Privacidad, LGPD y el uso ético de la IA

A medida que las organizaciones adoptan la IA para acelerar el desarrollo de productos, mejorar la toma de decisiones y personalizar las experiencias, también deben abordar el complejo panorama de la privacidad y la ética. En Brasil, la Ley General de Protección de Datos (LGPD) define cómo se pueden recopilar, almacenar y utilizar los datos personales, y esta ley se relaciona directamente con el entrenamiento, la prueba y la implementación de los sistemas de IA. Esta publicación ofrece una guía práctica y práctica para equipos que desarrollan soluciones de IA de forma responsable y conforme a las normas, con pasos concretos, marcos de trabajo y consideraciones prácticas. Introducción: Por qué la LGPD y la ética de la IA son importantes ahora Las tecnologías de IA se basan en datos, a menudo grandes y diversos, para entrenar modelos, validar hipótesis y mejorar continuamente. Estos datos pueden incluir información sensible o datos de personas ubicadas en Brasil, lo que activa los requisitos de la LGPD independientemente de la ubicación del procesador de datos o del desarrollador del modelo. El alcance extraterritorial de la LGPD y sus principales protecciones de la privacidad implican que los equipos responsables de IA deben diseñar, implementar y operar respetando los derechos a la privacidad, la protección de datos y el trato justo. Al mismo tiempo, los marcos éticos internacionales de IA enfatizan la rendición de cuentas, la transparencia y la supervisión humana, principios que se alinean con los objetivos de la LGPD y ayudan a generar confianza tanto con los clientes como con los reguladores. Para un resumen conciso del alcance y el propósito de la LGPD, consulte las fuentes oficiales y los análisis de las autoridades brasileñas y los expertos en privacidad.

1) Introducción rápida: qué es la LGPD y cómo se aplica a la IA

La LGPD es el marco integral de protección de datos de Brasil. Se aplica a cualquier procesamiento de datos personales, incluidos los datos recopilados o procesados ​​en Brasil o los datos relacionados con personas físicas ubicadas en Brasil, incluso si el responsable del tratamiento de datos se encuentra fuera del país. La ley establece los derechos de los interesados ​​(como el acceso, la rectificación, el bloqueo, la supresión, la portabilidad y la revocación del consentimiento) y exige que el tratamiento de datos se base en una base legal (incluidos el consentimiento y los intereses legítimos, entre otros). También introduce expectativas de rendición de cuentas y gobernanza para los responsables y encargados del tratamiento de datos, incluidos los sistemas de IA que utilizan datos personales. La estructura y el alcance principales se describen en el texto de la ley y en análisis alineados de fuentes fiables.

Conceptos clave de la LGPD para equipos de IA

• Bases legales para el tratamiento (consentimiento, interés legítimo, etc.).
• Derechos del interesado (acceso, corrección, supresión, portabilidad, revocación del consentimiento).
• Derechos de automatización y elaboración de perfiles, incluidas las protecciones en torno a decisiones tomadas sin intervención humana (y la posibilidad de supervisión humana cuando corresponda).
• Protección de datos desde el diseño y por defecto como disciplina central para proyectos de IA (véase la DPIA en la sección 3 a continuación).
• Requisitos de rendición de cuentas y gobernanza para organizaciones que procesan datos y desarrollan sistemas de IA.

Para profundizar en el texto de la LGPD y su aplicación al tratamiento de datos y la IA, consulte la ley oficial y los análisis de confianza (incluida la traducción al inglés de la IAPP y Resúmenes).

2) LGPD e IA: derechos, fundamentos y toma de decisiones automatizada

Los proyectos de IA a menudo implican la toma de decisiones automatizada o la elaboración de perfiles. El Artículo 20 de la LGPD aborda las decisiones automatizadas, y el Artículo 8 describe los fundamentos para el tratamiento lícito de datos, incluyendo el consentimiento y los intereses legítimos. En la práctica, los equipos deben estar preparados para demostrar cómo se respetan los derechos de los interesados ​​durante el desarrollo y la implementación del modelo, y para proporcionar información significativa sobre cómo se utilizan los datos en los flujos de trabajo de IA. Los análisis de la IAPP y otros expertos en privacidad enfatizan que la LGPD se centra en el impacto del tratamiento en las personas, no solo en si los datos están anonimizados o seudonimizados. Esto tiene importantes implicaciones para los datos de entrenamiento, la ingeniería de características y los resultados del modelo.

Implicaciones prácticas para los equipos de IA:

• Mapear los flujos de datos para identificar dónde se recopilan, almacenan, utilizan para el entrenamiento y transforman los datos personales durante la inferencia.
• Evaluar la base legal para cada actividad de procesamiento de datos (consentimiento para los datos de entrenamiento cuando sea necesario, o intereses legítimos con una prueba de proporcionalidad).
• Preparar las respuestas sobre los derechos de los interesados ​​(por ejemplo, solicitudes de acceso a los datos de entrenamiento, solicitudes de eliminación de modelos entrenados con datos personales, etc.).
• Documentar la lógica de la toma de decisiones automatizada y proporcionar vías para la revisión humana cuando sea necesario.

Para una visión práctica del enfoque de la LGPD para el procesamiento de datos y su alineación con la IA, consulte los resúmenes oficiales y los análisis comparativos.

3) Un marco práctico: privacidad desde el diseño y EIPD para IA

La privacidad desde el diseño no es opcional para la IA; es una disciplina que reduce el riesgo y genera confianza. Una Evaluación de Impacto de la Protección de Datos (EIPD) es el método habitual para evaluar las actividades de procesamiento de alto riesgo, incluyendo los procesos de IA con gran volumen de datos, y para planificar la mitigación de riesgos antes de su implementación. La ANPD ha publicado directrices sobre las EIPD y aclaraciones sobre las áreas de procesamiento de alto riesgo (la propia LGPD no enumera todas las categorías de riesgo, por lo que las prácticas de EIPD ayudan a las organizaciones a mantenerse alineadas con los principios de la LGPD).

Pasos clave que puede implementar ahora:

1. Inventariar los datos y mapear los flujos de trabajo de IA. Identificar qué conjuntos de datos alimentan el entrenamiento, la evaluación y la inferencia, y etiquetar a los interesados ​​(identificables directa o indirectamente).
2. Evaluar el riesgo y determinar si se requiere una EIPD. Utilizar la guía de la ANPD para decidir cuándo el procesamiento de datos de alto riesgo justifica una EIPD. Los desencadenantes de alto riesgo incluyen datos sensibles, procesamiento a gran escala o elaboración de perfiles que podrían afectar los derechos fundamentales.
3. Definir el propósito y la minimización. Garantizar que la recopilación de datos se ajuste estrictamente a los propósitos definidos y minimizar los datos utilizados para el entrenamiento siempre que sea posible.
4. Documentar los controles y la gobernanza. Detallar las medidas de seguridad, los periodos de retención de datos, los controles de acceso y los planes de eliminación de datos vinculados al ciclo de vida del modelo.
5. Utilizar prácticas de documentación del modelo. Aplicar tarjetas de modelo y hojas de datos a los conjuntos de datos para comunicar el uso previsto, el rendimiento entre grupos, la procedencia de los datos de entrenamiento y sus limitaciones.
6. Involucrar a las partes interesadas e iterar. Incluir a expertos en privacidad, seguridad y dominio en las revisiones de los modelos y realizar ajustes según los hallazgos.

Existe una creciente orientación de las autoridades brasileñas y de la comunidad de privacidad en general sobre las Evaluaciones de Impacto de la Protección de Datos (EIPD) y el procesamiento de alto riesgo, incluyendo los recursos relacionados con las EIPD de la ANPD y las mejores prácticas internacionales más generales.

Herramientas de documentación que puede adoptar

• Hojas de datos para conjuntos de datos para describir la procedencia, la recopilación y los posibles sesgos de los conjuntos de datos. Esta práctica ayuda a los equipos a comprender la calidad y el riesgo de los datos antes del entrenamiento.
• Tarjetas de modelo para acompañar los modelos entrenados con métricas de rendimiento, casos de uso previstos y advertencias.

Estas prácticas de documentación son ampliamente reconocidas en la comunidad de ética de la IA como herramientas prácticas para una IA responsable. Se ajustan a las expectativas de rendición de cuentas y transparencia de la LGPD y ayudan a los equipos a comunicar los riesgos a las partes interesadas y a los organismos reguladores.

4) Respuesta a incidentes y notificación de vulneraciones de datos según la LGPD

La LGPD exige que los responsables del tratamiento notifiquen a las autoridades pertinentes y a los interesados ​​sobre los incidentes que puedan suponer un riesgo o daño para las personas. En 2024, la ANPD publicó un reglamento vinculante (Reglamento Regulatorio sobre la Comunicación de Incidentes) que formaliza un plazo de tres días hábiles para reportar incidentes a la ANPD y, en muchos casos, también para informar a los interesados. El reglamento también exige mantener registros de incidentes durante un período definido. Estas normas refuerzan la necesidad de una monitorización robusta, una detección rápida y canales de comunicación claros dentro de los equipos de IA.

Conclusiones prácticas para proyectos de IA:

• Implementar un plan de respuesta a incidentes con vías de escalamiento a los equipos legales, de privacidad y de seguridad.
• Establecer un proceso para detectar, documentar y evaluar incidentes rápidamente para determinar los requisitos de notificación.
• Preparar plantillas para comunicaciones concisas y claras tanto para la ANPD como para los interesados ​​afectados, utilizando un lenguaje sencillo e incluyendo el contenido requerido (naturaleza de los datos, número de interesados, medidas adoptadas, riesgos y medidas de mitigación).

5) Gobernanza, rendición de cuentas y cumplimiento en la práctica

Unas prácticas de gobernanza sólidas son esenciales para los sistemas de IA en cualquier entorno regulatorio. Más allá de los derechos básicos de la LGPD, las autoridades brasileñas han emitido directrices específicas sobre importantes temas de gobernanza, incluyendo el nombramiento de Delegados de Protección de Datos (OPD) y las obligaciones de transparencia. Las recientes regulaciones y directrices de la ANPD respaldan la función formal del OPD y las actividades de gobernanza continuas para garantizar el cumplimiento de la LGPD a lo largo del ciclo de vida de los datos.

Los marcos de gobernanza global relacionados, como el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (AI RMF 1.0) y los Principios de IA de la OCDE, ofrecen estructuras prácticas para gestionar los riesgos de la IA y promover la innovación responsable. El AI RMF introduce cuatro funciones principales (Gobernar, Mapear, Medir, Gestionar) que las organizaciones pueden adaptar a sus programas de IA, mientras que los principios de la OCDE enfatizan la rendición de cuentas, la transparencia, la equidad, la privacidad y los derechos humanos. En conjunto, estos proporcionan un modelo sólido para integrar la LGPD con prácticas responsables de IA.

6) Una hoja de ruta concreta para una gobernanza de IA alineada con la LGPD

A continuación, se presenta un plan compacto y repetible que puede aplicar a las iniciativas de IA hoy mismo:

1. Fundamentos de la gobernanza de datos: Inventariar los datos, clasificarlos por riesgo y garantizar que el linaje de los datos sea auditable. Alinear la recopilación de datos con la limitación y minimización de la finalidad.
2. Evaluación de Impacto de la Protección de Datos (EIPD) para actividades de IA de alto riesgo: evaluar los posibles impactos en la privacidad y los derechos fundamentales; documentar los controles y el riesgo residual. Utilizar la guía de la ANPD como referencia para el procesamiento de alto riesgo.
3. Documentación del ciclo de vida de la IA: crear tarjetas modelo y hojas de datos para los conjuntos de datos a fin de mejorar la transparencia y la trazabilidad de los resultados de la IA.
4. Supervisión humana para decisiones automatizadas: implementar mecanismos para la revisión humana cuando las decisiones automatizadas afecten a los derechos o intereses significativos de las personas. La LGPD reconoce la importancia de la participación humana en ciertos procesos automatizados.
5. Seguridad y preparación ante incidentes: Implementar controles de seguridad robustos, monitoreo y un plan claro de respuesta ante incidentes; asegurar que los plazos de presentación de informes se comprendan y se cumplan.
6. Preparación para los derechos de los interesados: Establecer procesos para responder a las solicitudes de acceso, corrección, eliminación y portabilidad de forma rápida y precisa. La LGPD otorga estos derechos, y la guía de la ANPD aclara las expectativas de respuesta.
7. Gobernanza y mejora continuas: Auditorías periódicas, evaluaciones externas cuando sea necesario y actualizaciones de la documentación del modelo a medida que los datos y los modelos evolucionan. Aprovechar las guías del NIST y la OCDE para consolidar la gobernanza.

7) Mejores prácticas del mundo real: Herramientas de ética de datos para equipos de IA

Más allá del cumplimiento normativo, la IA ética requiere herramientas concretas para gestionar el riesgo y promover la confianza. La comunidad de ética de la IA ha promovido herramientas prácticas como:

• Hojas de datos para conjuntos de datos para documentar la procedencia de los datos, los criterios de selección y los posibles sesgos. Esto ayuda a los equipos a anticipar problemas antes de utilizar los datos para el entrenamiento.
• Tarjetas de modelo para documentar el rendimiento del modelo, los casos de uso previstos y las limitaciones en diferentes grupos. Apoyan la divulgación responsable y la rendición de cuentas.
• Comprobaciones explícitas de imparcialidad y sesgo como parte de la evaluación (incluido el análisis de subgrupos) para reducir los impactos dispares en las decisiones automatizadas. Esto se alinea con las perspectivas de gestión de riesgos de la OCDE y el NIST.
• Transparencia de los datos y las decisiones de entrenamiento mediante la documentación y la supervisión humana, lo que ayuda a abordar las preocupaciones sobre privacidad y derechos de forma medible.

8) Qué significa esto para los equipos que desarrollan IA hoy en día

La privacidad y la ética no son obstáculos para la innovación; cuando se integran tempranamente, se convierten en diferenciadores competitivos. Los programas de IA alineados con la LGPD están mejor preparados para resistir el escrutinio regulatorio, ganarse la confianza del cliente y evitar costosas modificaciones. La autoridad de privacidad de Brasil (ANPD) ha publicado activamente directrices sobre las Evaluaciones de Impacto de la Protección de Datos (EIPD), las Organizaciones de Protección de Datos (OPD) y la notificación de incidentes, lo que indica un entorno regulatorio en desarrollo donde prospera la IA responsable. Para los equipos que trabajan con datos brasileños o que atienden a los mercados brasileños, la adopción de los patrones de gobernanza descritos anteriormente generará beneficios a corto y largo plazo.

Conclusión: Desarrollar IA con privacidad, responsabilidad y confianza

La LGPD establece un marco duradero para proteger los derechos individuales en un mundo impulsado por los datos, y los marcos éticos de IA de la OCDE y el NIST ofrecen una guía práctica y escalable para una IA responsable. Al combinar prácticas de privacidad desde el diseño, Evaluaciones de Impacto de la Protección de Datos (EIPD) para actividades de alto riesgo, una gobernanza sólida (incluyendo un OPD cuando corresponda), planes claros de respuesta a incidentes y documentación transparente de modelos, las organizaciones pueden innovar con confianza y respetar los derechos de los usuarios. En este contexto, los programas de IA más resilientes son aquellos que se ganan la confianza mediante una rendición de cuentas explícita, una gestión rigurosa de riesgos y consideraciones éticas a lo largo de todo el ciclo de vida del modelo. Si está planeando una iniciativa de IA que pueda afectar a datos o titulares de datos brasileños, comience con un mapa de datos, realice una EIPD, documente sus conjuntos de datos y modelos, y establezca protocolos de gobernanza y respuesta a incidentes ahora. El enfoque basado en la LGPD no solo le ayuda a cumplir con la normativa, sino que también demuestra un compromiso con una tecnología responsable que respeta a las personas y sus datos. Nota: Multek puede ayudarle a desarrollar programas de IA alineados con la LGPD mediante el mapeo de datos, las EIPD, el diseño de la gobernanza, la documentación de modelos y la planificación segura de la respuesta a incidentes. Este artículo se basa en fuentes oficiales de la LGPD y en los principales marcos éticos de la IA para ofrecer una perspectiva práctica y centrada en la implementación.