La Inteligencia Artificial (IA) generativa ha sido objeto de numerosas discusiones, avances y, desafortunadamente, malentendidos. Este tipo de IA tiene un impacto profundo en diversas áreas, desde la creación de contenido hasta la innovación tecnológica. Sin embargo, para aprovechar su potencial al máximo, es esencial abordar los conceptos erróneos que la rodean. A continuación, exploramos en detalle las aclaraciones publicadas por la Information Commissioner’s Office (ICO), en colaboración con ideas previas de la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD).
1. El tratamiento “incidental” de datos sigue siendo tratamiento de datos personales
Uno de los mitos más extendidos es que el procesamiento incidental o “no intencionado” de datos personales no está cubierto por la normativa de protección de datos. En realidad, cualquier tratamiento de datos personales, independientemente de su finalidad, está sujeto al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Esto implica que los desarrolladores de IA generativa deben analizar con precisión si sus modelos manejan datos personales y, si es así, garantizar el cumplimiento normativo. Ignorar esta evaluación puede llevar a sanciones significativas.
2. Prácticas comunes no equivalen a cumplimiento normativo
El hecho de que una práctica sea habitual no significa que sea legal o aceptable desde la perspectiva de los interesados. Este es un error crítico en el contexto del uso de datos personales para entrenar modelos de IA generativa, especialmente cuando se hace sin informar adecuadamente a los usuarios o con fines diferentes a los inicialmente previstos. La transparencia y la claridad son pilares fundamentales para establecer confianza y cumplir con las normativas.
3. Más allá de la PII: el alcance de “datos personales” en el RGPD
Muchos desarrolladores confunden el concepto de “información de identificación personal” (PII) con “datos personales”. Sin embargo, el RGPD define “datos personales” de manera más amplia, incluyendo cualquier información que pueda identificar directa o indirectamente a una persona física. Este matiz es vital para garantizar el cumplimiento normativo en el desarrollo y la aplicación de modelos de IA generativa.
4. La jurisprudencia sobre motores de búsqueda no aplica a la IA generativa
Un error común es extrapolar las decisiones judiciales sobre motores de búsqueda al ámbito de la IA generativa. Mientras los motores de búsqueda simplemente indexan información, la IA generativa sintetiza datos para producir nuevo contenido. Estas diferencias subrayan la necesidad de un análisis específico y detallado de la IA generativa bajo el RGPD, considerando los riesgos únicos que presenta.
5. Los modelos de IA generativa pueden incorporar datos personales
Otro concepto erróneo es que los modelos de IA no almacenan datos personales. Aunque los datos pueden no estar directamente visibles, los modelos pueden incorporar información retenida durante su entrenamiento. Esto plantea preocupaciones significativas respecto a la minimización de datos y el derecho de supresión, ambos principios fundamentales del RGPD.
6. La protección de datos no se limita al ámbito de IA
Algunos desarrolladores creen que las normativas de protección de datos ofrecen flexibilidad en el contexto de la IA generativa. Sin embargo, no existe una “excepción para la IA”. Todas las organizaciones que utilicen datos personales, independientemente del contexto, deben cumplir plenamente con las regulaciones de protección de datos.
Conclusión: Hacia un enfoque ético en la IA Generativa
El informe del ICO y las publicaciones anteriores de la AEPD refuerzan la importancia de adoptar un enfoque ético y transparente en el uso de la IA generativa. Las organizaciones deben priorizar no solo la innovación, sino también la protección de los derechos fundamentales de las personas. Garantizar el cumplimiento normativo no solo minimiza riesgos legales, sino que también fomenta la confianza pública, un recurso invaluable en el crecimiento tecnológico.
Al abordar estos conceptos erróneos, se abre el camino para que la IA generativa sea una herramienta poderosa y responsable para el progreso. ¿Qué opinas de este enfoque? ¿Añadimos algún detalle o le damos otro ángulo?
Fuente: AEPD
