Tecnologías Privacy-preserving adaptadas a las necesidades de su negocio
Bajo la plataforma Privacy-preserving más avanzada y con el uso de la última tecnología de aprendizaje federado, ofrecemos las soluciones más innovadoras para mejorar los resultados de su negocio.
Beneficios del
aprendizaje federado
NUEVOS ESCENARIOS
Y MEJORA DE RESULTADOS
CONSERVANDO LA PRIVACIDAD
La solución de Sherpa.ai se encuentra en la intersección de la mejora de resultados, el cumplimiento normativo y los estándares ESG.
Sherpa.ai desbloquea el potencial de las colaboraciones de datos entre organizaciones sin comprometer la privacidad, ya que los datos nunca salen del entorno de la organización.
Los datos nunca se comparten, lo que reduce la carga de cumplimiento y el riesgo de filtraciones de datos..
La plataforma promueve un uso ético del dato, respetando la privacidad y contribuyendo a la reducción de la huella de carbono generada en el entrenamiento de modelos.
RESULTADOS
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.
CUMPLIMIENTO REGULATORIO
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.
ESG Y SOSTENIBILIDAD
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.
TRANSFORMATIVE
CASOS DE USO
NIH
Overview: Predictive algorithm training for rare diseases
Industry: Healthcare
Region: USA
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ORANGE & ZURICH
Overview: Collaborative model training between telco and banks
Industry: Financial Services
Region: Europe
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