Es la cara un buen identificador Los desafíos de la tecnología de reconocimiento facial

El impacto y los desafíos de la reconocimiento facial en el mundo empresarial

La tecnología de reconocimiento facial, antes confinada al cine de ciencia ficción y las películas de James Bond, finalmente está entrando en la corriente principal. Herramientas como FaceID de Apple y Windows Hello de Microsoft han llevado el reconocimiento facial a los dispositivos de consumo y han ayudado a reemplazar las contraseñas para todo, desde desbloquear nuestros dispositivos hasta pagar bienes y servicios.

Es fácil dejar volar la imaginación con los casos de uso empresarial del reconocimiento facial, que van desde el uso de los rostros de los empleados como token de acceso hasta las innumerables posibilidades en industrias como el marketing y los viajes. Las aplicaciones potenciales van desde lo relativamente mundano de reemplazar las tarjetas de tiempo anticuadas con reconocimiento facial hasta el marketing personalizado que aparece en señalizaciones interactivas a medida que alguien pasa.

Como en cualquier tecnología nueva, algunos riesgos van más allá de la factibilidad técnica o los desafíos de implementación y se adentran en áreas tan diversas como la ética y la legalidad. A medida que evalúe las aplicaciones de reconocimiento facial, considere los siguientes desafíos.

¿Es el rostro realmente un buen identificador?

Un supuesto no declarado detrás del reconocimiento facial es que el rostro humano es único. Quizás este supuesto se basa en la habilidad humana de reconocer a un amigo o ser querido en una multitud con una mirada y en nuestro uso habitual de nuestros rostros como herramienta emotiva.

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Sin embargo, todos somos conscientes de los gemelos idénticos y tal vez hayamos experimentado el fenómeno de los dobles, donde nos confunden con alguien que nunca hemos conocido. Curiosamente, se ha realizado muy poca investigación académica sobre la singularidad de nuestros rostros, tanto desde una perspectiva biológica como desde la capacidad de los algoritmos comunes de reconocimiento facial para discernir individuos de manera confiable.

Un estudio reciente bastante denso de la Universidad de Cornell intenta probar el impacto de factores que van desde la edad hasta el género y la presencia de gemelos en la capacidad de los algoritmos de reconocimiento facial para identificar rostros únicos. El estudio concluye que no comprendemos completamente cuán único es realmente un rostro en particular.

Este hecho puede ser aceptable si está rastreando el flujo de tráfico en su almacén o presentando anuncios personalizados. Sin embargo, podría ser problemático si está utilizando el reconocimiento facial para proporcionar acceso a una instalación segura o peligrosa, por ejemplo.

Puede parecer extraño cuestionar la premisa fundamental de la tecnología de reconocimiento facial, que el rostro es un identificador verdaderamente único. Sin embargo, este supuesto más humano puede ser no solo biológicamente incorrecto, como demuestran los gemelos idénticos y los dobles, sino también técnicamente incorrecto.

Solo porque puedes, no significa que debes hacerlo

En una era de condiciones y términos legales complicados, es relativamente sencillo protegerse legalmente al aplicar tecnologías como el reconocimiento facial. Generalmente puede obtener el consentimiento de los consumidores o empleados sin que comprendan completamente a qué están dando su consentimiento y probablemente satisfacer a su departamento legal. Sin embargo, vale la pena detenerse y aplicar la prueba de las noticias principales: ¿Cómo te sentirías si tus actividades fueran la noticia principal en un medio de comunicación importante, detallado en un lenguaje sencillo?

Utilizar el reconocimiento facial para registrar la entrada y salida de empleados por hora puede estar bien, pero si está instalando cámaras ocultas cerca del baño y penalizando a los empleados por "descansos biológicos", ¿qué mensaje envía eso a los empleados? De manera similar, utilizar el reconocimiento facial para recopilar información demográfica es técnicamente posible, pero ¿cómo explicarías una acusación no infundada de que estás perfilando racialmente a tus empleados o clientes? Varios algoritmos de reconocimiento facial prometen la capacidad de leer estados emocionales, pero ¿qué sucede si tu algoritmo interpreta incorrectamente un género, raza o edad en particular y hace que tu empresa los trate de manera diferente?

Los problemas éticos de la tecnología de reconocimiento facial

Este fenómeno ya está ocurriendo. Organizaciones que van desde el Servicio de Impuestos Internos hasta gigantes tecnológicos como Amazon y Microsoft han sido criticados en la prensa por utilizar la tecnología de reconocimiento facial.

Prueba los riesgos no técnicos de la misma manera que pruebas la tecnología

Los líderes tecnológicos están acostumbrados a construir pruebas de concepto o hacer una pequeña prueba piloto de una tecnología desconocida. Puede aplicar un enfoque similar para probar los riesgos éticos y de reputación de la tecnología.

Por ejemplo, si está considerando capturar información demográfica de sus empleados, cree un nuevo documento de políticas que detalle cómo la empresa capturará y almacenará sus datos para una empresa hipotética y vea cómo reaccionan algunos empleados actuales. Podría crear una noticia hipotética y probar la reacción de algunos clientes clave o realizar docenas de experimentos similares.

Así como no invertiría significativamente en una tecnología desconocida sin pruebas iniciales y limitadas, también debe probar la percepción del consumidor sobre tecnologías riesgosas como el reconocimiento facial.

Sin duda existen aplicaciones emocionantes de la tecnología de reconocimiento facial, y la popularidad de herramientas como Face ID de Apple demuestra que los consumidores están dispuestos a adoptarlas cuando se utilizan de manera adecuada. Sin embargo, también existen casos de fuerte oposición y críticas en la prensa que resultan del uso inapropiado o percibido de estas tecnologías. Vale la pena invertir tiempo en comprender los riesgos de aplicarlas en su empresa.

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