En un contexto en el que la inteligencia artificial (IA) impulsa una transformación sin precedentes, las organizaciones se enfrentan al reto de equilibrar innovación y protección de datos. La IA requiere grandes volúmenes de información para operar, lo que genera nuevos riesgos si no se gestiona bajo medidas sólidas y seguras.
Actualmente, y de cara al futuro, la recopilación masiva de datos expone a las empresas a riesgos significativos de ciberseguridad y vulneración de la privacidad. Cuantos más datos no estén adecuadamente protegidos, mayor será la superficie de ataque, obligando a las organizaciones a implementar controles activos, robustos y en constante actualización.
El acelerado crecimiento en la recopilación de datos, impulsado por la IA, se refleja en su capacidad para perfilar usuarios y predecir comportamientos, desde decisiones laborales y crediticias, hasta patrones de consumo. Sin una gobernanza responsable, esta capacidad puede poner en riesgo la equidad y los derechos fundamentales, exponiendo a las organizaciones a vulneraciones éticas y legales.
“Frente a este escenario, los marcos regulatorios respaldados por ética corporativa y tecnologías avanzadas, permiten que la IA y la privacidad no estén en conflicto, sino en sinergia. Adoptar marcos sólidos de privacidad no solo protege a las empresas, sino que también genera confianza entre clientes, socios y reguladores”, afirma Natal Da Silva, CEO de Stefanini Cyber para Latam.
Pilares de privacidad para un uso responsable de la IA
1. Minimización de datos: este principio es clave para el diseño y uso responsable de sistemas de IA. Las organizaciones deben limitarse a recopilar únicamente los datos necesarios para cumplir con el propósito específico del sistema, evitando la recolección excesiva o irrelevante de información personal o sensible.
Además de proteger la privacidad, esta práctica reduce riesgos asociados al almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos, facilita el cumplimiento normativo y fortalece la transparencia y la confianza de los usuarios.
2. Anonimato de datos: el uso de técnicas de anonimato y pseudonimización resulta esencial para proteger la privacidad de las personas en entornos donde se recopilan, procesan o analizan datos personales. Estas, reducen significativamente el riesgo de re-identificación, incluso si los datos fueran expuestos o compartidos.
Se trata de herramientas fundamentales para cumplir con normativas como la Ley de Protección de Datos Personales en Colombia, y el Decreto 1377 de 2013, que permiten equilibrar el aprovechamiento de los datos con el respeto a la privacidad.
3. Transparencia: en los sistemas de IA, garantizar que los usuarios comprendan cómo se recopilan, procesan y utilizan sus datos es crítico, especialmente cuando influyen en decisiones relevantes como créditos, diagnósticos médicos o procesos judiciales. Los algoritmos deben ofrecer razones claras y trazables sobre su funcionamiento, fomentando la rendición de cuentas y permitiendo la auditoría de las decisiones automatizadas.
4. Medidas de seguridad avanzadas: proteger los datos personales exige la adopción de controles tecnológicos robustos como cifrado, autenticación multifactor, firewalls y sistemas de detección de intrusos, junto con políticas de seguridad definidas.
Complementariamente, las auditorías periódicas, las pruebas de penetración y la capacitación continua del personal en buenas prácticas de ciberseguridad, son esenciales para enfrentar amenazas emergentes.
En definitiva, el futuro de la privacidad en la era de la IA requiere un enfoque integral: marcos regulatorios claros, tecnologías avanzadas de protección, medidas de seguridad dinámicas y una sólida brújula ética que guíe el desarrollo e implementación de la inteligencia artificial, sin vulnerar los derechos de empresas, clientes y colaboradores.
