Los que venden productos falsificados pueden haber encontrado su rival en la Inteligencia Artificial

La amenaza de los productos falsificados sigue amenazando a las comunidades globales y mantiene a las agencias de aplicación de la ley especializadas en alerta. Según un informe publicado por el Servicio Secreto de los Estados Unidos para el año fiscal 2023, se incautaron hasta US$22 millones en moneda falsificada en el año 2023. Durante ese año, el Servicio Secreto de EE. UU. realizó cerca de 200 arrestos por falsificación. El Departamento del Tesoro de los Estados Unidos estima que billetes falsificados, con un valor entre US$70 millones y US$200 millones, están en circulación en cualquier momento. 

La falsificación es una maldad que no solo afecta a las monedas o a la circulación de billetes monetarios en todo el mundo. Afecta a casi toda la cadena de suministro. Los informes sugieren que la falsificación y la piratería cuestan a la economía global alrededor de US$600 mil millones cada año.

Según una encuesta realizada por CRISIL (CRISIL.BO ), cerca del 90 % de los consumidores optan por productos falsificados, atraídos por el hecho de que son más baratos y están ampliamente disponibles. El impulso de comprar estos productos también proviene de la necesidad de validación social y reconocimiento que muchas de estas marcas caras y lujosas brindan a las personas. 

En medio de este entorno en el que los productos falsificados forman parte de nuestra vida diaria, es obvio que las agencias de aplicación de la ley intentarán detenerlo. Cualquier amenaza al orden económico global sería enfrentada con graves consecuencias. Sin embargo, lo que parece ser un desarrollo interesante en esta etapa es que los esfuerzos para disuadir la falsificación han adoptado paradigmas tecnológicos de vanguardia. Una de esas tecnologías ha sido la Inteligencia Artificial. 

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Técnicas de Minería de Imágenes y Algoritmos de Aprendizaje Automático para Identificar Monedas Falsificadas

Un grupo de la Universidad Concordia de Canadá investigadores han publicado un marco único que aprovecha técnicas de minería de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático para identificar defectos que conducen a la detección de monedas falsificadas. La publicación apareció en la revista ‘Expert Systems With Applications’. Los investigadores estaban asociados al Centro de Reconocimiento de Patrones e Inteligencia de Máquinas (CENPARMI). 

Al explicar cómo el marco identifica los defectos, Ching Suen, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería de Software y autor supervisor del artículo, dijo lo siguiente:

“Usando tecnología de imágenes, escaneamos tanto monedas genuinas como falsificadas para buscar anomalías que pueden ser bidimensionales o tridimensionales, como letras o el rostro de la persona en la moneda.”

Mariam Sharifi Rad, investigadora postdoctoral en CENPARMI y autora principal del artículo, destacó que el marco no solo se trata de proteger la economía y sus recursos, sino también de ’empujar los límites de la tecnología y mejorar la seguridad.’ 

Aquí, debemos recordar que el problema de la falsificación está profundamente entrelazado con aspectos de ciberseguridad, especialmente en esta era digital, cuando las transacciones virtuales son omnipresentes. 

El informe del Servicio Secreto de los Estados Unidos que ya citamos para señalar el volumen de moneda falsificada incautada indica que en 2023, la pérdida recuperada de delitos relacionados con la ciberfinanza alcanzó hasta US$1.1 mil millones. El número de arrestos por delitos ciberfinancieros fue de 1.019. 

Indudablemente, estos números validan las afirmaciones de los investigadores sobre que su marco será una herramienta que ayudará a combatir la guerra más amplia y a ampliar los límites de la seguridad y la protección contra la falsificación tal como la conocemos hasta ahora. 

¿Pero cómo lograron los investigadores su misión en el terreno? ¿Cómo se materializaron sus intenciones? Para eso, debemos profundizar más en el proceso. 

Aprovechando Conceptos Difusos, Minería de Imágenes Semiautomática y PSO

Los investigadores hicieron un uso juicioso de estas tres herramientas para detectar monedas falsificadas. Crearon conjuntos de datos de imágenes de seis monedas y los curaron como referencias centrales para su investigación. El despliegue del sistema de minería de imágenes dependía de reglas de asociación difusas y empleaba un método de detección de manchas y un predicado de relación. El sistema combinatorio podía extraer información implícita de las imágenes que se alineaba con la perspectiva humana. 

El marco también integra la técnica de optimización por enjambre de partículas (PSO), que ayuda a redefinir dinámicamente los parámetros de umbral, mejorando la eficiencia de la asociación difusa y haciendo que el sistema de detección de monedas falsificadas sea más robusto. El resultado es un sistema altamente adaptable a una variedad de conjuntos de datos de imágenes variables. 

Para resumir los logros del marco, Ching Suen dijo:

“Este método puede usarse para detectar todo tipo de productos falsos, que vemos en todo el mundo. También puede usarse para detectar etiquetas falsas en frutas, vinos, licores, y así sucesivamente. Hay muchos lugares donde esto puede aplicarse.”

No hay duda de que este novedoso marco para detectar monedas falsificadas—si se replica y escala adecuadamente—ayudaría significativamente a la economía global. Sin embargo, otra solución que ha tratado con éxito las monedas falsificadas desde su inicio son las monedas basadas en blockchain como Bitcoin. 

La Propiedad de Inmutabilidad en las Monedas Basadas en Blockchain

Las monedas basadas en blockchain y sus transacciones se basan en los principios de un libro mayor inmutable. Se refiere a un sistema de registro que no puede ser alterado.

En el sistema blockchain, cada bloque de información que contiene hechos o detalles de transacciones está respaldado por un valor hash correspondiente. Basado en principios criptográficos altamente seguros, este valor hash comprende cadenas alfanuméricas generadas por bloques individuales.

Cada bloque tiene un valor hash o firma digital para sí mismo y para el anterior, asegurando un acoplamiento incesante y retroactivo de bloques que impide interferencias con el sistema o la alteración de los datos ya guardados. 

Lo que hace que la falsificación sea un concepto redundante en las monedas basadas en blockchain es que el valor hash no puede ser invertido. Ningún usuario puede utilizar la cadena de salida para obtener los datos de entrada. 

En general, en los sistemas de monedas basadas en blockchain, es casi imposible alterar o eliminar los datos del bloque colocado en la cadena. Cada vez que alguien intenta hacer un cambio, la modificación es rechazada por el bloque subsiguiente ya que el hash de la cadena ya no sería válido.

Además de las monedas, el mecanismo de blockchain puede disuadir el fraude y la falsificación en muchos otros aspectos de los sistemas de producción cotidianos y las cadenas de suministro. La Comisión Europea, por ejemplo, ha abogado por el uso de blockchain para asegurar nuestras cadenas de suministro globales contra los impactos negativos de posibles demandas, lesiones al consumidor, pérdida de ventas y daño reputacional a largo plazo.

Blockchain como Solución para Combatir la Falsificación en Empresas de Todo el Mundo

La Comisión Europea ha reconocido el papel que la tecnología blockchain puede desempeñar en mejorar la trazabilidad y llevar a cabo un seguimiento de extremo a extremo de productos y envíos a lo largo de una variedad de cadenas de suministro, desde la adquisición de materias primas hasta la fase en que el usuario recibe el producto terminado. 

La implementación de blockchain puede ocurrir a través de etiquetas inteligentes, y las empresas pueden usar muchos tipos de etiquetas inteligentes, incluidos códigos QR, etiquetas RFID y firmas en superficies metálicas o cerámicas. 

Cada uno de los mecanismos de etiquetado mencionados tiene sus ventajas. Por ejemplo, los sistemas impulsados por códigos QR permiten a las empresas transferir información como la fecha de fabricación, el sitio web de la empresa o el número de atención al cliente. También ayudan a ejecutar pagos y al seguimiento fluido de envíos. 

Cuando se fijan a los productos, las etiquetas RFID ayudan al lector a recibir señales desplegadas a lo largo de las áreas monitoreadas. El sistema puede rastrear el movimiento con alta eficiencia. Sin embargo, el sistema a menudo se considera poco realista cuando el alcance del despliegue es amplio y el costo se vuelve significativamente mayor. 

Como solución avanzada, han aparecido en el mercado máquinas de marcado láser. Estas máquinas ayudan a incorporar códigos de barras y gráficos rastreables en superficies metálicas o cerámicas. 

Además de las deliberaciones de la Comisión Europea sobre blockchain y su papel en asegurar las cadenas de suministro, un artículo presentado en la 7ª Conferencia Internacional de Ciencias de la Computación e Inteligencia Computacional 2022 analizó las posibilidades de desarrollar un sistema anti-falsificación usando tecnología blockchain. 

El artículo propuso la tecnología blockchain como la columna vertebral de un sistema donde los clientes pueden validar la legitimidad de un producto sin necesidad de un comerciante correspondiente. Los autores del artículo destacaron el potencial de la blockchain Ethereum para ayudar a construir el modelo propuesto que podría rastrear la creación y transacciones de cada artículo, asegurando la credibilidad de la autenticidad del mismo. 

El papel de blockchain en asegurar las cadenas de suministro y las innovaciones a su alrededor ha dejado claro que nuestras cadenas de suministro necesitan protección. Contar con cadenas de suministro robustamente protegidas podría significar un ganador seguro en lo que respecta a la protección contra la falsificación.

Varias empresas han estado invirtiendo investigación y recursos en usar Inteligencia Artificial para asegurar las cadenas de suministro. En los siguientes segmentos, discutimos un par de esas empresas y sus soluciones. 

#1. IBM

IBM afirma que sus soluciones ayudan a construir cadenas de suministro con mínima interrupción, resilientes y sostenibles. El IBM Sterling® Supply Chain Intelligence Suite, por ejemplo, es una solución basada en IA de optimización y automatización para ayudar a las organizaciones a resolver interrupciones en la cadena de suministro mediante la transformación tradicional. La solución puede transformar digitalmente las cadenas de suministro, mejorar la resiliencia y agilidad, y acelerar el tiempo de valor mediante ideas accionables, flujos de trabajo más inteligentes y automatización inteligente.

Según los números de referencia publicados, la solución reduce el tiempo que lleva rastrear artículos desde la tienda hasta la granja de 7 días a 2,2 segundos. Reduce los niveles de inventario en un 18 % para ahorrar en desperdicio y costos. Además, el tiempo necesario para la gestión crítica de interrupciones en la cadena de suministro se acorta de días a horas.

IBM afirma que su solución es adecuada para una variedad de casos de uso, incluidos la seguridad alimentaria, el mapeo de cadenas de suministro de varios niveles, el seguimiento y rastreo, la gestión de emisiones de la cadena de suministro, la evaluación de riesgos y cumplimiento de proveedores, la visibilidad de proveedores y más. 

Muchas empresas utilizan las soluciones de IBM. Por ejemplo, Antonello Produce las usa para mejorar la trazabilidad de los productos agrícolas desde la semilla hasta la tienda y el estante. Pietro Coricelli aprovecha la solución para optimizar la calidad alimentaria, el abastecimiento sostenible y la transparencia de la cadena de suministro. Sonoco la usa para salvaguardar la calidad de sus productos y la eficacia de sus medicamentos que salvan vidas. ‘

El equipo de IBM continúa trabajando en la solución para mejorarla incrementalmente cada día. Por ejemplo, recientemente aprovechó la IA para diseñar una solución de torre de control que conecta soluciones de inventario existentes y sistemas de planificación de recursos empresariales. 

Para el año fiscal 2023, IBM generó $61.9 mil millones en ingresos, un 3 % más en moneda constante, y $11.2 mil millones de flujo de caja libre, $1.9 mil millones más año tras año. Escalar la IA para mejorar la productividad dentro de IBM amplió los márgenes de beneficio de la compañía. 

#2. Oracle

En abril del año pasado, Oracle (ORCL ) introdujo capacidades de IA y automatización para ayudar a los clientes a optimizar la gestión de sus cadenas de suministro. Incorporó nuevas capacidades en la Oracle Fusion Cloud Applications Suite para ayudar a los clientes con una planificación de cadena de suministro acelerada, mayor eficiencia operativa y mayor precisión financiera. Las actualizaciones específicas incluían nuevas capacidades de planificación, precios basados en uso y gestión de reembolsos.  

Según Jon Chorley, vicepresidente senior de aplicaciones de cadena de suministro y director de sostenibilidad en Oracle:

“Con la suite completa de aplicaciones integradas de Oracle, las organizaciones pueden gestionar los datos de la cadena de suministro en la misma plataforma que finanzas, recursos humanos y experiencia del cliente para acelerar procesos como cotización a cobro y eliminar barreras que tradicionalmente han existido entre diferentes funciones empresariales. Este enfoque holístico crea un entorno donde la IA y la automatización pueden florecer para ayudar a las empresas a impulsar eficiencias y lograr más con menos.”

En marzo de 2024, Oracle anunció los resultados del tercer trimestre fiscal 2024. Los ingresos trimestrales totales aumentaron un 7 % interanual tanto en USD como en moneda constante, alcanzando $13.3 mil millones. El ingreso operativo GAAP del tercer trimestre fue de $3.8 mil millones. El ingreso operativo no GAAP fue de $5.8 mil millones, un 12 % más tanto en USD como en moneda constante.

El Uso de la IA para un Futuro Seguro

Poner fin a la amenaza de la falsificación, el fraude y los materiales duplicados producidos maliciosamente es algo que verá mejoras significativas gracias al uso de soluciones basadas en IA.

Lo que resulta aún más atractivo es que el uso de la IA para asegurar la cadena de suministro beneficiaría otras áreas de un marco operativo. Por ejemplo, haría la gestión de almacenes más eficiente, los costos operativos disminuirían significativamente, el alcance de la generación de residuos y emisiones no deseadas se reduciría, y la gestión de inventario sería más precisa. 

Además de obtener productos genuinos, los consumidores se beneficiarán de entregas más puntuales y los trabajadores estarán más seguros. Sin embargo, las empresas tendrán que invertir más en hacer que la IA sea más fácil de usar, asignando más recursos a la capacitación y simplificando operaciones complejas mediante la integración de diversos elementos a lo largo de los numerosos nodos de una cadena de suministro global. 

También deben monitorear regularmente estos sistemas y su rendimiento, identificando y corrigiendo fallas a medida que surjan.

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