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Sherpa.ai lanza su plataforma de inteligencia artificial aplicada a la privacidad de datos

La compañía asegura que 'Keynote 2023' puede representar un "antes y un después" en el uso de datos de forma privada y segura

De izquierda a derecha, el fundador de Sherpa, Xavi Uribe-Etxebarría, y el jefe de operaciones, Tom Gruber.

De izquierda a derecha, el fundador de Sherpa, Xavi Uribe-Etxebarría, y el jefe de operaciones, Tom Gruber. / Imagen cedida

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Redacción
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La 'startup' española Sherpa.ai ha anunciado este miércoles el lanzamiento comercial de su plataforma de inteligencia artificial aplicada a la privacidad de datos. El consejero delegado de la compañía, Xabi Uribe-Etxebarria, ha presentado la plataforma durante la 'Keynote 2023' de la compañía y ha asegurado que esta puede representar un "antes y un después" en el uso de datos de forma privada y segura para desarrollos de inteligencia artificial.

La plataforma se basa en el paradigma de Aprendizaje Federado y permite entrenar modelos de Inteligencia Artificial sin compartir datos privados, lo que habilita nuevas formas de colaboración entre distintas empresas. La tecnología ha sido probada por organizaciones como KPMG y Telefónica, que han llegado a acuerdos con Sherpa.ai para su uso, así como con el NIH (Servicio de Salud de los Estados Unidos).

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Con motivo del lanzamiento del producto, Sherpa.ai ha lanzado una lista de espera en su web para solicitar acceso a la plataforma con la posibilidad de adquirir una versión 'freemium' para realizar experimentos. Asimismo, la compañía también comercializará una versión para empresas y una versión 'Hub', destinada a organizaciones que permitan que otros actores utilicen sus datos sin necesidad de compartirlos, garantizando así la privacidad y la seguridad.

En el evento de presentación, han participado entre otros el director de Estrategia de IA de Sherpa.ai y funddador de Siri, Tom Gruber y el ex director de Política de Ciencia y Tecnología en la Casa Blanca con Barack Obama y asesor de la compañía, Thomas Kalil. Entre los casos de uso de la plataforma se encuentra el estudio de datos para el diagnóstico de enfermedades, el entrenamiento de modelos e industria 4.0, proyectos de detección de fraude o eficiencia energética.

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