Opinión

El potencial de la autenticación biométrica de reconocimiento facial

2018.11.09 | Por Michael Xie, fundador, presidente y director de Tecnología de Fortinet

Michael Xie, fundador, presidente y director de Tecnología de Fortinet
Michael Xie, fundador, presidente y director de Tecnología de Fortinet

A pesar del ruido que ha generado la tecnología de autenticación biométrica de reconocimiento facial, es importante reconocer que ésta aún se encuentra en sus primeras etapas. Esto es importante porque la eficacia y el potencial de su uso están preparados para proporcionar niveles increíbles de seguridad y servicio en una amplia gama de verticales.

Hoy más que nunca, ese mayor nivel de seguridad digital y física es muy necesario. Por lo tanto, ahora es el momento de una discusión realista sobre cómo aprovechar el potencial de la autenticación biométrica de reconocimiento facial para garantizar que su desarrollo continuo incluya salvaguardas y aproveche las posibles oportunidades.

La autenticación biométrica de reconocimiento facial es ahora una tecnología doméstica regular. Reemplazando la función de seguridad de escaneo dactilar digital en modelos anteriores, la capacidad de reconocimiento facial del iPhone X tiene a millones de usuarios experimentado la tecnología por primera vez. El rostro del usuario está conformado por 30.000 puntos infrarrojos separados y funciona en conjunto con una serie robusta de defensas para evitar la autenticación falsa, incluida una contraseña tradicional. Pero la versión para iPhone de la tecnología representa solo un indicio de su alcance y posibilidades.

Es importante destacar, sin embargo, que el reconocimiento facial biométrico existe por una razón. Y ese motivo es su capacidad para robustecer la identificación de algo que conoce (como una contraseña) o algo que posee (como una computadora portátil o una insignia de seguridad). Cuando se utiliza como un segundo factor de autenticación, la biométrica representa una mejora de seguridad significante.

Y como parte de la conversación sobre la tecnología se enfoca comprensiblemente en la privacidad y otros desafíos, hay una gran cantidad de otros potenciales que aún no se han aprovechado. Considere el potencial del reconocimiento facial simplemente como una herramienta de servicio al cliente. Es una buena ocasión para comenzar la discusión porque las opiniones y perspectivas sobre la privacidad cambian dramáticamente entre las industrias.

Según el informe Hotel 2025 de Oracle, existe un entusiasmo creciente por los sistemas de reconocimiento facial que podrían usarse para identificar e incluso interactuar con los huéspedes, con el 72% de los operadores de hoteles esperando implementar dicha tecnología en los próximos cuatro años.

Para los proveedores de atención médica, especialmente en las áreas de vida asistida y para los pacientes que padecen de Alzheimer, demencia o cualquier tipo de deterioro cognitivo, el reconocimiento facial ofrece una mayor protección para el paciente. Si un paciente se ha alejado de una instalación sin identificación, el reconocimiento facial puede ayudar a identificarlo rápidamente y volverlo a un ámbito seguro.

En educación, algunos distritos escolares en los Estados Unidos ya buscan tecnología de reconocimiento facial combinada con algoritmos de aprendizaje automático para identificar personas, objetos e incluso comportamientos que podrían presentar amenazas de seguridad.

Para aplicaciones de seguridad pública, las posibilidades son realmente ilimitadas. Pero hay una segunda pieza tecnológica del rompecabezas que necesita un mayor desarrollo.

Para aprovechar verdaderamente el poder del reconocimiento, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático se pueden optimizar con biometría. El video no es como otros tipos de datos. Puede acelerarse o desacelerarse para su revisión, pero sin IA, ese proceso sigue siendo complicado y lleva mucho tiempo. Según el Centro Nacional de Estadísticas de Educación, hasta el 94% de las escuelas secundarias públicas utilizan cámaras que capturan transmisiones en vivo, lo que hace que sea poco realista analizar la información capturada manualmente en tiempo real.

Para lograr las mayores complejidades de las aplicaciones avanzadas, el video debe convertirse a bytes. La IA puede entonces analizar de manera eficiente esos datos para identificar patrones, creando un índice de búsqueda de eventos. Si bien los datos biométricos son actualmente lo suficientemente sofisticados como para determinar e identificar la actividad, se necesitará más innovación en IA para cerrar esa brecha restante. Esa capacidad aún está a uno o dos años, pero será una herramienta que cambiará totalmente una amplia gama de industrias.

La forma en que esto se alineará con la era posterior a las regulaciones de protección de datos personales como GDPR y a las preocupaciones de privacidad aún está por verse. Pero lo cierto es que el nivel de cumplimiento de la privacidad será mucho más confiable en una tecnología desarrollada e implementada profesionalmente con responsabilidad, en lugar de lo que tenemos ahora: imágenes confusas filmadas en miles de teléfonos con cámaras diferentes y luego transmitidas, cargadas o compartidas después de que haya ocurrido un evento o incidente, sin contexto, responsabilidad o confiabilidad, y, lo más importante, sin consideraciones de privacidad.

La pregunta no es si seremos capturados en video a lo largo de nuestras vidas diarias. Ya existen miles de millones de cámaras de seguridad en todo el mundo, y millones más en los bolsillos de todos. Ahora necesitamos descubrir la mejor manera de optimizar responsablemente lo que ya es una realidad con una tecnología que creará mayores niveles de seguridad y servicio.