Vivimos un momento decisivo para la intersección entre la IA y la protección de datos personales. Hoy quiero destacar la reciente publicación de la EDPS titulada “Guidance for Risk Management of Artificial Intelligence Systems”.
Este documento representa un hito relevante para quienes operamos en los ámbitos jurídicos y tecnológicos — y para las organizaciones que deben aplicarla.
✅ ¿Por qué es importante?
- Porque la EDPS actualiza su enfoque sobre cómo las instituciones de la UE deben gestionar los sistemas que implican tratamientos de datos personales, introduciendo una orientación accionable.
- Porque aclara conceptos críticos: por ejemplo, define mejor qué es “IA generativa”, establece “check-lists” de cumplimiento, y distingue claramente roles en cadena de suministro.
- Porque refuerza los principios clásicos de protección de datos y los adapta al contexto de IA.
🔍 Aspectos clave
1º Evaluación de riesgos: La guía indica que las organizaciones deben identificar, evaluar y mitigar los riesgos que los sistemas de IA plantean para los derechos fundamentales y la protección de datos.
2º Responsabilidades: No basta con implantar IA. Es esencial determinar claramente quién decide los “fines y medios” del tratamiento, quién opera los sistemas, quién los supervisa.
3º Finalidad y minimización: En la etapa de entrenamiento, ajuste o despliegue, cada fase requiere que se defina el propósito, se limite la cantidad de datos personales y se revise si se podría usar datos anonimizados.
4º Transparencia y seguridad: Las personas deben saber cuándo se usa IA que implica sus datos, sus derechos deben poder ejercerse, y los sistemas deben incorporar mecanismos que respondan a fallos, sesgos o generación automática inesperada.
5º Vida de la IA: No es solamente el “modelo en producción”, sino también la fase de diseño, entrenamiento, validación, testeo, y despliegue.
🧭 Impulso que brinda
- Esta guía ofrece un marco muy útil para asesorar a clientes, definir políticas internas o estructurar contratos de IA:
- En los contratos de desarrollo o provisión de sistemas de IA, hay que incluir obligaciones explicitas sobre calidad de datos, trazabilidad, roles, auditorías y revisiones.
- En el diseño de proyectos tecnológicos, la fase de evaluación de impacto no puede considerarse opcional: para sistemas de IA que manejan datos personales a gran escala, serian de “riesgo alto”.
- En la regulación interna, las organizaciones deben contar con registros de tratamiento específicos para IA, vigilancia y control de sesgos.
Invito a reflexionar: ¿está tu organización abordando la IA con una perspectiva multidisciplinar (legal + tecnológica + ética) o la está dejando como “asunto de TI”? Si deseas que lo analicemos más a fondo o adaptar un plan de acción concreto, estaré encantado de ayudarte.