Datos si, pero solo los necesarios: Las PETs (Privacy Enhancing Technologies)

El super poder digital que está revolucionando la privacidad.

Imagina que quieres prestarle tu automóvil a un amigo sin darle las llaves de tu casa, que vienen en el mismo llavero. Mejor aún, piensa en compartir tu receta secreta de pastel, pero sin revelar el ingrediente especial que lo hace único. Parece imposible, ¿verdad?

Este es exactamente el dilema que enfrentan empresas y gobiernos todos los días: necesitan compartir información valiosa, pero sin exponer datos sensibles que podrían comprometer la privacidad de las personas o secretos comerciales.

Aquí es donde entran en escena las Tecnologías de Privacidad Mejoradas, o PETs por sus siglas en inglés.

¿Qué son estas tecnologías mágicas?

Las PETs son como superpoderes digitales que permiten obtener valor de los datos sin realmente verlos o compartirlos en su forma original. Son herramientas que rompen el viejo dilema donde tenías que elegir: o compartes datos y obtienes insights valiosos, o los mantienes privados y pierdes oportunidades.

Pensémoslo así: tradicionalmente, para analizar datos de varias organizaciones, estos debían reunirse en un solo lugar, exponiendo información sensible. Las PETs permiten obtener los mismos resultados sin necesidad de mostrar los datos originales. Es como adivinar el peso de una persona sin verla directamente en la báscula.

Tres super poderes digitales

Las PETs tienen tres capacidades principales que parecen sacadas de una película de ciencia ficción, pero son muy reales:

1. Compartir resultados, no datos originales

Privacidad diferencial: Añade «ruido» estadístico para proteger identidades individuales. La Oficina del Censo de EE.UU. la usa para publicar estadísticas sin que puedas identificar a ningún ciudadano específico.

 

• • Datos sintéticos: Crea versiones artificiales de datos que mantienen las mismas propiedades estadísticas. Como una réplica convincente que puede usarse sin riesgos.

2. Ver a través de paredes digitales

 

• • Encriptación homomórfica: Permite analizar datos sin desencriptarlos. Mastercard la usa para detectar fraudes entre bancos de diferentes países sin revelar información de clientes.

• • Pruebas de conocimiento cero: Demuestran que algo es verdad sin revelar ningún detalle adicional. Como probar que tienes suficiente dinero para un préstamo sin mostrar tu saldo bancario.

3. Colaborar sin compartir

 

• • Aprendizaje federado: Entrena modelos de IA en múltiples lugares sin mover los datos. Google lo utiliza para mejorar el reconocimiento de voz de su Asistente.

• • Computación multipartita segura: Divide el análisis entre varias partes sin que nadie vea el conjunto completo.

Gigantes tecnológicos ya a bordo

La revolución de las PETs ya está en marcha con organizaciones líderes implementando estas tecnologías en operaciones reales:

 

• • Mastercard utiliza encriptación homomórfica para que bancos de Singapur, EE.UU., India y Reino Unido compartan inteligencia sobre delitos financieros sin exponer datos sensibles. También experimenta con datos sintéticos para corregir sesgos en sus modelos de IA.

• • Google aplica aprendizaje federado para mejorar su Asistente de voz, entrenando modelos en dispositivos individuales sin enviar grabaciones a servidores centrales.

• • Gigantes farmacéuticos como Novartis, AstraZeneca, Janssen, GSK y Merck colaboran en el proyecto MELLODDY usando aprendizaje federado para descubrir medicamentos más rápido sin compartir sus valiosas fórmulas secretas.

• • La Oficina del Censo de EE.UU. implementa privacidad diferencial en sus estadísticas para prevenir la identificación de ciudadanos específicos.

• • La Comisión Europea, mediante su proyecto HEAT, permite que investigadores franceses realicen búsquedas en bases de datos alemanas cifradas sin acceder directamente a la información ni revelar sus consultas.

Transformando industrias enteras:

En el mundo financiero

Los bancos enfrentan un enemigo común: delincuentes cada vez más sofisticados que utilizan IA y pagos instantáneos para robar y lavar dinero. Antes, cada banco solo podía ver actividades sospechosas dentro de sus sistemas, quedando ciego a operaciones que cruzaban fronteras.

Mastercard rompió este paradigma con una prueba innovadora usando encriptación homomórfica entre Singapur, EE.UU., India y Reino Unido. Los bancos ahora pueden verificar si una cuenta es riesgosa sin ver los datos originales ni revelar quién está haciendo la consulta. Es como preguntar si alguien es peligroso sin mencionar su nombre ni saber quién te respondió.

En la salud

El proyecto MELLODDY en Europa une a gigantes farmacéuticos como Novartis, AstraZeneca y Merck para algo impensable: colaborar en el descubrimiento de medicamentos sin compartir sus valiosas fórmulas secretas. Usando aprendizaje federado, entrenan modelos de IA que aprenden patrones de todas las compañías sin que ninguna vea los datos de las otras. El resultado: desarrollo de medicamentos más rápido y efectivo.

América Latina no se queda atrás

En Uruguay, Meta lideró el programa Open Loop con diez organizaciones locales para explorar el uso de PETs. El estudio reveló que, aunque al principio había poco conocimiento sobre estas tecnologías (apenas 2.5/5), un manual bien diseñado ayudó a identificar riesgos y soluciones.

Los principales obstáculos fueron los costos de implementación, la falta de personal especializado y la incertidumbre sobre regulaciones. Como resultado, las empresas prefirieron comenzar con PETs más sencillas mientras se desarrolla mayor experiencia.

Hacia donde vamos

Para impulsar las PETs en México y Latinoamérica, los gobiernos pueden implementar cinco estrategias clave:

1. Liderar con el ejemplo: Incorporar PETs en sistemas gubernamentales, incluirlas en contratos públicos y crear foros de diálogo que construyan experiencia en el sector público.

2. Invertir en talento e investigación: Facilitar acceso a herramientas de código abierto, financiar aplicaciones prioritarias y reformar programas educativos para crear una fuerza laboral preparada.

3. Promover colaboración transfronteriza: Alinear reglas de protección de datos entre países, eliminar restricciones en transferencias internacionales y crear espacios de experimentación como el exitoso Sandbox PET de Singapur.

4. Desarrollar estándares técnicos: Participar en organismos internacionales de estandarización y crear códigos de conducta específicos para sectores clave como finanzas y salud.

5. Implementar regulación inteligente: Ofrecer certeza legal mediante «sandboxes» regulatorios y reconocer el uso de PETs como factor favorable en evaluaciones de cumplimiento normativo.

Las PETs no son solo tecnología; representan un nuevo paradigma donde la privacidad y la innovación avanzan juntas. En un mundo donde los datos son el nuevo petróleo, estas tecnologías nos permiten refinar ese recurso sin los riesgos de derrames.

La próxima vez que escuches sobre «compartir datos», recuerda que ya no estamos limitados a la disyuntiva de privacidad versus utilidad. Con las PETs, podemos tener ambas.