Tamaño y pronóstico del mercado de computación que mejora la privacidad, por tecnología (cifrado homomórfico, entornos de ejecución confiables, computación multipartita, privacidad diferencial, almacenamiento de datos personales); tipo; uso final: tendencias de crecimiento, actores clave, análisis regional 2026-2035

Impulsores y desafíos del crecimiento del mercado de computación que mejora la privacidad:

Impulsores del Crecimiento

• Creciente adopción de PEC en servicios financieros: Las empresas del sector bancario, junto con los sectores de seguros y salud, están adoptando tecnología de computación que mejora la privacidad para desarrollar transacciones seguras, sistemas de prevención del fraude y mecanismos de intercambio de datos. La computación multipartita segura permite que diferentes entidades colaboren en proyectos de análisis de datos, manteniendo la privacidad de sus datos de entrada para cumplir con los requisitos de privacidad y las normas legales de protección de datos. El uso de SMPC permite a las instituciones financieras realizar análisis de patrones de fraude de forma conjunta entre organizaciones y proteger la privacidad de los datos de los clientes, mejorando así su capacidad de detección sin comprometer la confidencialidad.
  
  Muchas instituciones, como ABN MRO Bank y Rabobank, están implementando el sistema antilavado de dinero desarrollado con SMPC. Este sistema de puntuación distribuye las evaluaciones de las cuentas a las redes de transacciones, lo que permite a los bancos detectar transacciones desconocidas sin violar las normas de privacidad. La propagación de puntuaciones de riesgo impulsa la precisión en la detección de actividades sospechosas, manteniendo al mismo tiempo una tasa de recuperación significativa, lo que reduce significativamente los falsos positivos. Este desarrollo destaca el potencial de los cálculos multipartitos seguros para reforzar las medidas de seguridad de datos en campos que gestionan información sensible.
  
• Expansión de la IA y el ML en las necesidades de privacidad: Un número cada vez mayor de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático dependen de grandes conjuntos de datos que contienen datos personales e información sensible, debido a su continuo avance. Esta dependencia de este aspecto resalta el potencial de las tecnologías que mejoran la privacidad, como la privacidad diferencial y el aprendizaje federado, que representan necesidades vitales. Estas PET están ayudando a las organizaciones a producir modelos de entrenamiento de IA para proteger la información personal y aumentar la confianza en las organizaciones, promoviendo así una mayor implementación de sistemas de IA. Las instituciones gubernamentales también están aprovechando las PET para la gestión de la privacidad de los datos. Por ejemplo, en junio de 2024, la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. inició el programa de intercambio de datos en la práctica que preserva la privacidad. PDaSP es una iniciativa que trabaja para comercializar rápidamente las PET mediante implementaciones prácticas para mejorar las capacidades de intercambio seguro de datos en diferentes sectores.
  
  Las organizaciones tecnológicas están estableciendo marcos innovadores de IA que preservan la privacidad y se centran en el desarrollo de enfoques de aprendizaje federado que permiten que los modelos de IA entrenados operen en diversas ubicaciones de conjuntos de datos sin exponer el contenido real de los mismos. Tecnologías como el cifrado homomórfico y la computación multipartita segura permiten el desarrollo continuo de la seguridad de los datos y que las empresas minimicen los problemas regulatorios y creen aplicaciones avanzadas basadas en IA para la atención médica, los servicios financieros y las organizaciones empresariales. Las empresas que implementan PET están adquiriendo ventajas estratégicas gracias a los conocimientos de IA que protegen la privacidad del usuario para desarrollar una base digital más segura.

Desafíos

• Complejidad en la integración con los sistemas existentes: La integración de soluciones informáticas que mejoran la privacidad con la infraestructura de TI existente requiere pasos complejos que consumen muchos recursos. Las organizaciones modernas mantienen sistemas de información heredados que no pueden operar eficientemente con las tecnologías emergentes que preservan la privacidad, incluido el aprendizaje federado. La instalación de estos sistemas requiere importantes modificaciones y conocimientos especializados, además de exhaustivos procedimientos de prueba, lo que provoca retrasos operativos y eleva los costos totales. Las empresas tienen dificultades para adoptar el PEC, ya que les resulta difícil lograr una integración fluida entre estos sistemas y sus marcos de procesamiento de datos actuales, a pesar de que desean mantener la estabilidad y la eficiencia en lugar de añadir funciones de privacidad.
  
• Compensación entre privacidad y rendimiento: El cifrado totalmente homomórfico (FHE), así como otras técnicas de computación que mejoran la privacidad, como los entornos de ejecución confiables y la computación multipartita, ofrecen una seguridad sólida mediante operaciones con información cifrada. El FHE impone importantes limitaciones de rendimiento, ya que requiere una gran potencia de procesamiento y amplios recursos de memoria para su funcionamiento. Al implementarse en FHE, los requisitos computacionales aumentan y los métodos tradicionales de análisis de datos resultan significativamente más rápidos. El tiempo necesario para el procesamiento mediante tecnologías PEC puede hacer que este método sea inutilizable en situaciones que requieren funcionalidad en tiempo real, como operaciones frecuentes de mercado y sistemas de detección de fraude. Muchas organizaciones centradas en el rendimiento evitan adoptar PEC debido a sus restricciones de integración en sus sectores.