¿Qué es la privacidad por diseño en la IA y por qué la AEPD lo vigilará de cerca?
La expansión de la inteligencia artificial (IA) plantea desafíos inéditos en materia de privacidad y protección de datos. Algoritmos que procesan información personal a gran escala pueden generar sesgos, opacidad en la toma de decisiones automatizadas y riesgos de discriminación. Ante este panorama, la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) impulsa un modelo de privacidad desde el diseño que sitúa la transparencia y la rendición de cuentas en el centro del desarrollo tecnológico.
Privacidad desde el diseño: un principio estructural
El concepto de Privacy by Design no se entiende como una capa añadida, sino como un principio estructural que debe integrarse desde la concepción de cualquier sistema, servicio o producto. Según la Guía de la AEPD, la privacidad debe garantizarse a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos, aplicando medidas como anonimización, cifrado por defecto y destrucción segura de la información
Además, se subraya la necesidad de visibilidad y transparencia: las organizaciones deben poder demostrar que el tratamiento de datos se ajusta a la información proporcionada a los interesados, y facilitar acceso claro a políticas de privacidad, cláusulas informativas y, en la medida de lo posible, inventarios de tratamientos.
En el ámbito de la IA, la privacidad desde el diseño adquiere un papel estratégico. Los sistemas algorítmicos tienden a operar como “cajas negras”, lo que dificulta comprender cómo y por qué llegan a determinadas decisiones. Esto genera asimetría de información entre responsables y usuarios, situación que la AEPD propone reducir publicando inventarios accesibles sobre los tratamientos de datos realizados y ofreciendo explicaciones claras sobre su finalidad y funcionamiento.
Patrones de diseño
Algunos ejemplos de patrones de diseño, pueden ser:
- La opción de divulgación selectiva: donde exista un control sobre los servicios que admitan la opciones para compartir.
- Control de acceso: estableciendo mecanismos de control sobre como la información sea procesada por las partes autorizadas.
- Notificación de brechas de privacidad: asegurando que en el caso de que se produzca un acceso no autorizado, este sea detectado y se informe a la autoridad supervisora, y a los usuarios afectados.
- Contraseñas seguras: se debe asistir al usuario en la elección de una contraseña segura y en la importancia de su protección y custodia.
- Custodia de datos por el usuario: con tal de evitar un tratamiento centralizado de los datos, trasladando parte de este proceso a entornos de confianza del usuario.
- Registro de datos personales: la publicación del inventario de tratamientos fomenta la transparencia y haciéndolos fácilmente accesibles por el usuario permite que estos estén informados con todo detalle.
- Consentimiento informado: Para determinados tratamientos el responsable necesita recabar el consentimiento informado del usuario. La implementación de este patrón garantiza mostrar un aviso claro, conciso y comprensible antes de recoger los datos e iniciar el tratamiento de que, al usar el servicio, el usuario está consintiendo en el tratamiento de los datos necesario y conoce las posibles consecuencias.
- Políticas adheridas: Son políticas de privacidad leídas e interpretadas de forma automática y que acompañan a los datos comunicados a terceras partes para definir sus posibilidades de uso, limitaciones y las preferencias del usuario, mejorando así el control que este tiene sobre sus datos personales.
De este modo, se persigue no solo cumplir con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), sino también reforzar la confianza social en el uso de estas tecnologías. También se puede consultar la guía de la AEPD sobre privacidad desde el diseño.
Innovación en Privacidad
Conscientes de la necesidad de anticiparse a los riesgos de la IA, la AEPD ha puesto en marcha un Laboratorio de Innovación en Privacidad, un espacio de colaboración entre expertos, empresas, administraciones y sociedad civil. Este laboratorio tiene como objetivos:
Fomentar la transparencia algorítmica, ofreciendo pautas y criterios para que los desarrolladores de IA expliquen de forma comprensible el funcionamiento de sus modelos.
Impulsar inventarios públicos de tratamientos con IA, que permitan a la ciudadanía conocer qué datos se procesan, con qué finalidad y bajo qué garantías.
Promover tecnologías y metodologías de privacidad desde el diseño, como la seudonimización, el uso de privacy enhancing technologies y la evaluación de impacto en protección de datos desde la fase de concepción.
La propuesta de la AEPD se alinea con el principio de responsabilidad proactiva del RGPD: no basta con cumplir formalmente la norma, sino que es necesario demostrarlo. Este enfoque aplicado al campo de la inteligencia artificial, sienta las bases de un ecosistema más ético, en el que innovación y derechos fundamentales no sean incompatibles.
En Forlopd mantenemos nuestro compromiso con la privacidad de la información y la protección de datos, ayudando a empresa y profesionales a adaptar sus procesos a las normativas vigentes y evitar costosas sanciones administrativas. Puedes solicitarnos más información a través de nuestro formulario de contacto.