Tecnologías Privacy-preserving adaptadas a las necesidades de su negocio

Gran impacto operativo y financiero a través de entrenamiento de modelos de IA (incluidos datos heterogéneos) sin compartir ningún datos.

Desbloquee nuevas formas de colaboración y escenarios de negocios entre diferentes organizaciones que hasta ahora no podían trabajar juntas.

Resuelve desafíos complejos como la cura o tratamiento de enfermedades raras, aprovechando todo el potencial de los datos mientras protege la privacidad de las personas, ya que los datos no se comparten.

La forma tradicional de entrenar modelos ML/AI ya no es válida..

Las organizaciones ahora deben adaptarse a los nuevos estándares de privacidad y regulaciones; y tendrá que adoptar nuevas Privacy-enhancing Technologies (PET) para cumplir con la regulación.

El cumplimiento normativo disminuye el riesgo de ejecución, acelera el tiempo de comercialización y reduce las necesidades de inversión, ya que la implementación no requiere infraestructura adicional.

El Aprendizaje Federado va más allá de los principios de la ética de los datos, ya que permite extraer todos los beneficios de los datos, preservando la privacidad ya que los datos no se comparten.

El aprendizaje federado descentraliza el procesamiento de datos, lo que disminuye la cantidad de energía necesaria para el entrenamiento del modelo y reduce la huella de carbono.