Privacidad y protección de datos personales en la IA
Descripción
Técnicas de preservación de la privacidad y cumplimiento de las normativas de protección de datos en la recolección, el procesamiento y el almacenamiento de datos de IA.
Orientación de implementación
Evaluación de impacto en la privacidad
Realizar una Evaluación de Impacto en la Privacidad (EIP) para cada sistema de IA que procese datos personales. Identificar: la base jurídica para el procesamiento, las oportunidades de minimización de datos, los requisitos de retención, las implicaciones de las transferencias transfronterizas y los mecanismos de derechos de los titulares de los datos.
Tecnologías de mejora de la privacidad
Aplicar técnicas de preservación de la privacidad adecuadas al nivel de riesgo: anonimización o seudonimización de los datos de entrenamiento, privacidad diferencial para las salidas del modelo, aprendizaje federado para evitar centralizar datos sensibles y computación multipartita segura para la IA colaborativa.
Cumplimiento regulatorio
Asociar el procesamiento de datos de IA con las normativas aplicables (GDPR, CCPA, normas específicas del sector). Implementar: documentación de la base legal de procesamiento, procedimientos de solicitud de acceso de los titulares de los datos para los sistemas de IA, derecho a explicación de las decisiones automatizadas y procedimientos de notificación de violaciones de datos.
Requisitos de evidencia
- Evaluaciones de Impacto en la Privacidad por sistema de IA
- Registros de procesamiento de datos con base legal
- Registros de implementación de tecnologías de mejora de la privacidad
- Registros de solicitudes de derechos de los titulares de datos y sus respuestas