En los prósperos centros tecnológicos, desde el País Vasco hasta Singapur, las empresas aprovechan la Inteligencia Artificial para crear servicios revolucionarios.
Pero esta innovación depende de un activo crucial: los datos. El uso de datos privados con IA es un poderoso catalizador para el crecimiento, pero también presenta desafíos significativos, especialmente bajo la ley de privacidad de datos más estricta del mundo, el GDPR.
Antes de lanzar cualquier proyecto de IA que involucre datos personales, es fundamental comprender los posibles escollos. Estos no son solo problemas teóricos; han llevado a multas regulatorias masivas bajo GDPR.
Filtraciones y violaciones de datos: Los datos centralizados son un objetivo principal para los ciberataques. Ejemplo: La brecha de MyFitnessPal de 2018 expuso los datos de 150 millones de usuarios, un claro recordatorio de la vulnerabilidad de los grandes conjuntos de datos.
Sesgo algorítmico: Si sus datos de entrenamiento reflejan sesgos sociales, su IA los amplificará, lo que plantea importantes riesgos éticos y legales. Ejemplo: La famosa herramienta de selección de personal de Amazon tuvo que ser desechada después de que se descubriera que estaba sesgada en contra de las candidatas femeninas.
El problema de la "caja negra": La dificultad de explicar las decisiones de una IA compleja puede hacer imposible demostrar su cumplimiento o imparcialidad a reguladores como la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD).
Uso indebido de datos y recolección excesiva: El escándalo de Cambridge Analytica sigue siendo el último cuento con moraleja de cómo los datos recopilados para un propósito pueden ser reutilizados, rompiendo la confianza del usuario y violando las leyes de privacidad de datos.
Reidentificación: Los llamados datos "anonimizados" a menudo pueden volver a vincularse a las personas, lo que significa que entran en el ámbito de aplicación de las protecciones del GDPR.
Para crear sistemas de IA que cumplan la normativa europea, su estrategia debe basarse en los principios fundamentales del GDPR:
Legalidad, Equidad y Transparencia: Sea claro y honesto sobre cómo procesa los datos.
Limitación de la finalidad: Utilice los datos únicamente para los fines específicos y legítimos que haya declarado.
Minimización de datos: Recopile sólo los datos que sean absolutamente necesarios.
Exactitud: Asegúrese de que los datos personales que utiliza son exactos y están actualizados.
Limitación del almacenamiento: No conserve los datos personales más tiempo del necesario.
Integridad y confidencialidad: Proteja los datos con medidas de seguridad sólidas.
Rendición de cuentas: Debe poder demostrar su cumplimiento a las autoridades.
Las empresas líderes en IA, entre las que se encuentran empresas innovadoras españolas, son pioneras en técnicas que permiten obtener información de gran alcance sin comprometer la privacidad del usuario.
Anonimización y seudonimización de datos: Es la primera línea de defensa. Consiste en eliminar o sustituir la información personal identificable (IPI). Ejemplo: La empresa vasca de IA Sherpa.ai utiliza la anonimización como paso fundacional antes de aplicar técnicas más avanzadas, proporcionando un nivel básico de privacidad.
Privacidad diferencial: Esta técnica añade una pequeña cantidad de "ruido" matemático a los datos para proteger las identidades individuales al tiempo que permite un análisis agregado preciso. Ejemplos:
Apple la utiliza para mejorar funciones como las sugerencias de QuickType.
Sherpa.ai integra la privacidad diferencial en su plataforma para ofrecer garantías matemáticas de privacidad individual.
Aprendizaje federado : Un enfoque revolucionario en el que el modelo de IA se entrena con datos locales sin que los datos salgan nunca de su fuente. Ejemplos:
Gboard de Google mejora las predicciones de su teclado en el teléfono sin enviar el texto a los servidores de Google.
La plataforma de Sherpa.ai se basa en un marco de aprendizaje federado, lo que permite a hospitales o bancos entrenar modelos de forma colaborativa sin compartir registros sensibles de pacientes o financieros.
Computación multiparte segura (SMPC): Técnica criptográfica que permite a varias partes obtener información conjunta de sus conjuntos de datos sin revelársela a las demás. Ejemplo: Sherpa.ai utiliza el SMPC para proteger las actualizaciones del modelo enviadas durante el aprendizaje federado, añadiendo otra potente capa de confidencialidad.
Cifrado homomórfico: Un método de vanguardia que permite calcular directamente sobre datos cifrados. Ejemplo: Aunque todavía emergentes, innovadores españoles como Sherpa.ai están liderando la incorporación de métodos criptográficos avanzados como este para construir entornos de IA ultraseguros.
Para utilizar datos privados con IA de forma responsable, debe adoptar un enfoque de "privacidad por diseño". Esto implica integrar la protección de datos en sus sistemas de IA desde el principio, no como una ocurrencia tardía.
Las estrategias clave incluyen la minimización de datos (recopilar sólo lo necesario), el uso de datos anónimos o seudónimos siempre que sea posible, y el empleo de técnicas avanzadas como el aprendizaje federado o la privacidad diferencial para entrenar modelos sin exponer información personal en bruto.
Mantenga siempre la transparencia con los usuarios sobre cómo se utilizan sus datos y asegúrese de que tiene una base legal clara para procesarlos, como el consentimiento explícito.
En los prósperos centros tecnológicos del mundo, desde Cataluña hasta Silicon Valley, las empresas están aprovechando la Inteligencia Artificial para crear servicios revolucionarios. Pero esta innovación se basa en un activo crucial: los datos.
El uso de datos privados con IA es un potente catalizador para el crecimiento, pero también presenta retos significativos en el marco de una compleja red de leyes globales de privacidad de datos.
Esta guía proporciona un marco práctico para que las empresas aprovechen los datos privados en la IA de forma responsable, garantizando que la innovación vaya de la mano de la confianza y el cumplimiento legal en las jurisdicciones clave.
Las empresas líderes en IA son pioneras en técnicas que permiten obtener información muy valiosa sin comprometer la privacidad del usuario.
Anonimización y seudonimización de datos: Es la primera línea de defensa. Consiste en eliminar o sustituir la información personal identificable (IPI).
Privacidad diferencial: Esta técnica añade "ruido" matemático a los datos para proteger las identidades individuales al tiempo que permite realizar análisis agregados precisos.
Aprendizaje federado: Un enfoque revolucionario en el que el modelo de IA se entrena con datos locales sin que los datos salgan nunca de su fuente. Ejemplos: Gboard de Google y la empresa vasca Sherpa.ai lo utilizan para entrenar modelos en dispositivos de usuarios y servidores corporativos sin centralizar información sensible.
Computación multiparte segura (SMPC): Técnica criptográfica que permite a varias partes obtener información conjunta de sus conjuntos de datos sin revelarse los datos entre sí.
Cifrado homomórfico: Un método de vanguardia que permite calcular directamente sobre datos cifrados, ofreciendo el máximo nivel de protección.
Aunque los principios básicos de la privacidad de los datos son globales, su aplicación varía. A continuación se explica cómo las normativas locales de los principales países determinan las mejores prácticas.
Normativa clave: El Reglamento General de Protección de Datos(GDPR) y la Ley Orgánica de Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales(LOPDGDD) de España.
Regulador: La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD ).
Buenas prácticas: La AEPD es uno de los reguladores más activos de Europa, que pone un gran énfasis en la licitud del tratamiento y la rendición de cuentas. Una buena práctica clave en España es el nombramiento proactivo de un Delegado de Protección de Datos (DPO), ya que la LOPDGDD amplía la lista de organizaciones obligadas a tener uno. La AEPD también ha publicado orientaciones específicas sobre la IA, por lo que es crucial que las empresas revisen y se ajusten a sus criterios de imparcialidad, transparencia y evaluación de riesgos.
Regulación clave: El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley Federal de Protección de Datos (BDSG).
Regulador: El Comisionado Federal de Protección de Datos y Libertad de Información (BfDI) y las autoridades a nivel estatal (LDI).
Buenas prácticas: Alemania es conocida por su estricta interpretación del GDPR y un fuerte énfasis en la minimización de datos(Datensparsamkeit). Una práctica clave es la realización obligatoria de una Evaluación del Impacto sobre la Protección de Datos (EIPD ) para cualquier tratamiento de IA de alto riesgo.
Normativa clave: La Ley Federal de Protección de Datos revisada (nFADP).
Regulador: Comisario Federal de Protección de Datos e Información (FDPIC).
Buenas prácticas: Aunque no es miembro de la UE, la nFADP de Suiza está estrechamente alineada con el GDPR. Una buena práctica clave es mantener un registro detallado de las actividades de tratamiento (ROPA). La nFADP hace especial hincapié en el consentimiento explícito e informado, sobre todo para las transferencias transfronterizas de datos.
Normativa clave: Ley de Protección de Datos Personales (PDPA).
Organismo regulador: Comisión de Protección de Datos Personales (PDPC).
Buenas prácticas: Singapur promueve un enfoque basado en el riesgo y centrado en la responsabilidad. La PDPC ha publicado un Modelo de Marco de Gobernanza de la IA, una buena práctica reconocida en todo el mundo. Se anima a las empresas a aplicar este marco para demostrar su responsabilidad mediante la evaluación de riesgos y la creación de estrategias transparentes de despliegue de la IA.
Normativa clave: Ley de Protección de Datos Personales y Documentos Electrónicos(PIPEDA). Se espera que la sustituya una nueva ley más estricta, la Ley de Protección de la Privacidad de los Consumidores (CPPA).
Organismo regulador: Oficina del Comisario de Privacidad de Canadá (OPC).
Buenas prácticas: Canadá hace hincapié en el consentimiento significativo. Esto significa que las empresas deben proporcionar información clara y fácil de entender sobre qué datos se recogen y cómo los utilizará la IA. El OPC también subraya la importancia de la transparencia algorítmica.
Regulación clave: Un enfoque sectorial a nivel estatal. Las leyes clave incluyen la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) modificada por la CPRA, y las leyes de Virginia (VCDPA), Colorado (CPA), y otras.
Regulador: La Comisión Federal de Comercio (FTC) a nivel federal y los fiscales generales estatales.
Buenas prácticas: Debido al mosaico de leyes de cada estado, una mejor práctica crucial es el cumplimiento geográficamente consciente. Las empresas deben ser capaces de gestionar los datos de los usuarios en función de su ubicación, en particular respetando las solicitudes de "No vender/compartir mi información personal". El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST también se ha adoptado ampliamente como norma voluntaria para crear IA fiable.
La plataforma de Sherpa.ai está diseñada para cumplir la normativa sobre privacidad de datos de España, Alemania, Suiza, Singapur, Canadá y Estados Unidos mediante la incorporación de tecnologías de preservación de la privacidad en su núcleo. En lugar de basarse únicamente en políticas, su arquitectura técnica ayuda a los clientes a cumplir estos diversos requisitos legales.
En esencia, la plataforma de Sherpa.ai permite el cumplimiento no sólo a través de acuerdos legales, sino a través de su diseño tecnológico. Al mantener los datos confidenciales descentralizados y seguros, ayuda a las empresas a cumplir las exigencias de las leyes de privacidad más estrictas del mundo.