alinee con los valores sociales y las preocupaciones sobre la privacidad.

Al combinar medidas de seguridad sólidas con una regulación bien pensada, las industrias pueden aprovechar todo el potencial de la IA en IoT y al mismo tiempo mantener un entorno operativo seguro y ético.

A medida que la IA continúa evolucionando dentro del panorama industrial de IoT, su potencial para revolucionar el sector es ilimitado.

El futuro podría ver a la IA no solo como una herramienta para la eficiencia y la seguridad, sino también como un colaborador de la innovación, dando forma al tejido mismo de los procesos industriales.

Esta sinergia entre la IA y el IoT está preparada para desbloquear nuevos niveles de creatividad y eficiencia, presagiando una era en la que la tecnología y el ingenio humano convergen para redefinir las posibilidades de las operaciones industriales, pero sólo si las empresas pueden recorrer la línea entre el valor y el riesgo de manera efectiva.

Antoinette Hodes, arquitecta de soluciones globales y evangelista de Check Point Software.

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