Para afrontar el desafío de proporcionar la gran cantidad de datos necesarios para las aplicaciones de inteligencia artificial, que se han vuelto más desafiantes por cuestiones de regulación y privacidad, las empresas innovadoras están recurriendo a «fideicomisos de datos» o «cooperativas de datos».  

Un fideicomiso de datos es una estructura en la que se coloca de datos bajo el control de un consejo de administración, con la responsabilidad de velar por los intereses de los beneficiarios, para darles una mayor influencia en la forma en que se recogieron los datos, acceder a ,  y usada por otros.

“ Involucran a una parte que autoriza a otra a tomar decisiones sobre datos en su nombre, en beneficio de un grupo más amplio de partes interesadas”, afirma el  blog  del Open Data Institute, una organización sin fines de lucro fundada en 2012 por Tim Berners-Lee y N i gel Shadbolt, para alentar a las personas a innovar con datos. «Los fideicomisos de datos son un concepto bastante nuevo y una comunidad de práctica global sigue creciendo en torno a ellos», afirma el blog, citando varios ejemplos.

Las razones para compartir datos son la detección de fraudes en los servicios financieros, ganar velocidad y visibilidad en las cadenas de suministro y combinar la genética, los datos de seguros y los datos de los pacientes para desarrollar nuevas soluciones de salud digital, según un informe reciente en  Harvard Business Review . La cuenta citó una investigación que muestra que el 66 %  de las empresas están dispuestas a compartir datos, incluidos los datos personales de los clientes. Sin embargo, se aplica una estricta supervisión regulatoria a ciertos datos privados, y las violaciones conllevan un riesgo financiero significativo y para la reputación.

El autor del artículo de HBR, George Zarkadakis, recientemente puso a prueba un fideicomiso de datos con su firma,  Willis Towers Watson , proveedores de servicios de consultoría y tecnología para compañías de seguros, con varios de sus clientes. Zarkadakis es el líder digital en Towers Watson, miembro senior del Atlantic Council y autor de varios libros.

Si la confianza de datos adopta tecnologías de vanguardia como el aprendizaje automático federado, el cifrado homomórfico (que permite realizar cálculos sobre los datos sin descifrarlos) y la tecnología de contabilidad distribuida, una confianza puede garantizar la transparencia en el intercambio de datos y una pista de auditoría de quién es. utilizando los datos en cualquier momento y para cualquier propósito. “Por lo tanto la eliminación de la fricción legal y tecnológico considerable que existe actualmente en el intercambio de datos,”  Zarkadaki s  afirmó.

Los objetivos del piloto de confianza de datos de Towers Watson fueron: identificar un caso de negocio, formar un “consorcio mínimo viable” (MVC) exitoso, en el que los proveedores de datos y los consumidores acuerden compartir recursos y talento para centrarse en un caso de negocio específico; acordar un marco de gobernanza legal y ética para permitir el intercambio de datos; y comprender qué tecnologías se necesitaban para promover la transparencia y la confianza en el MVC.

Las lecciones aprendidas incluyeron:

La importancia de desarrollar un marco ético y legal para el intercambio de datos.

El equipo descubrió que era importante establecer esta base desde el principio. Trabajaron para garantizar el cumplimiento del Reglamento general de protección de datos  (GDPR) de la Unión Europea  , que detalla una gama de protecciones de privacidad. Para que el MVC vaya más allá del piloto a una etapa comercial, necesitaría ser auditado por un «consejo de ética» independiente que exploraría las implicaciones éticas y de otro tipo del uso de datos y algoritmos de IA relacionados.

Emplee una arquitectura federada / distribuida. 

En un enfoque federado, los datos permanecen donde están y los algoritmos se distribuyen a los datos, lo que ayuda a disipar los temores sobre la transferencia de datos confidenciales a un entorno externo. El equipo exploró tecnologías que preservan la privacidad, incluida la privacidad diferencial (describe patrones en un conjunto de datos mientras retiene información sobre individuos) y el cifrado homomórfico. El equipo también exploró la tecnología de contabilidad distribuida, incluida la cadena de bloques, como parte de la pila de tecnología.

“Tenemos la confianza con arquitectura de datos como una aplicación nativa en la nube peer-to-peer que permita lograr la interoperabilidad de datos, recursos computacionales por acción, y proporcionar a los científicos de datos con un espacio de trabajo común para entrenar y probar algoritmos de inteligencia artificial”, ha indicado  Zarkadaki s .

Las cooperativas inteligentes tienen como objetivo compensar el uso de datos médicos

Un emprendedor vio la oportunidad de establecer un fideicomiso de datos en torno a la información médica personal, uno que intentaría que las empresas que utilizan sus datos realicen pagos a los participantes que cooperan. Jen  Horonjeff , fundadora y directora ejecutiva de  Savvy Cooperative , utiliza títeres en un video publicado en el sitio web de la compañía para explicar el modelo. La compañía utiliza encuestas, entrevistas ,  y grupos de enfoque para recopilar datos, que se ponen a disposición de las empresas de salud y otros proveedores.

Savvy recaudó una cantidad no revelada de fondos de Indie.vc el año pasado, según una cuenta en  TechCrunch. “El financiamiento nos permitirá expandir nuestra oferta, apoyar a más empresas y, a su vez, mejorar la vida de innumerables pacientes más”, afirmó Horonjeff.

Indie.vc adopta un enfoque no tradicional del capital de riesgo y está orientado a nuevas empresas. “Savvy representa todo lo que nos gustaría ver en el futuro del negocio de impacto : propiedad compartida, perspectivas diversas e incentivos alineados , abordando una de las industrias más grandes del planeta”, declaró el fundador de Indie.vc, Bryce Roberts.

En el otro extremo del espectro de ejemplos de confianza en los datos, Facebook estableció en 2018 una Junta de Supervisión, con la promesa de «defender el principio de dar voz a las personas y al mismo tiempo reconocer la realidad de mantener a las personas a salvo», según un informe reciente en  Pizarra. 

La junta se formó seis meses después como un cuerpo de 20  expertos  de todo el mundo y una variedad de campos, incluidos periodistas y jueces. A los primeros críticos les preocupaba que no fuera más que un truco de relaciones públicas. De los más de 150.000 casos presentados, seis fueron elegidos en diciembre pasado. Representaban problemas relacionados con la moderación del contenido, la censura del discurso de odio y la desinformación de Covid-19. Las primeras cinco decisiones de la junta se anunciaron a finales de enero.

Los  casos fueron  debatidos  por paneles de cinco miembros, cada uno con un representante del lugar donde se escribió el mensaje en cuestión. En ocasiones, el panel solicitó comentarios del público y los integró en su decisión. Antes de finalizar una decisión, la mayoría de la junta tuvo que estar de acuerdo.

«Las decisiones reales sobre lo que la gente puede decir y cómo pueden decirlo en nuestro mundo ya no se basan en decisiones de la Corte Suprema», sino de empresas como Facebook, afirmó Michael McConnell, ex juez federal que ahora es director de Derecho Constitucional. Center en la Facultad de Derecho de Stanford, que es miembro de la junta de Facebook. La junta intenta defender la libertad de expresión al tiempo que reconoce la tensión con el «daño que puede ocurrir como resultado de la actividad de las redes sociales», afirmó McConnell.