Tag Archive: Inteligencia artificial

  1. Intel Capital invirtió USD 132 millones en 11 nuevas empresas de tecnología disruptiva

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    Intel Capital anunció nuevas inversiones por un total de $132 millones en 11 nuevas compañías de tecnología; estas compañías comercializan innovaciones en inteligencia artificial (IA), computación autónoma y diseño de chips. Las compañías que se unen a la cartera de Intel Capital son Anodot, Astera Labs, Axonne, Hypersonix, KFBIO, Lilt, MemVerge, ProPlus Electronics, Retrace, Spectrum Materials y Xsight Labs.

    “Intel Capital identifica e invierte en nuevas compañías de tecnología disruptiva que trabajan para mejorar la forma en que trabajamos y vivimos. Cada una de nuestras inversiones recientes supera los límites en áreas como la inteligencia artificial, la analítica de datos, los sistemas autónomos y la innovación de semiconductores. En Intel Capital estamos entusiasmados de trabajar con estas compañías a medida que sorteamos los desafíos mundiales actuales y juntos impulsamos el crecimiento sostenible de largo plazo”, indicó Wendell Brooks, Vicepresidente Senior de Intel y Presidente de Intel Capital.

    La compañía está en vías de invertir entre $300 y $500 millones de dólares en compañías de tecnología en 2020, que abarcan campos tecnológicos en inteligencia artificial, borde inteligente y transformación de la red. Estas tecnologías aportarán amplias transformaciones a los sectores de salud, automotriz y de bienes de consumo, entre otros.

    A su vez, desde la empresa creen que el personal diversificado mejora la innovación y sus inversiones lo reflejan. En 2019, el 32% de las nuevas inversiones de Intel Capital se hicieron en compañías de tecnología nuevas dirigidas por mujeres, minorías subrepresentadas, miembros de la comunidad LGBTQ, emprendedores que viven con discapacidades y/o veteranos, en contraste con el 18% en 2018.

    En 2015, Intel Capital anunció su meta de invertir $125 millones durante cinco años en compañías que tienen una dirección con diversidad. Esa meta se logró dos años antes, en 2018, y en el primer trimestre de 2020, Intel Capital logró un nuevo hito al haber superado los $300 millones de dólares invertidos desde que esta iniciativa se anunció públicamente.

    Con el compromiso de aportar recursos y experiencia para acelerar el trabajo de estos equipos, en 2019 Intel Capital invirtió $466 millones de dólares en 36 inversiones nuevas y en 35 inversiones de seguimiento, dirigió 72% de sus operaciones y tuvo 22 salidas de inversión exitosas.

  2. Bankia y Minsait se alían para reducir el fraude bancario

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    Bankia y Minsait han firmado un acuerdo de colaboración con el fin de convertirse en el principal referente frente a la lucha contra el fraude bancario y las anomalías de ciberseguridad.

    El convenio rubricado entre ambas compañías tiene como objeto desarrollar, implantar y comercializar una solución antifraude, basada en la inteligencia artificial, capaz de, por un lado, prevenir, detectar y contener tendencias o patrones de fraude y, por otro, la detección de anomalías en el ámbito de la ciberseguridad.

    El considerable aumento del número de transacciones en el entorno digital y la necesidad de dotar de mayor seguridad a las operaciones realizadas en servicios de venta online, pago contactless o transferencias nacionales e internacionales, entre otros, propicia el riesgo de cibercrímenes como el fraude, algo que constituye un auténtico desafío para entidades financieras y empresas dentro de su entorno multicanal.

    La alianza entre ambas empresas, que implica la combinación de algoritmos, inteligencia y explotación de datos históricos de ambas instituciones, contempla el desarrollo de una solución antifraude con capacidad de respuesta rápida y confiable que permitirá abordar los desafíos presentes y futuros en este campo. SIA, adquirida recientemente por Indra, aportará sus capacidades para desarrollar las iniciativas contempladas en el marco del acuerdo.

    La herramienta utilizará motores de detección basados en técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), redes neuronales con Inteligencia Artificial, niveles de procesamiento in-memory computing y la creación de patrones apoyados en conocimiento experto sobre actividades fraudulentas.

    Por otro lado, el acuerdo contempla la detección de anomalías en entornos de ciberseguridad, aplicando técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning dentro de un contexto de Big Data, lo que posibilita explotar datos históricos y generar el conocimiento necesario para modelar comportamientos y detectar desviaciones o acciones ilegítimas no esperadas. Todo ello, permite la reducción del número de falsos positivos, algo que favorece que los equipos técnicos atiendan las anomalías que realmente son importantes.

    El resultado de esta alianza tiene un impacto directo en la reducción de costos operativos en cualquier entidad bancaria o empresa relativos a los procesos de detección, prevención y gestión de fraude, manteniendo los niveles de fraude conocido y reforzando las capacidades de prevención sobre el fraude no conocido.      

  3. Empresas han incrementado un 25% el uso de Inteligencia Artificial

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    Bastó muy poco para que el Covid-19 pudiera traspasar fronteras e incluso continentes, definitivamente lo que se consideraba normal tendrá, por mínimo, evolución. La experiencia que proveen los negocios a sus clientes es uno de los factores más relevantes para el éxito de cualquier negocio, pues qué tan buena sea ésta, afectará positiva o negativamente en el grado de su fidelidad. Por ello, un estudio realizado por Zendesk a más de 23,000 empresas alrededor del mundo, evaluó el impacto que se ha tenido desde el inicio de la pandemia, comparando con números del 2019.

    En 2019, empresas de todo el mundo han incrementado un 25% del uso de la Inteligencia Artificial, de acuerdo con la consultora especializada McKinsey. Además, 63% de los encuestados afirmó que la incorporación de esta tecnología ha generado un aumento de ingresos en las unidades de negocio donde la han implementado.

    Los chatbots han pasado por el ciclo publicitario tantas veces que 7 de cada 10 personas tienen “cansancio de chatbot”, de acuerdo con un titular. Pero la realidad es que simplemente se convirtieron en parte indispensable del comercio digital. Desde fines de febrero hasta la última semana de abril, las soluciones de Answer Bot crecieron más de 90%.

    A medida que más empresas se conectaban a la API de WhatsApp Business en el transcurso de 2019, vimos que la cantidad de mensajes de WhatsApp que pasaban por la plataforma de Zendesk creció más del 3,000%. Desde el inicio de marzo, fue registrado un incremento de 101% en el uso de WhatsApp por parte de clientes que querían hablar con las empresas.

    La semana del 12 de abril empezaron a crecer aún más los contactos de las personas con las empresas. Desde fines de febrero, los tickets en general crecieron un 33% en Latinoamérica, comparados con el mismo periodo de 2019.  Desde fines de febrero hasta fines de abril, el nivel de satisfacción de los clientes (CSAT) estuvo estable alrededor de 88%.

    Cuando hablamos de automatización y aprendizaje automático, en realidad no estamos tratando de reemplazar a las personas que apoyan a los clientes. Lo que estamos tratando de hacer es eliminar parte del trabajo duro de su día para que puedan concentrarse en problemas más complejos.

    En resumen, esta pandemia ha dejado como principales lecciones aceptar la situación actual para entender de mejor manera las reales necesidades y aspiraciones de sus clientes, perderle el miedo a adaptarse y transformarse, pero sobre todo no desaprovechar esta gran oportunidad de verdaderamente empatizar.

  4. La conectividad inteligente está creando la oportunidad para nuevos modelos de negocio

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    El uso de la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas ha evolucionado rápidamente en los últimos años; al usar masivamente los dispositivos móviles en el retail vemos como la fusión de 5G con IA e IoT, ahora acuñada como conectividad inteligente, está impulsando la transformación digital del comercio minorista.

    La conectividad inteligente está creando la oportunidad para nuevos modelos de negocio. Actualmente, estamos en la cuarta irrupción de la venta minorista, la venta por Internet. El crecimiento y el impacto de las compras en línea han afectado al sector minorista, llevándolos a investigar cómo usar las nuevas tecnologías para personalizar su experiencia en la tienda.

    Algunos de los casos de conectividad inteligente, son los espejos inteligentes, que usan tecnologías intuitivas, podrían actuar como asistentes digitales que brindan a los compradores acceso virtual. Estos espejos podrían usar una combinación de tecnologías de reconocimiento visual y de gestos para identificar los elementos que se están probando, permitir la selección de alternativas, o solicitar que se traigan otras selecciones desde el piso.

    Por otra parte, recorrer grandes tiendas de estilo de almacén puede ser frustrante, y los compradores a menudo tienen preguntas de las que carece el embalaje del producto. Los robots móviles autónomos (AMR) se pueden convocar a una ubicación para ayudar a los compradores a navegar rápidamente a la mercancía que están buscando. Todavía, la latencia es un enorme desafío para los robots.

    Para que funcionen con niveles de inteligencia que parecerán naturales y atractivos para los humanos, las latencias de milisegundos de 5G pueden ayudar con el análisis, razonamiento, ajuste de datos y optimizaciones en tiempo real necesarias para este nivel de IA.

    Utilizando la realidad virtual (VR) y la tecnología de seguimiento ocular, los compradores pueden recorrer una tienda virtual y proporcionar información sobre el comportamiento del consumidor en tiempo real. Al poder cambiar las configuraciones virtualmente, los minoristas pueden obtener resultados de manera más rápida y a mayor escala.

    Sin embargo, el rendimiento de la red puede interrumpir las aplicaciones de realidad virtual, lo que afecta la experiencia del usuario. El 5G puede ofrecer una mejora cien veces mayor en la capacidad de tráfico a una aplicación de realidad virtual.

  5. Para proteger las cuentas en línea, ¿las contraseñas desaparecerán?

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    Intel Security declaró el primer día mundial de contraseña en 2013, siete años más tarde, Avast espera con ansias alternativas que podrían hacer que las contraseñas queden obsoletas.

    “La gente reutiliza las contraseñas, las credenciales de inicio de sesión son necesarias para acceder y hacer diversas cosas, haciendo que tengamos tantas cuentas que es prácticamente imposible para una persona crear una contraseña fuerte y única para cada cuenta”, indicó Luis Corrons, Evangelista de Seguridad en Avast.

    Recientemente, se informó que 500.000 credenciales de inicio de sesión de Zoom se filtraron en la darknet, pero estas credenciales de inicio de sesión no eran nuevas, ni eran exclusivas de las cuentas de Zoom. Los ciberdelincuentes prueban las credenciales de inicio de sesión de filtraciones de datos para ver si pueden acceder a otras cuentas, porque son muy conscientes de que las personas reutilizan las contraseñas de varias cuentas.

    Según una encuesta de Avast, el 42% de los argentinos reutiliza su contraseña para otra cuenta, y de ellos, el 88% declaró que es consciente de que esto es riesgoso.

    Lo que se ha convertido en estándar de la industria es una antigua tradición que llega hasta el comienzo de la civilización. Desde las primeras expresiones del “ábrete sésamo” hace siglos, la gente ha estado usando palabras y códigos secretos para probar la identidad y obtener la admisión. Pero una nueva ola de tecnología está a la altura de reducir el riesgo de seguridad de contraseñas hackeables mediante la eliminación de ellas por completo. Algunas organizaciones ya están utilizando estas medidas, pero ninguna ha sido ampliamente adoptada todavía.

    Gartner predice que para 2022, el 60% de las empresas más grandes del mundo y el 90% de las empresas medianas del mundo implementarán métodos de seguridad sin contraseña en más del 50% de los casos de uso. Estos son algunos de los principales contendientes en autenticación sin contraseña.

    Gracias al sistema de reconocimiento de huellas dactilares en smartphones, la autenticación biométrica utiliza características de identificación exclusivas de los cuerpos, como una cara o una huella digital. En este modelo, una persona se convierte en su propia contraseña. Sin embargo, podría surgir un problema si otra persona replicara los datos biométricos.

    Por otra parte, el inicio de sesión único, es un protocolo de autenticación que permite a los usuarios introducir un nombre de usuario y una contraseña que luego abre varias aplicaciones y programas. De esta manera se reduce el área de superficie de ataque al tener solo un punto de entrada.

    A su vez, en la autenticación basada en riesgos, la IA mide el riesgo de la transacción mediante el análisis del solicitante y lo que el solicitante está solicitando. Si se considera de bajo riesgo,la IA permite que la transacción continúe. Si se considera de riesgo medio, el sistema solicitará otro factor de identificación. Y si se considera de alto riesgo, el sistema bloqueará la transacción.

    Finalmente, nos encontramos con la huella digital del dispositivo, donde el programa de seguridad toma una huella digital, registrando su marca, memoria, ubicación, y dirección IP. A partir de entonces, cuando ese dispositivo inicia sesión, el programa de seguridad lo reconoce y, a continuación, utiliza el análisis basado en el riesgo para continuar con la transacción.

    “Pero el hecho es que todavía no vivimos en un mundo sin contraseñas, por lo que depende de cada uno de nosotros individualmente proteger nuestros datos y dispositivos con la mejor seguridad posible.” continuó Corrons.

  6. Cómo usan los gobiernos la tecnología para combatir el COVID-19

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    A lo largo de la historia de la humanidad las epidemias y pandemias se han presentado afectando a gran parte de la población, sin embargo, en la batalla contra el COVID-19 la tecnología ha sido una gran aliada para detectar y combatir el nuevo virus.

    Desde que el COVID-19 dio inicio en la ciudad de Wuhan, China, el gobierno del país asiático ha utilizado la tecnología a su favor. Desde robots desinfectantes y drones, hasta cascos equipados con tecnología térmica para medir la temperatura de sus ciudadanos. Al mismo tiempo, para evitar el contacto humano, se han desarrollado robots inteligentes que entregan paquetes de comida y medicamentos, así como drones para controlar el bienestar de la población a través de la telemedicina, es decir, recibir apoyo médico a distancia y realizar entregas de paquetería para evitar el contacto humano.

    Adicionalmente, a lo largo de todo el mundo se están ofreciendo incentivos económicos a startups tecnológicas para crear herramientas que contribuyan a mejorar la calidad de vida de las personas durante la pandemia, esfuerzo en el que están participando empresas como Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM, Microsoft y Twitter.

    “Durante esta pandemia hemos sido testigos del uso de la tecnología para crear soluciones de diagnóstico que permiten identificar a los posibles enfermos, desde software que detecta los síntomas a través de imágenes topográficas computarizadas, hasta tecnología de reconocimiento facial, la Inteligencia Artificial se ha posicionado como un factor clave que, incluso, en este momento se está usando para acelerar el desarrollo de una posible vacuna que contribuya a frenar el contagio del virus”, mencionó Ricardo Pizzuto, Fundador y Director General de openBerry Foundation (oBF).

    En Corea del Sur, por ejemplo, se logró contener el contagio gracias al reconocimiento facial, facilitando así la identificación de las personas que tuvieron contacto con algún enfermo, permitiendo anticipar su cuarentena y evitar la propagación del virus, al mismo tiempo que reducir los efectos en la economía. Del otro lado del mundo, en Estados Unidos, empresas como Tesla, de Elon Musk, se dieron a la tarea de construir ventiladores para los hospitales, especialmente para el estado de Nueva York, que es uno de los más afectados.

    En España y China, utilizaron drones para seguir a las personas que salen a la calle para preguntarles el motivo de su salida y, en caso de ser necesario, instarlos a regresar a casa, mientras que los vehículos aéreos están siendo utilizados para el transporte de productos de primera necesidad y así evitar el contacto entre personas.

    En México, por otra parte, se están utilizando chatbots vía SMS o páginas web para tener comunicación con la población sobre sus síntomas, saber si es necesario direccionarlos a una institución de salud dependiendo del cuadro que presenten. Pizzuto anotó que “estas herramientas también son de gran ayuda para evitar la mala información respecto al COVID-19”.

    “Sin lugar a duda, la tecnología es un aliado incomparable en la lucha contra esta pandemia, por lo que a partir de ahora es altamente probable que los gobiernos designen una gran parte de su presupuesto para el desarrollo de tecnología médica para proteger a los ciudadanos”, añadió el directivo de oBF.

  7. La Inteligencia Artificial será fundamental para la transformación digital en 5G

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    Long Term Evolution (LTE) ha establecido tecnologías para telecomunicaciones inalámbricas que se expandieron con el desarrollo de 5G, sin embargo, la integración de la inteligencia artificial y la distribución de capacidades informáticas irá contribuyendo a la transformación de redes y entornos de aplicaciones para permitir la innovación en servicios digitales. Esto se especifica en “5G Global: tecnologías y elementos transformadores”, un extracto del estudio publicado por 5G Americas.

    El documento analiza cómo 5G en IA contribuirá a la automatización y gestión de redes en aspectos concretos como la optimización de redes en tiempo real, la gestión de redes con un mayor número de celdas pequeñas, organizando el uso de varias bandas de espectro en redes 5G, ciberseguridad y monitoreo de problemas de infraestructura de red.

    La IA ya está presente en algunas aplicaciones de uso masivo, como los asistentes de voz y el reconocimiento biométrico, sin embargo, con el tiempo, se espera que esté más integrado con casos de uso como vehículos y ciudades inteligentes, tareas de apoyo como el reconocimiento del lenguaje facial, seguridad, procesamiento de sensores, comprensión de escenarios y reconocimiento de objetos.

    Las redes 5G se proponen como una futura plataforma de innovación capaz de soportar ciudades inteligentes, vehículos conectados y aplicaciones masivas de Internet de las cosas, que requieren elementos de infraestructura, como el acceso al espectro, pero también tecnologías de transformación, como la IA.

    Varios de los elementos transformadores de 5G ya se habían introducido en las redes LTE. La combinación de estas tecnologías con características específicas de 5G, como el acceso al espectro nunca utilizado para banda ancha inalámbrica, permitirá el desarrollo de servicios como IoT masivo y comunicaciones celulares entre vehículos.

    El estudio destaca que las redes más distribuidas, virtualizadas y habilitadas por software combinadas con IA permitirán un doble beneficio para los usuarios, ya que esto puede contribuir a una mejor gestión de las redes por parte de los proveedores y al desarrollo y aplicaciones innovadoras.

  8. Nueva herramienta basada en IA mide la circulación de personas y su distanciamiento social

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    Practia anunció el desarrollo local de una herramienta tecnológica basada en inteligencia artificial, machine learning y cámaras digitales de video, destinada a contribuir a administrar la circulación de personas en espacios públicos, abiertos y cerrados.

    “Hemos desarrollado en pocas semanas una herramienta que permitiría a los centros comerciales, a los gobiernos provinciales y municipales, comprender y conocer más la circulación de personas bajo un esquema administrado tanto en espacios abiertos como cerrados”, explica Ricardo Scattini, Arquitecto de Soluciones digitales de Practia.

    Desarrollada en Argentina, permitirá contribuir a contabilizar la cantidad de personas que se encuentran utilizando tapabocas, así como la distancia entre una persona y otra. También podría informar, en caso de cercanía, si se trata de dos adultos o de un adulto acompañando a un menor. La solución se integra con los sistemas digitales de cámaras de seguridad de fábricas, centros comerciales y centros municipales de vigilancia.

    “La herramienta busca brindar información que apoye la posibilidad de volver de a poco a circular por las calles, acceder a los centros productivos y dependencias públicas y comercios, aportando datos para monitorear el distanciamiento social que recomiendan los infectólogos. Esto se hace sin afectar la identidad ni privacidad de las personas, porque lo que se busca es poder tener un mapa de calor y de situación del conjunto”, explica el ejecutivo a cargo del proyecto.

    “Es importante poder contribuir desde todos los sectores a evitar que el cuidado de la salud sea sinónimo de freno de la economía. Creemos que esta herramienta es uno de los aportes que podemos hacer nosotros”, agrega Juan Echagüe, Director de I+D de Practia.

  9. La Inteligencia Artificial no busca reemplazar al ser humano

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    Por Maikol Zumbado, Director de Tecnología en Prodigious Latin America

    Por estos días, el uso de la Inteligencia Artificial acapara la discusión en el mundo. En octubre de 2019, durante las protestas que se dieron en Hong Kong, quienes estuvieron en las calles recibieron el siguiente mensaje, “sabemos que estás ahí, deberías volver a casa”. Un importante debate se desató alrededor del mensaje y sobre todo lo que había alrededor del mismo, el uso del reconocimiento facial y el manejo de datos personales.

    Por otra parte, Ursula Von der Leyen, tras convertirse en la presidenta de la Comisión Europea, asumió el compromiso de posicionar a los 27 Estados Europeos, en un referente de la regulación de esta tecnología emergente. En el marco de estas acciones, en febrero se lanzó el Libro Blanco sobre Inteligencia Artificial, en el que se traza algunas pistas sobre cómo se quiere abordar esta área de la tecnología.

    El debate retomado por la Unión Europea está orientado a prevenir cualquier exceso de esta tecnología. En este punto, vale la pena aclarar que la Inteligencia Artificial más que un robot diseñado para reemplazar al ser humano, es una herramienta tecnológica enfocada en resolver problemas complejos, sustentados en análisis estadísticos recientes e históricos. Se creó para optimizar los procesos en las organizaciones.

    La IA integra varios procesos, por ejemplo, mejora la experiencia de los usuarios al momento de comprar. Es decir, antes de llegar a un almacén e incluso a través de una tienda online, las empresas tendrán una idea sobre qué es lo que busca la persona gracias a la integración de diferentes recursos como machine learning (manejo de datos), datos de interacciones entre usuarios, historial de navegación, experiencias en la Red, búsquedas en redes sociales y sitios de compras, entre otros.

    Un caso de éxito para Prodigious, relacionado con este tema, es la creación de una plataforma que permite unificar los perfiles de más de 80 000 personas, administrar sus marcas personales, ampliar sus oportunidades profesionales y aprovechar el conocimiento y la experiencia de todo el grupo de agencias. Este tipo de desarrollos facilita emplear y conectar los datos a grandes escalas.

    La tendencia de la IA es un tema que aún genera múltiples dudas, especialmente relacionadas con su alcance. Sin embargo, mientras se sostiene el debate entre sus límites y su uso técnico y responsable, vale la pena aclarar que esta vertiente tecnológica ha sido de gran utilidad para las organizaciones a la hora de dar soporte a la gestión de marketing y de nuevos desarrollos de software.

    En Colombia, se debe también hacer un llamado para que los entes reguladores normaticen su uso. Mientras tanto, las empresas que incorporan esta tendencia en sus organizaciones deberían favorecer un mayor número de desarrollos, la formación de talento en el área y cocreaciones con pensamiento global.

    De la capacidad de entender, aplicar y desarrollar soluciones tecnológicas con inteligencia artificial, así como de la rapidez con que se aborde el reto de reglamentarla adecuada y oportunamente, depende el impacto efectivo que esta tendencia pueda tener en el crecimiento económico del país.

  10. Intel busca mitigar los ataques de engaño del Machine Learning

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    Intel y el Instituto Tecnológico de Georgia anunciaron que fueron seleccionados para dirigir un equipo del programa ‘Garantizando la Robustez de la Inteligencia Artificial contra el Engaño (GARD)’ para la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa (DARPA).

    Intel es el principal contratista en esta labor conjunta que tiene un costo millonario y una duración de cuatro años para mejorar las defensas de ciberseguridad contra los ataques de engaño en los modelos de Machine Learning.

    “Intel y Georgia Tech están trabajando juntos para avanzar en la comprensión colectiva del ecosistema y en la capacidad de mitigación contra las vulnerabilidades de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Mediante la investigación innovadora en técnicas de coherencia estamos colaborando en un enfoque para mejorar la detección de objetos y mejorar la capacidad de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para actuar ante los ataques adversos”, explicó Jason Martin, Ingeniero de Intel Labs.

    Aun cuando son poco frecuentes, los ataques adversos intentan engañar, alterar o corromper la interpretación de datos del algoritmo de Machine Learning. Como los modelos de IA y Machine Learning son incorporados cada vez más en los sistemas semiautónomos y autónomos, es fundamental mejorar continuamente la estabilidad, seguridad y protección de interacciones inesperadas o engañosas. El programa GARD ayudará a que las tecnologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning estén mejor equipadas para defenderse contra posibles ataques futuros.

    Intel se encuentra en una posición única para ayudar a impulsar innovaciones en la tecnología de Inteligencia Artificial y Machine Learning con una participación significativa en el resultado. La meta del programa es establecer fundamentos teóricos del sistema de Machine Learning que no solo identifiquen las vulnerabilidades del sistema y caractericen las propiedades para mejorar la robustez del sistema, sino que también promuevan la creación de defensas efectivas.