Infomaniak prepara la llegada de la inteligencia artificial (IA) a sus herramientas de productividad para mejorar el rendimiento de las empresas. La privacidad, la confidencialidad y el control de los datos son fundamentales en el desarrollo: Infomaniak no hace concesiones al respecto. Activable opcionalmente, la IA desarrollada por nuestros equipos respetará el marco estricto del RGPD y la ley suiza sobre protección de datos.

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Nuestra IA podrá localizar y clasificar tus archivos y adjuntos para que encuentres rápidamente:

  • facturas
  • recibos
  • tickets
  • CV
  • albaranes
  • cuentas de gastos
  • presupuestos
  • nóminas
  • contratos
  • documentos de identidad
  • etc.

Se etiquetará automáticamente cada documento. Bastará con pinchar en una etiqueta para mostrar la categoría de contenido deseada. Podrás, por ejemplo, mostrar las facturas de un proveedor, los tickets de un mes en concreto o las nóminas del año anterior. En última instancia, podrás crear tus propias etiquetas.

Una inteligencia artificial ética

«La IA simplificará el flujo de trabajo de las empresas. La gente encontrará más rápido la información que les interesa y dedicarán menos tiempo a clasificar u ordenar los datos. Vamos a desarrollar esta tecnología a nuestro estilo, protegiendo ante todo la privacidad y la confidencialidad. Nos aseguraremos de que la IA esté al servicio de los usuarios y no de otros intereses». Marc Oehler, CEO de Infomaniak

Su activación es opcional. Seguirás teniendo el control.

Utilizamos una inteligencia artificial denominada «débil», como todos los sistemas existentes actualmente. Esto significa que esta IA no tiene conciencia de sí misma, ni sensibilidad ni, mucho menos, espíritu. Por lo tanto, no es como en Terminator 😉

De hecho, se trata de un sistema de aprendizaje automático operado por una red neuronal artificial: el deep learning. Con esta tecnología, los ordenadores son capaces de aprender. La máquina lo utiliza para analizar datos con el fin de tomar una decisión basada en las situaciones encontradas. Se vuelve capaz de aislar formas, rostros, distinguir caracteres mecanografiados, detectar señales en los mercados de valores, detectar fraudes o ayudar con los diagnósticos médicos, por ejemplo. En Infomaniak, esta red neuronal está controlada internamente y totalmente contenida en nuestra infraestructura en Suiza.

El aprendizaje se desarrolla primero a partir de datos públicos

Para entrenar y ofrecer resultados pertinentes, nuestra IA depende de dos puntos:

  • Las preguntas que le hacemos
  • Los datos utilizados para su aprendizaje

Configuramos una red neuronal y luego le damos problemas para resolver a partir de datos públicos. Esto no es ni más ni menos que las matemáticas y la estadística que podríamos hacer a mano. La IA permite repetir estos cálculos más rápidamente. Eso es todo lo que le interesa.

¿Cómo funciona exactamente?

El modelo aprende a distinguir los tipos de contenido de conjuntos de datos públicos de libre acceso.

Le proporcionamos reglas y características básicas para que practique a buscar la mejor combinación posible entre ellas con el fin de distinguir las fotos de vacaciones de las fotos de documentos, las fotos de facturas de las fotos de documentos de identidad, etc.

Así es como funciona:

Primero: la fase inicial de análisis y entrenamiento

Para detectar documentos, nuestro modelo observa los píxeles para producir un conjunto de reglas que representarán características como:

  • una tasa de píxeles blancos superior al 80%
  • la ausencia de personas en la imagen
  • márgenes de tamaños regulares
  • una forma cuadrada o rectangular marcada en la foto
  • etc.

Tras este entrenamiento inicial, el algoritmo es capaz de ignorar las fotos privadas para moverse espontáneamente a las fotos que probablemente sean documentos y clasificarlas con etiquetas.

Después: la fase de mejora y refuerzo

Determinar y etiquetar archivos con las etiquetas correctas es solo la mitad del trabajo. De hecho, el algoritmo debe aprender del usuario que necesariamente modificará las etiquetas para que se correspondan mejor con sus archivos. Este es el caso, por ejemplo, cuando un usuario corrige un gran número de etiquetas. Este user feedback implícito (así se le llama) es la consideración de las acciones del usuario para mejorar la pertinencia del algoritmo con el fin de no reproducir los mismos errores.

Estos pasos se repiten continuamente para alimentar el algoritmo, reforzar el aprendizaje y aumentar la pertinencia. Al ajustar el peso y el umbral de las características, la IA aprende a reconocer mejor ciertos archivos para colocar directamente la etiqueta correcta. A la larga, ya no comete errores.

Una IA individual, aislada de otros usuarios

No hay desbordamiento posible. Para obtener feedbacks personales, esperamos que cada usuario pueda entrenar de alguna manera «su propia IA». Ningún dato puede filtrarse a otro usuario. Tu etiqueta «luna de miel» seguirá siendo tuya. Ídem para una etiqueta personalizada como «salida de caja». Nadie más que tú lo sabrá.

A veces tenemos que ayudar a la máquina

Si un usuario elimina el 90% de las etiquetas de sus facturas, por ejemplo, es probablemente porque nuestro algoritmo estaba equivocado. En situaciones complejas, un especialista en IA de Infomaniak puede necesitar revisar manualmente un archivo o una serie de archivos en caso de error. Puede que la IA no consiga resolver el problema y, por lo tanto, no encuentre la etiqueta correcta. Si este problema es irresoluble, si, y solo si, se trata de un documento, debemos ayudar a la máquina para que pueda avanzar y corregir su error.

Archivos expurgados de información personal y metadatos

Antes de ser objeto de verificación manual, se debe borrar cualquier información que permita relacionar el documento con su propietario.

A continuación, la máquina elimina el enlace con la cuenta de la que procede, elimina sus metadatos (ubicación, hora, fecha, dispositivo, etc.) y las palabras demasiado específicas como nombres, apodos, etc. En cuanto ya no sea posible saber quién es el propietario de un archivo, se puede iniciar la comprobación manual para volver a poner el algoritmo por el buen camino. De esta manera, nos aseguramos de que la IA siempre te proporciona resultados satisfactorios, respetando al máximo la privacidad de los usuarios.

Nuestro compromiso con una IA ética

Nuestra visión de la inteligencia artificial es clara: aumentar la productividad de nuestros usuarios sin sacrificar la protección de la privacidad y la confidencialidad.

  • Tus datos son solo tuyos
  • Nuestra tecnología de IA es independiente
  • Se desarrolla internamente en Suiza
  • No pasa por ningún proveedor externo
  • Está desconectada del resto de usuarios
  • Todo está alojado en Suiza, en nuestras infraestructuras
  • La activación de la IA es opcional y está deshabilitada de forma predeterminada
  • La información se utiliza exclusivamente para mejorar tus servicios, y bajo ninguna circunstancia con fines de marketing
  • La revisión manual de archivos es excepcional y no permite relacionar ningún dato con su propietario
  • Los datos se anonimizan de forma irreversible (Differential Privacy)

Estos avances están en desarrollo. Sin embargo, hay que tener en cuenta que estas son nuestras intenciones en el ámbito de la IA y que no podemos especificar fechas ni confirmar con certeza ninguna característica. Dicho esto, nos parecía importante compartir nuestra visión de la inteligencia artificial y continuaremos manteniéndote informado sobre el progreso en el blog y nuestras redes sociales.