Inteligencia artificial
Aquellos que comercian con productos falsificados pueden haber encontrado su igual en la Inteligencia Artificial
La plaga 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 22 millones de dólares en moneda falsa en el año 2023. Durante ese año, el Servicio Secreto de EE. UU. realizó casi 200 arrestos por falsificación. El Departamento del Tesoro de los Estados Unidos estima que los billetes falsos, valorados en entre 70 millones y 200 millones de dólares, están en circulación en cualquier momento.
La falsificación es un mal que no solo afecta a las monedas o la circulación de billetes monetarios en todo el mundo. Afecta casi todas las cadenas de suministro. Los informes sugieren que la falsificación y la piratería cuestan a la economía global alrededor de 600 mil millones de dólares cada año.
Según una encuesta realizada por CRISIL, casi el 90% de los consumidores optan por productos falsificados, atraídos por el hecho de que son más baratos y están ampliamente disponibles. El deseo de comprar estos productos también se debe a la necesidad de validación social y reconocimiento que muchas de estas marcas caras y de lujo brindan a las personas.
En medio de este entorno de tener productos falsificados como parte de nuestra vida diaria, es obvio que las agencias de aplicación de la ley intentarán detenerlo. Cualquier amenaza al orden económico global se enfrentará con consecuencias severas. Sin embargo, lo que parece ser un desarrollo interesante en este momento es que los esfuerzos para disuadir la falsificación han estado adoptando paradigmas tecnológicos modernos y de vanguardia. Una de estas tecnologías ha sido la Inteligencia Artificial.
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Técnicas de minería de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático para identificar monedas falsas
Un grupo de investigadores de la Universidad Concordia de Canadá ha publicado un marco único que aprovecha las técnicas de minería de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático para identificar defectos que llevan a la identificación de monedas falsas. La publicación se realizó en la revista ‘Expert Systems With Applications’. Los investigadores estaban asociados con el Centro de Reconocimiento de Patrones y Inteligencia de Máquina (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:
“Utilizando la tecnología de imágenes, escaneamos monedas genuinas y falsas para buscar anomalías que pueden ser bidimensionales o tridimensionales, como letras o la cara de la persona en la moneda.”
Mariam Sharifi Rad, investigadora postdoctoral en CENPARMI y autora principal del artículo, enfatizó que el marco no solo se trata de salvaguardar la economía y sus recursos, sino también de ‘impulsar 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 ubicuas.
El informe del Servicio Secreto de los Estados Unidos que citamos para señalar el volumen de moneda falsa incautada dice que en 2023, la cantidad de pérdida recuperada de delitos relacionados con la ciberfinanza fue tan alta como 1.100 millones de dólares. El número de arrestos por delitos ciberfinancieros fue de 1.019.
Sin duda, estos números validan las afirmaciones que los investigadores hacen sobre su marco, que es algo que ayudará a luchar contra la guerra más grande y empujar los límites de la seguridad y la protección contra la falsificación como la conocemos hasta ahora.
Pero, ¿cómo lograron los investigadores su misión en el terreno? ¿Cómo se hicieron realidad sus intenciones? Para eso, tendríamos que profundizar 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 falsas. Crearon seis conjuntos de datos de imágenes de monedas y los curaron como referencias centrales para su investigación. El despliegue del sistema de minería de imágenes dependió de reglas de asociación difusas y empleó un método de detección de blobs y predicado de relación. El sistema combinado podría extraer información implícita de las imágenes que se alineaba con las perspectivas humanas.
El marco también integra la técnica de optimización de enjambre de partículas (PSO), que ayuda a redefinir dinámicamente los parámetros de umbral, mejorar la eficiencia de la asociación difusa y hacer que el sistema de detección de monedas falsas sea más robusto. El resultado es un sistema que es altamente adaptable a una variedad de conjuntos de datos de imágenes variables.
Para resumir los logros del marco, Ching Suen dijo:
“Este método se puede utilizar para detectar todo tipo de productos falsos, que vemos en todo el mundo. También se puede utilizar para detectar etiquetas falsas en frutas, vinos, licores, etc. Hay muchos lugares donde se puede aplicar.”
No hay duda de que este marco novel para detectar monedas falsas, si se replica y se escala bien, ayudaría significativamente a la economía global. Sin embargo, otra solución que ha estado lidiando con monedas falsas desde su inicio es la moneda basada en blockchain como Bitcoin.
La propiedad de inmutabilidad en monedas basadas en blockchain
Las monedas basadas en blockchain y sus transacciones se ejecutan en los principios de un libro de registro inmutable. Se refiere a un sistema de registro que no se puede alterar.
En el sistema de blockchain, cada bloque de información que contiene hechos o detalles de transacciones está respaldado por un valor de hash correspondiente. Basado en principios criptográficos altamente seguros, este valor de hash comprende cadenas alfanuméricas generadas por bloques individuales.
Cada bloque tiene un valor de hash o firma digital para sí mismo y el anterior, lo que garantiza un acoplamiento inquebrantable y retroactivo de bloques que evita la interferencia con el sistema o la alteración de los datos que ya se han guardado.
Lo que hace que la falsificación sea un concepto redundante en monedas basadas en blockchain es que el valor de hash no se puede ingenierizar inversamente. Ningún usuario puede utilizar la cadena de salida para llegar a los datos de entrada.
En general, en los sistemas de moneda basada en blockchain, es casi imposible alterar o eliminar los datos del bloque colocados en la blockchain. Cada vez que alguien intenta hacer un cambio, la modificación es rechazada por el bloque siguiente, ya que el hash de la liga 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 y cadenas de suministro diarios. La Comisión Europea, por ejemplo, ha abogado por el uso de blockchain para proteger nuestras cadenas de suministro globales de los impactos negativos de posibles demandas, lesiones a los consumidores, pérdida de ventas y daño a la reputación 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 la mejora de la trazabilidad y la realización de un seguimiento de extremo a extremo de productos y envíos a través de una variedad de cadenas de suministro, desde la compra de materia prima 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 utilizar muchos tipos de etiquetas inteligentes, incluyendo códigos QR, etiquetas RFID y firmas en superficies metálicas o cerámicas.
Cada uno de los mecanismos de etiquetado mencionados anteriormente tiene sus ventajas. Por ejemplo, los sistemas alimentados 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 en la ejecución de pagos y el seguimiento de envíos sin problemas.
Cuando se fijan a los productos, las etiquetas RFID ayudan al lector a recibir señales que se despliegan 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 de la implementación es grande y el costo se vuelve significativamente más alto.
Como solución avanzada, han aparecido máquinas de marcado láser en el mercado. Estas máquinas ayudan a incorporar códigos de barras trazables y gráficos en superficies metálicas o cerámicas.
Además de las deliberaciones de la Comisión Europea sobre blockchain y su papel en la seguridad de las cadenas de suministro, un artículo presentado en la 7ª Conferencia Internacional de Ciencias de la Computación y Computación Inteligente 2022 examinó las posibilidades de desarrollar un sistema anti-falsificación utilizando tecnología blockchain.
El artículo presentó la tecnología blockchain como la columna vertebral de un sistema en el que los clientes pueden validar la legitimidad de un producto sin la necesidad de un comerciante correspondiente. Los autores del artículo destacaron el potencial de la blockchain de Ethereum para ayudar a construir el modelo propuesto que podría rastrear la creación y transacciones de cada artículo, garantizando la credibilidad de la autenticidad de un artículo.
El papel de blockchain en la seguridad de las cadenas de suministro y las innovaciones en torno a él han hecho claro que nuestras cadenas de suministro necesitan protección. Tener cadenas de suministro protegidas podría significar un ganador seguro en lo que respecta a la protección contra la falsificación.
Varias empresas han estado invirtiendo en investigación y recursos para utilizar la Inteligencia Artificial para proteger las cadenas de suministro. En las siguientes secciones, discutimos un par de estas empresas y sus soluciones.
#1. IBM
IBM afirma que sus soluciones ayudan a construir cadenas de suministro minimizadas en la interrupción, resistentes y sostenibles. El IBM Sterling® Supply Chain Intelligence Suite, por ejemplo, es una solución de optimización y automatización basada en inteligencia artificial para ayudar a las organizaciones a resolver interrupciones en la cadena de suministro a través de la transformación tradicional. La solución puede transformar las cadenas de suministro digitalmente, mejorar la resistencia y la agilidad, y acelerar el tiempo de valor a través de conocimientos accionables, flujos de trabajo más inteligentes y automatización inteligente.
La solución, según los números de referencia publicados, reduce el tiempo que se tarda en 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 costo. Además, el tiempo necesario para la gestión de interrupciones críticas en la cadena de suministro se reduce de días a horas.
IBM afirma que su solución es adecuada para una variedad de casos de uso, incluyendo seguridad alimentaria, mapeo de cadena de suministro de varios niveles, seguimiento y trazabilidad, gestión de emisiones de la cadena de suministro, evaluación de riesgo y cumplimiento del proveedor, visibilidad del proveedor y más.
Muchas empresas utilizan las soluciones de IBM. Por ejemplo, Antonello Produce las utiliza para mejorar la trazabilidad de los productos desde la semilla hasta la tienda. Pietro Coricelli aprovecha la solución para optimizar la calidad de los alimentos, la fuente sostenible y la transparencia de la cadena de suministro. Sonoco las utiliza 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 inteligencia artificial para diseñar una solución de torre de control que conecta las soluciones de inventario existentes y los sistemas de planificación de recursos empresariales.
(IBM )
Para el año fiscal 2023, IBM generó 61.900 millones de dólares en ingresos, un aumento del 3% en moneda constante, y 11.200 millones de dólares en flujo de efectivo libre, un aumento de 1.900 millones de dólares con respecto al año anterior. La escalada de la inteligencia artificial para mejorar la productividad dentro de IBM expandió los márgenes de beneficio de la empresa.
#2. Oracle
En abril del año pasado, Oracle presentó capacidades de inteligencia artificial y automatización para ayudar a los clientes a optimizar su gestión de la cadena de suministro. Introdujo nuevas capacidades en Oracle Fusion Cloud Applications Suite para ayudar a los clientes con la planificación de la cadena de suministro acelerada, la eficiencia operativa aumentada y la precisión financiera mejorada. Las actualizaciones específicas incluyeron nuevas capacidades de planificación, precios basados en el uso y gestión de reembolsos.
Según Jon Chorley, vicepresidente senior de aplicaciones de cadena de suministro y director de sostenibilidad de 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 las finanzas, los recursos humanos y la experiencia del cliente para acelerar procesos como la cotización al cobro y eliminar las barreras que tradicionalmente han existido entre diferentes funciones comerciales. Este enfoque holístico crea un entorno en el que la inteligencia artificial y la automatización pueden prosperar para ayudar a las empresas a impulsar la eficiencia y lograr más con menos”.
(ORCL )
En marzo de 2024, Oracle anunció resultados financieros del tercer trimestre del año fiscal 2024. Los ingresos trimestrales totales aumentaron un 7% con respecto al año anterior, tanto en dólares como en moneda constante, hasta 13.300 millones de dólares. La renta operativa del tercer trimestre antes de impuestos fue de 3.800 millones de dólares. La renta operativa no GAAP fue de 5.800 millones de dólares, un aumento del 12% tanto en dólares como en moneda constante.
El uso de la Inteligencia Artificial para un futuro seguro
Poner fin a la plaga de la falsificación, el fraude y los materiales duplicados producidos maliciosamente es algo que verá mejoras significativas con el uso de soluciones basadas en inteligencia artificial.
Lo que es más atractivo es que el uso de la inteligencia artificial para proteger la cadena de suministro también beneficiaría a otras áreas de un marco operativo. Por ejemplo, haría que la gestión de almacenes sea 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 bienes genuinos, los consumidores se beneficiarían de entregas más oportunas, y los trabajadores estarían más seguros. Sin embargo, las empresas tendrían que invertir más en hacer que la inteligencia artificial sea más fácil de usar, asignando más recursos a la capacitación y simplificando operaciones complejas mediante la integración de elementos diversos en los muchos nodos de una cadena de suministro global.
También deben monitorear regularmente estos sistemas y su rendimiento, identificando y corrigiendo los errores a medida que surjan.
