En este artículo exploraremos conceptos fundamentales como la protección de datos y la inteligencia artificial, haciendo hincapié en la importancia de encontrar en la práctica un equilibrio eficaz entre innovación y seguridad.
Seguro que alguna vez se ha encontrado con sugerencias de productos en Internet que parecen anticiparse a sus deseos, ¿verdad? Puede parecer magia, pero en realidad se trata de inteligencia artificial. Ahora imagine que esta tecnología maneja su información personal en todo momento.
Por eso hablaremos de cómo esta tecnología nos cautiva con sus capacidades predictivas, al tiempo que nos impone el reto crucial de proteger nuestros datos.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
A nteligencia artificial es un campo de la informática que se centra en el desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
Estas tareas incluyen el aprendizaje, el razonamiento, el reconocimiento de patrones, la comprensión del lenguaje natural, la resolución de problemas complejos y la toma de decisiones.
¿Qué es la protección de datos?
La protección de datos se refiere a las prácticas y medidas adoptadas para garantizar la seguridad, confidencialidad e integridad de la información personal y sensible de los individuos.
Esto implica la aplicación de políticas, procedimientos y tecnologías diseñados para impedir el acceso no autorizado, el uso indebido o la divulgación no autorizada de esta información.
Leyes y normativas para mantener sus datos seguros
Una de las cuestiones que ha cobrado cada vez más protagonismo desde 2020 es la Ley General de Protección de Datos (LGPD), una ley brasileña que establece directrices para el tratamiento de datos personales en el país.
Su objetivo es garantizar un mayor control sobre la información personal, imponiendo obligaciones a las empresas en materia de recogida, almacenamiento y tratamiento de datos. La LGPD incorpora diversas disposiciones, que se presentan a continuación:
Art. 42: Las empresas responsables del tratamiento de datos personales están obligadas a reparar los daños patrimoniales, morales, individuales o colectivos causados a terceros como consecuencia de la actividad de tratamiento violatoria de las leyes de protección de datos personales.
Art. 46: Los responsables del tratamiento deberán aplicar medidas de seguridad, tanto técnicas como administrativas, con el fin de proteger los datos de carácter personal contra el acceso no autorizado y contra su destrucción, pérdida, alteración, comunicación accidental o ilícita o cualquier forma de tratamiento inadecuado o ilícito.
Art. 48: En los casos de incidentes de seguridad que puedan entrañar riesgos o daños relevantes para los interesados, el responsable del tratamiento tiene la obligación de notificar el suceso tanto a la autoridad nacional como al interesado afectado.
Estas disposiciones reflejan el compromiso de la legislación de garantizar la integridad y protección de los datos personales, destacando la importancia de la transparencia y la responsabilidad por parte de las organizaciones que manejan información sensible.
Consulte la LGPD, también conocida como Ley nº 13.709.
¿Cuál es la interacción entre los datos y la inteligencia artificial?
La relación entre los datos y la IA es crucial para el buen funcionamiento de los sistemas de IA. A continuación, presentamos algunas formas en que estos dos elementos están interconectados:
Alimentación de datos
La IA se basa en gran medida en los datos para aprender y tomar decisiones. Los datos se utilizan para entrenar modelos de IA, proporcionando ejemplos y patrones que reconocer.
Cuantos más datos de calidad tenga un modelo de IA durante el entrenamiento, mejor será su capacidad para generalizar y realizar tareas específicas.
Aprendizaje automático
En el contexto de la identificación de amenazas aprendizaje automático utiliza datos para entrenar modelos capaces de reconocer patrones y comportamientos asociados a actividades maliciosas.
El proceso implica recopilar y preprocesar datos, etiquetarlos para un entrenamiento supervisado, seleccionar recursos, entrenar el modelo, validarlo, ajustarlo, evaluarlo y, por último, desplegarlo para identificar amenazas en tiempo real.
Mejora continua
Los sistemas de IA suelen estar diseñados para adaptarse. Siguen aprendiendo y mejorando a medida que se exponen a más datos a lo largo del tiempo.
La retroalimentación continua con datos en tiempo real puede permitir a la IA ajustarse a condiciones o patrones cambiantes en el entorno.
Toma de decisiones
En muchos casos, la IA se utiliza para tomar decisiones basadas en datos. Puede tratarse de clasificación de imágenes, reconocimiento de patrones, recomendaciones personalizadas, etc.
La capacidad de la IA para tomar decisiones fundamentadas depende de la calidad y pertinencia de los datos utilizados durante el entrenamiento.
Retroalimentación iterativa
La interacción continua entre los datos y la IA es un ciclo iterativo. A medida que se dispone de nuevos datos, el modelo de IA puede actualizarse para reflejar estos cambios y mejorar su rendimiento.
Ética y calidad de los datos
A ética e inteligencia artificial en el uso de los datos no se limita a la calidad de los mismos, sino que se extiende a la transparencia y la responsabilidad en el proceso de toma de decisiones.
La presencia de sesgos en los datos puede dar lugar a discriminación algorítmica, por lo que una cuidadosa selección y procesamiento de los datos es esencial para garantizar que la IA tome decisiones justas e imparciales.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en distintos sectores
Sin duda, la IA impregna diversos sectores de la sociedad. Conozca algunas de estas áreas.
Legal
La revisión automatizada de documentos jurídicos, el análisis de precedentes, la investigación jurídica y el triaje de casos son tareas que ahora la IA agiliza y mejora.
Además, la capacidad de predecir los resultados judiciales mediante algoritmos contribuye no sólo a una mayor eficiencia, sino también a una toma de decisiones más informada y estratégica en el ámbito jurídico.
Marketing
La IA ha revolucionado el sector del marketing al ofrecer análisis avanzados de datos, personalización de contenidos, automatización de campañas en medios de pago y previsión de tendencias de mercado.
Además, los chatbots con IA también se utilizan para interacciones más eficientes con los clientes.
Salud
En el sector sanitario, la IA se aplica al diagnóstico médico, el descubrimiento de fármacos, la personalización de tratamientos, la gestión de datos de pacientes y la vigilancia de la salud.
Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a identificar patrones en grandes conjuntos de datos, lo que contribuye a realizar diagnósticos más rápidos y precisos.
Finanzas
En el sector financiero, la IA se utiliza para el análisis de riesgos, la detección de fraudes, la atención al cliente a través de chatbots, la optimización de carteras, la negociación algorítmica y la previsión de mercados.
Estas aplicaciones mejoran la eficacia operativa y la toma de decisiones estratégicas.
Educación
La IA en la educación ofrece personalización de la enseñanza, adaptación de contenidos en función del rendimiento de los alumnos, evaluación automatizada, tutoría virtual y análisis de datos educativos.
Estas tecnologías ayudan a crear entornos de aprendizaje más eficaces e integradores.
Venta al por menor
Los minoristas se benefician de la IA a través de recomendaciones personalizadas, análisis predictivo de la demanda, optimización de precios, automatización del servicio al cliente y control de existencias.
Estas aplicaciones mejoran la experiencia del cliente y la eficacia operativa.
Transporte
En el sector del transporte, la IA se aplica a la optimización de rutas, el mantenimiento predictivo de vehículos, la gestión del tráfico, los vehículos autónomos y la previsión de la demanda.
Estas tecnologías contribuyen a la seguridad y eficacia del transporte.
Retos de la privacidad de datos en la era de la IA
En la era de la IA están surgiendo importantes oportunidades para la protección de datos, al tiempo que se ponen de manifiesto retos cruciales para la privacidad.
Recogida y uso de datos por AI
La creciente utilización de algoritmos de inteligencia artificial en la toma de decisiones suscita gran preocupación por la recogida y el uso de datos personales.
El reto reside en la necesidad de equilibrar la obtención de información para una formación eficaz de los modelos sin comprometer la privacidad individual y sin poner en peligro los derechos de los interesados, como el derecho a saber con qué fin se utilizan los datos.
Riesgos para la seguridad de los datos en la IA
La interconexión de los sistemas y la complejidad de los algoritmos de IA aumentan los riesgos de ciberseguridad.
La protección contra las violaciones de datos, los ataques de adversarios y la explotación de vulnerabilidades se convierte en un reto constante.
Prejuicios y discriminación en la IA
El sesgo incorporado a los algoritmos de IA representa una preocupación importante, ya que puede dar lugar a decisiones discriminatorias e injustas.
La calidad de los datos de entrenamiento influye directamente en la imparcialidad de los modelos, y la falta de diversidad en los conjuntos de datos puede dar lugar a resultados sesgados.
Medidas para proteger la privacidad de los datos de IA
Consulte algunas medidas eficaces para proteger la información personal.
Privacidad desde el diseño (PBD): Es esencial que la privacidad se tenga en cuenta desde el diseño del producto o servicio que utiliza IA. Para ello, existen 7 principios que guían este desarrollo con el fin de incorporar medidas preventivas en lugar de soluciones a posteriori.
Anonimización de datos: La anonimización es una práctica cuyo objetivo es eliminar o modificar la información de identificación personal de los conjuntos de datos, preservando la utilidad de los datos para el análisis y la investigación, al tiempo que se protege su identidad;
Criptografía: la aplicación de técnicas criptográficas es esencial para garantizar la seguridad durante la transmisión y el almacenamiento de datos. La criptografía transforma los datos en códigos indescifrables sin la clave adecuada, proporcionando una capa adicional de protección;
Minimización de datos: La minimización de datos implica recoger y conservar sólo la información estrictamente necesaria para realizar una tarea específica. Reducir la cantidad de datos almacenados limita los riesgos asociados a su tratamiento;
Aprendizaje automático con privacidad diferencial: Este enfoque incorpora técnicas que introducen ruido controlado en los datos durante el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático. Esto protege su privacidad, dificultando la identificación de contribuciones específicas al conjunto de datos;
Auditorías de privacidad e impacto: Las auditorías de privacidad evalúan el cumplimiento de las prácticas y normativas, mientras que las evaluaciones de impacto sobre la privacidad analizan el impacto potencial de las operaciones de tratamiento de datos sobre las libertades individuales y la privacidad.
La adopción de estas medidas constituye un enfoque global para garantizar la privacidad de los datos en la era de la IA, fomentando la confianza y el cumplimiento de las normas éticas y jurídicas.
Casos de violación de datos
En la era digital, las violaciones de datos plantean retos críticos, exponiendo información sensible y suscitando importantes preocupaciones en materia de ciberseguridad. Marcados por el acceso no autorizado a datos personales, estos incidentes afectan a empresas y usuarios a escala mundial. Vea algunos casos.
1. Facebook (2018):
Una filtración de datos comprometió la información de unos 87 millones de usuarios, revelando prácticas inadecuadas de intercambio de datos con Cambridge Analytica.
2. Equifax (2017):
El gigante de la información crediticia sufrió una brecha que expuso los datos personales, incluidos los números de la seguridad social y la información financiera, de aproximadamente 1.000 personas. 147 millones de euros de los consumidores.
3. Yahoo (2013-2014):
La empresa anunció una serie de violaciones que afectaron a más de 3.000 millones de cuentas, exponiendo datos sensibles como nombres, direcciones de correo electrónico y contraseñas.
4. Marriott (2018):
Una brecha en la base de datos del programa Starwood Preferred Guest expuso los datos personales de aproximadamente 500 millones de clientes, incluida información sobre pasaportes.
5. Uber (2016):
Uber se enfrentó a una violación de datos que afectó a 57 millones de usuarios en todo el mundo, que implicó el pago de un rescate para mantener el incidente en secreto.
Estos casos ponen de relieve la importancia crítica de la ciberseguridad y la protección de datos en un mundo digital cada vez más interconectado.
El papel crucial del delegado de protección de datos en la seguridad de la información
Con el creciente énfasis en la protección de datos y la aplicación de leyes como la LGPD (Ley General de Protección de Datos), la profesión de DPO (Responsable de Protección de Datos) se ha convertido en una obligación legal y ética.
Los RPD son especialistas encargados de garantizar el cumplimiento de la normativa sobre protección de datos, elaborar y aplicar políticas internas, ofrecer formación y servir de punto de contacto para cuestiones relacionadas con la protección de datos.
Esta profesión está en alza, lo que refleja la creciente importancia que se concede a la privacidad y la seguridad de la información en el panorama empresarial y normativo.
Principales preguntas sobre el responsable de la protección de datos
Para responder a las principales preguntas sobre el tema, tuvimos el placer de entrevistar a la abogada Mariana Lopes, socia de CondoPrivacy. Mariana es especialista en Protección de Datos y Derecho Digital, con amplia experiencia en proyectos de cumplimiento de la LGPD para empresas y condominios. Además, se ha distinguido por haber realizado tres de los mejores cursos de Brasil sobre el tema, así como el curso "Computer Science for Lawyers", ofrecido por la Universidad de Harvard.
Eche un vistazo a sus valiosas contribuciones a continuación.
1. ¿Qué es un responsable de la protección de datos (RPD)?
ML - El DPO (Data Protection Officer) es un cargo creado por las leyes de protección de datos de todo el mundo, incluida la LGPD. Puede recaer en una persona física o jurídica. Actúa como vigilante de la protección de datos dentro de la empresa.
2. ¿Cuál es el papel y las principales responsabilidades de un RPD?
ML - El RPD debe orientar a los equipos sobre cómo proteger eficazmente los datos personales y cumplir la ley. También debe recibir y tomar medidas sobre las quejas y comunicaciones de los interesados y de la Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD). Es esencial que todas las acciones en favor del cumplimiento de la ley estén documentadas, ya que servirán como prueba si la empresa es interrogada al respecto.
3. ¿En qué tipos de organizaciones es obligatoria la presencia de un RPD?
ML - Las medianas y grandes empresas están obligadas a designar un RPD. Las microempresas, pequeñas empresas y start-ups también tendrán esta obligación si tienen (o si el grupo económico al que pertenecen tiene) unos ingresos brutos superiores a los establecidos por ley o si tratan datos de alto riesgo, por ejemplo, utilizando IA para tomar decisiones automatizadas. Es importante consultar con un especialista caso por caso para no incurrir en la ley.
4. Cómo contribuye un RPD al cumplimiento de la normativa de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)?
ML - En primer lugar, el RPD debe saber en qué mercados opera la empresa para determinar qué leyes deben cumplirse. Una vez hecho esto, es importante conocer en profundidad estas normativas, especialmente las decisiones de las autoridades locales, ya que se basan en casos prácticos e ilustran con detalle la mejor manera de cumplir la ley. Además, en el caso del GDPR, el DPO debe estar registrado ante la autoridad europea y contar con una certificación reconocida.
5. ¿Qué cualificaciones y competencias son esenciales para que un profesional pueda trabajar como RPD?
ML - Sin duda necesita tener buenas habilidades interpersonales, porque será la persona que, en cierta medida, cambie la forma en que la empresa lleva a cabo sus procesos internos, y puede generar resistencia e insatisfacción si no sabe cómo atraer la colaboración y el compromiso de los empleados. También debe tener conocimientos de gestión de proyectos y capacidad de organización, así como conocimientos técnicos de protección de datos.
6. ¿Cómo varían los salarios de los responsables de protección de datos en las distintas etapas de su carrera, desde el nivel inicial hasta la experiencia intermedia y avanzada?
ML - En general, el cargo de DPO es ocupado por personas que ya tienen cierta experiencia en el área. Lo que más influye en los salarios es el tamaño de la empresa, oscilando entre 10.000 y 30.000 reales mensuales, según el Estudio de Remuneración Brasil 2023 de Michael Page.
7. ¿Cómo equilibra un RPD la aplicación de prácticas de protección de datos con la búsqueda de innovación en las organizaciones?
LD - La innovación suele aumentar el riesgo de perjudicar a los interesados, por lo que es importante prever y reducir estos riesgos sin desalentar o prohibir la innovación. Una forma de hacerlo es aplicar los principios de privacidad desde el diseñoque llevan a aplicar medidas de protección desde la concepción del producto, es decir, actuar de forma preventiva.
8. ¿Cuáles son los retos más comunes a los que se enfrenta un RPD en el escenario actual?
ML - Los principales retos están relacionados con la sensibilización de los equipos de la empresa. La mayoría de los incidentes de seguridad se deben a errores humanos, es decir, a acciones de los propios empleados que crean vulnerabilidades. Así que el reto es educar a la gente sobre las mejores prácticas y aplicar la gobernanza de la protección de datos.
9. ¿Cuál es el papel del RPD en la respuesta a incidentes de seguridad y violaciones de datos?
ML - El RPD desempeña un papel importante, sobre todo antes de que se produzca un incidente, simulando salas de crisis con el consejo de administración de la empresa para poder establecer y ensayar las medidas adoptadas en caso de fuga de datos, por ejemplo. Además, en función de la gravedad del incidente, el RPD debe informar de lo ocurrido a la Autoridad Nacional de Protección de Datos y a los interesados.
10. ¿Cómo puede influir la función de un RPD en la cultura de privacidad de una organización?
ML - El RPD es el principal responsable de crear una cultura de protección de datos. Esto se consigue mediante la formación, la sensibilización y el desarrollo, junto con los equipos de la empresa, de mecanismos de gobernanza de datos, adaptando los procesos a la ley. Una precaución importante es que la labor del RPD debe tratar de conciliar, si es posible, las nuevas prácticas con las ya existentes, de modo que no se produzcan cambios bruscos que dificulten la adhesión de los empleados.
11. ¿Cómo influyen los cambios en la normativa de protección de datos en el papel del RPD?
ML - Aquí en Brasil todavía estamos madurando en una serie de cuestiones, porque la ley es relativamente nueva y la Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD) está llevando a cabo una agenda reguladora. Mientras que aquí en Brasil la reglamentación aún está en fase de expansión, en Europa ya existe una gran madurez en este ámbito y un número mucho mayor de normas y referencias sobre cómo actuar en cada caso concreto. Por lo tanto, saber cómo investigar la normativa internacional tiene un impacto muy positivo en el trabajo del RPD. Al mismo tiempo, es importante acceder siempre a los canales oficiales de la ANPD para estar al día de las novedades en la aplicación de la LGPD y orientar a los clientes en este sentido.
12. ¿Cuáles son las mejores prácticas para garantizar el éxito de un RPD en su función?
ML - Cuatro puntos importantes son: actuar con libertad para tomar decisiones y realizar el trabajo; concienciar a la empresa en su conjunto; registrar y demostrar todo el cumplimiento; y estar técnicamente al día.
13. ¿Cuáles son las tendencias emergentes en el ámbito de la protección de datos que debe seguir un RPD?
ML - Sin duda, la normativa que combina la protección de datos con el uso de la Inteligencia Artificial.
Conclusión
En este artículo ha quedado clara la importancia de cuidar nuestros datos, equilibrando el avance de la inteligencia artificial con la seguridad, tanto de las personas como de las empresas.
En el mundo de los negocios en línea, proteger los datos no es sólo mantener la privacidad, sino que es fundamental para crear y mantener la confianza, que garantizará el éxito y la reputación de las organizaciones.
En este escenario, es interesante observar cómo el responsable de la protección de datos (RPD) adquiere cada vez más relevancia. Esto pone de manifiesto la creciente importancia de manejar la información de forma ética y responsable.
Esperamos que le haya gustado el artículo que le hemos preparado. Para mantenerse al día sobre la IA y temas relacionados, le invitamos a visitar el Blog de Pareto.
