La inteligencia artificial está transformando la forma en la que las empresas analizan información, automatizan procesos y toman decisiones. Sin embargo, detrás de cualquier sistema de IA existe un elemento fundamental que condiciona su funcionamiento: los datos.
Cuando los datos utilizados por un sistema de inteligencia artificial son incompletos, incorrectos, desactualizados o presentan sesgos, los resultados obtenidos pueden ser poco fiables y generar consecuencias negativas para las personas. Por este motivo, garantizar la calidad de los datos es también es un aspecto directamente relacionado con la protección de datos y el cumplimiento normativo.
La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) ha abordado esta cuestión en sus guías sobre inteligencia artificial, destacando la importancia de aplicar garantías de calidad y privacidad durante todo el ciclo de vida de los tratamientos que incorporan esta tecnología.
¿Qué se entiende por calidad de los datos en IA?
La calidad de los datos hace referencia a la capacidad de un conjunto de datos para ser adecuado y fiable para la finalidad para la que va a utilizarse.
En el contexto de la inteligencia artificial, este aspecto adquiere una importancia especial. Los sistemas de aprendizaje automático identifican patrones a partir de los datos con los que son entrenados. Si la información de partida contiene errores o refleja una realidad sesgada, el sistema puede reproducir esos problemas e incluso amplificarlos.
Por ejemplo, una empresa que utiliza un sistema de IA para apoyar procesos de selección de personal debería asegurarse de que los datos empleados para desarrollar o entrenar el sistema sean relevantes, representativos y adecuados para el objetivo perseguido. Si los datos históricos contienen patrones discriminatorios, existe el riesgo de que el algoritmo aprenda y reproduzca esos mismos comportamientos.
Por tanto, la calidad también implica analizar si los datos son adecuados para la finalidad concreta, si representan correctamente la realidad y si su utilización puede generar impactos injustificados sobre las personas.
La calidad de los datos y el principio de exactitud del RGPD
El Reglamento General de Protección de Datos establece que los datos personales deben ser exactos y, cuando sea necesario, mantenerse actualizados. Además, deben adoptarse medidas razonables para suprimir o rectificar aquellos datos que sean inexactos respecto de los fines para los que se tratan.
Este principio adquiere una dimensión especialmente relevante cuando los datos personales se incorporan a sistemas de inteligencia artificial.
Una información incorrecta puede no quedarse en un simple registro erróneo. En función del funcionamiento del sistema, puede utilizarse para realizar inferencias, generar perfiles o contribuir a decisiones que afecten a una persona.
Por ello, las organizaciones que emplean IA deben prestar atención a la calidad de los datos desde las primeras fases del proyecto y no esperar a detectar problemas cuando el sistema ya está funcionando.
¿Qué riesgos genera utilizar datos de baja calidad?
Los problemas derivados de una mala calidad de los datos pueden afectar tanto al funcionamiento de la tecnología como al cumplimiento de la normativa de protección de datos.
Uno de los principales riesgos es la generación de resultados incorrectos. Pero también pueden aparecer problemas de discriminación, sesgos, decisiones injustificadas o conclusiones erróneas sobre las personas.
Además, cuando se utilizan datos personales, una deficiente gestión de la calidad puede dificultar el cumplimiento de otros principios del RGPD, como la minimización de datos, la limitación de la finalidad, la responsabilidad proactiva o la privacidad desde el diseño.
El problema puede ser especialmente complejo cuando los sistemas de IA funcionan de forma continua. Los datos pueden cambiar con el tiempo y un modelo que inicialmente ofrecía resultados adecuados puede perder precisión si las circunstancias del entorno evolucionan.
Por eso, la calidad de los datos no debería considerarse una tarea puntual que termina cuando se pone en marcha un sistema de IA. Es necesario establecer mecanismos de revisión y control durante todo su ciclo de vida.
¿Cómo debe gestionarse la calidad de los datos en un proyecto de IA?
La gestión adecuada comienza antes de utilizar los datos. La empresa debe identificar qué información necesita realmente, para qué finalidad se utilizará y si existe una base jurídica válida cuando se trate de datos personales.
A partir de ahí, es necesario establecer procedimientos para detectar errores, duplicidades, información incompleta o datos desactualizados. También resulta importante analizar la procedencia de la información y documentar cómo se ha obtenido y preparado para su utilización.
Otro aspecto fundamental es comprobar que los datos sean representativos del contexto en el que se va a utilizar el sistema. Un conjunto de datos puede ser técnicamente correcto y, sin embargo, no reflejar adecuadamente la población o las situaciones sobre las que posteriormente se aplicará el modelo.
Por este motivo, las organizaciones deberían incorporar controles de calidad y mecanismos de supervisión durante las diferentes etapas del proyecto: recopilación, preparación, entrenamiento, validación, implementación y funcionamiento del sistema.
La importancia de la protección de datos desde el diseño
La calidad de los datos debe integrarse dentro de una estrategia más amplia de privacidad y cumplimiento normativo.
Antes de implementar una solución de inteligencia artificial que implique el tratamiento de datos personales, es recomendable analizar los riesgos asociados al proyecto, determinar las responsabilidades de cada participante y comprobar que las medidas de seguridad y protección de datos sean adecuadas.
También debe valorarse si resulta necesaria una Evaluación de Impacto relativa a la Protección de Datos (EIPD), especialmente cuando el tratamiento pueda implicar un alto riesgo para los derechos y libertades de las personas.
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La calidad de los datos también implica controlar los sesgos
Uno de los aspectos que más atención requiere es la posible existencia de sesgos.
Los sistemas de inteligencia artificial pueden aprender patrones presentes en los datos utilizados durante su desarrollo. Si esos datos reflejan desigualdades o discriminaciones, el sistema puede reproducirlas en sus resultados.
Por ejemplo, un sistema utilizado para clasificar candidaturas laborales podría generar resultados desfavorables para determinados grupos si ha sido entrenado con información histórica que refleja decisiones de contratación sesgadas.
Por este motivo, no basta con comprobar que los datos sean correctos desde un punto de vista formal. También es necesario analizar su composición y evaluar si existen desequilibrios que puedan afectar al funcionamiento del sistema.
La identificación y reducción de sesgos debe formar parte de la gobernanza de la IA, especialmente cuando sus resultados puedan influir en decisiones que afecten significativamente a las personas.
Supervisión y control durante todo el ciclo de vida
Una de las principales conclusiones que pueden extraerse de las recomendaciones de la AEPD es que los controles sobre los datos y los sistemas de IA deben mantenerse a lo largo del tiempo.
La organización debe poder detectar cuándo un sistema empieza a ofrecer resultados anómalos o deja de ser adecuado para el contexto en el que se utiliza. Para ello, es importante establecer indicadores, procedimientos de revisión y mecanismos que permitan corregir los problemas detectados.
También resulta esencial mantener una adecuada trazabilidad. La empresa debería poder conocer qué datos se han utilizado, cómo se han tratado, qué cambios se han realizado y qué controles se han aplicado.
Esta documentación permite demostrar que la organización ha actuado de forma diligente y facilita la identificación de responsabilidades cuando se produce una incidencia.
Calidad de datos e inteligencia artificial: una cuestión de cumplimiento
La calidad de los datos debe ocupar un lugar central en cualquier estrategia empresarial de inteligencia artificial.
Utilizar datos incorrectos o poco representativos puede afectar a la eficacia de una herramienta, pero también generar riesgos para los derechos de las personas y problemas de cumplimiento del RGPD.
Por ello, las empresas deberían abordar la implantación de la IA desde una perspectiva integral que combine tecnología, seguridad, privacidad y gobernanza. La protección de datos no debe incorporarse al final del proyecto, sino formar parte de su diseño desde el principio.
La AEPD ya ha señalado la necesidad de aplicar modelos de desarrollo maduros en los tratamientos que incorporan inteligencia artificial, incluyendo mecanismos de control, gestión del riesgo, transparencia, corrección y rendición de cuentas.
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