El auge de los modelos de IA generativa despertó un gran interés por sus diversas aplicaciones. Sin embargo, tanto las empresas como los individuos dependen cada vez más de servicios en la nube para entrenar y desplegar IA, lo que incrementa el riesgo de brechas de seguridad y filtraciones de datos.
Anjuna, con sede en Palo Alto, California, busca mitigar este riesgo mediante un proceso llamado computación confidencial, que implementa en su arquitectura Seaglass. Esta tecnología crea cajas virtuales de intercambio de datos que protegen la información mientras se accede a ella. Una vez conectados a estas "salas" cifradas, los datos pueden utilizarse para tareas como entrenar modelos de IA, analizar información sensible o colaborar en investigaciones, reduciendo así la amenaza de hackeos, brechas de seguridad o filtraciones.
"Creamos lo que llamamos una plataforma universal de computación confidencial", explicó el cofundador y CEO Ayal Yogev a Forbes. "No inventamos la computación confidencial, solo estamos acá para hacerla extremadamente fácil", agregó.
Hoy, Anjuna anunció que recaudó 25 millones de dólares en una ronda de financiación de serie B2 liderada por M Ventures, SineWave Ventures y AI Capital Partners. La ronda eleva la inversión de la empresa hasta la fecha a 67 millones de dólares. Uno de los principales objetivos de la entrada de capital es que la empresa siga desarrollando su nueva función AI Clean Rooms, que solo está disponible en una versión preliminar para clientes selectos.
Nacido en Israel, Yogev, de 44 años, estudió ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en la Universidad de Tel Aviv antes de unirse a la Unidad 8200, una de las unidades de inteligencia y tecnología militar más famosas de Israel. Después de completar un MBA en UC Berkeley, se dedicó a la seguridad empresarial, ocupando varios puestos de gestión en empresas como SafeBreach, Lookout, OpenDNS e Imperva. En 2018, fundó Anjuna con Yan Michalevsky, de 42 años, a quien conocía desde hacía más de 20 años y con quien se reencontró mientras completaba su doctorado en Stanford.
"Somos casi como una empresa de sistemas operativos", dijo Ayal Yogev, director ejecutivo de Anjuna.
La computación confidencial no es algo nuevo. Los fabricantes de chips como Intel, Microsoft y ARM incorporaron hardware en sus CPU y GPU que permite la creación de estas zonas a nivel de servidor. Pero el software que crearon para habilitar estas funciones a menudo no es compatible entre sí, lo que dificulta la colaboración. Cuando Yogev y Michalevsky se enteraron de esto, se emocionaron al encontrar una manera de hacer algo que no se había hecho antes: crear una solución que resolviera el problema de la compatibilidad.
Se dieron cuenta de que solucionar este problema es fundamental para que las empresas puedan aprovechar los modelos de IA avanzados. Por ejemplo, si una empresa de atención médica quiere contratar a una empresa de IA para entrenar un modelo en la detección de enfermedades sin compartir datos confidenciales de los pacientes con la empresa, Anjuna permite entrenar completamente al modelo en la sala virtual. De esta manera, aunque tanto el código como los datos están en el mismo espacio, cada empresa solo tiene acceso a su propia información.
Esto es un desafío con las soluciones convencionales porque a menudo se basan en métodos menos seguros que no aíslan completamente los datos durante el proceso de colaboración. Esto se debe a que carecen del cifrado integral necesario para proteger los datos en uso.
Proteger los datos parece sencillo, pero es más fácil decirlo que hacerlo: dado que la informática confidencial se centró tradicionalmente en el hardware, crear el software con el cifrado necesario requiere trabajar a un nivel profundo en la pila del sistema. Eso significa que los desarrolladores de Anjuna necesitan tener más conocimientos de la infraestructura del sistema informático subyacente, en lugar de limitarse a la programación a nivel de aplicación. Esto añade capas de complejidad al desarrollo de su plataforma. "Somos casi como una empresa de sistemas operativos", dijo Yogev.
Wayne Duso, asesor tecnológico de Bedrock Security y Anjuna, dijo a Forbes que trabajar en este nivel y ser compatible con múltiples tipos de hardware es lo que permite a Anjuna ser competitivo en el mercado.
"Lo que esta gente hizo es encontrar una forma de que el proceso de los programadores de desarrollar, probar y proteger la implementación y la ejecución del código sea uniforme", dijo. "Simplificaron lo difícil", completó.
Laura Martínez, directora de marketing de seguridad de NVIDIA, dijo que otra ventaja de la computación confidencial es que podría alentar a las empresas a colaborar en proyectos que de otra manera no harían sin tener que preocuparse por perder datos confidenciales.
"Ya está empezando a revolucionar la forma en que las empresas se relacionan entre sí, especialmente en los servicios de salud y financieros", afirmó. "Espero que en un futuro próximo todo se haga en un entorno informático confidencial", agregó.
De cara al futuro, Yogev precisó que su empresa pretende hacer que este entorno sea más accesible para finales de año, fecha en la que la empresa planea ofrecer sus funciones en un mercado más amplio. "Estamos ampliando nuestro mercado de acceso", afirmó. "La informática confidencial será el próximo gran facilitador", señaló.
*Con información de Forbes US.
