Tensor9 propone un nuevo modelo para resolver el dilema de privacidad de datos en IA empresarial

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En el marco de Ai4 2025, Michael Ten-Pow, fundador y CEO de Tensor9, presentó una solución innovadora al problema que enfrentan las empresas cuando desean implementar herramientas de inteligencia artificial sobre datos sensibles, pero se topan con barreras de seguridad, legales y de confianza.

El dilema de la privacidad en IA

Ten-Pow describió un escenario común: organizaciones interesadas en soluciones de IA no pueden adoptarlas porque sus equipos de TI, legal y seguridad rechazan enviar datos críticos a entornos de terceros. Esta desconfianza impide la colaboración entre proveedores y clientes, encareciendo la implementación y limitando el valor que la IA puede aportar.

Michael Ten-Pow, fundador y CEO de Tensor9. Fuente: CriptoTendencia

Modelos actuales y sus límites

El CEO de Tensor9 repasó las opciones que existen hoy para desplegar IA en entornos corporativos:

  • Multi-tenant SaaS: rápido y escalable para el proveedor, pero con riesgos de co-mingling de datos y rechazo en sectores regulados.
  • Single-tenant SaaS: mejora el aislamiento de datos, pero no resuelve el problema de confianza.
  • Customer hosting: incluye modelos como Bring Your Own Cloud (BYOC), on-premise y entornos aislados (Air-gapped). Si bien son más seguros para el cliente, suponen un alto coste y complejidad para el proveedor, que termina manteniendo dos productos distintos.

La propuesta de Tensor9

La solución presentada permite que los proveedores desplieguen su software -definido en infraestructura como código- directamente en cualquier entorno que el cliente requiera: AWS, Google Cloud, Azure, on-premise o incluso entornos sin conexión externa. Este enfoque ofrece:

  • Un solo producto para el proveedor, evitando duplicidad y altos costes de soporte.
  • Experiencia tipo SaaS para el cliente, sin necesidad de operar manualmente el software.
  • Reducción drástica de costes para ambas partes, manteniendo estándares de seguridad y cumplimiento.

Impacto potencial

Si este modelo gana tracción, podría desbloquear proyectos de IA en industrias altamente reguladas como banca, salud, legal y gobierno, donde la protección de datos es prioritaria. También podría abrir nuevas vías de ingresos para los proveedores al eliminar las barreras de adopción.

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