{"id":4767,"date":"2026-10-22T09:05:30","date_gmt":"2026-10-22T14:05:30","guid":{"rendered":"https:\/\/logtecgroup.com.co\/conocimiento\/?p=4767"},"modified":"2026-10-16T14:49:28","modified_gmt":"2026-10-16T19:49:28","slug":"el-uso-de-datos-personales-es-sistemas-de-ia-en-iberoamerica-ya-tiene-estandares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/logtecgroup.com.co\/conocimiento\/data-protected\/proteccion-datos-colombia\/el-uso-de-datos-personales-es-sistemas-de-ia-en-iberoamerica-ya-tiene-estandares\/","title":{"rendered":"El uso de datos personales es sistemas de IA en Iberoam\u00e9rica ya tiene est\u00e1ndares"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial (IA) transforma de forma continua la manera en que las organizaciones recopilan y utilizan datos personales, lo que plantea nuevos retos para la protecci\u00f3n de la informaci\u00f3n y para la aplicaci\u00f3n de las normas que buscan garantizar los derechos de sus titulares.<\/span><\/p>\n

Frente a este escenario, en septiembre de 2026, la Red Iberoamericana de Protecci\u00f3n de Datos (RIPD) aprob\u00f3 los Est\u00e1ndares iberoamericanos sobre el uso de datos personales en sistemas de inteligencia artificial, un documento que propone criterios para orientar la aplicaci\u00f3n de las normas de protecci\u00f3n de datos cuando se utilizan estas tecnolog\u00edas.<\/span><\/p>\n

Aunque estos est\u00e1ndares no son obligatorios por el solo hecho de haber sido aprobados por la RIPD, conocerlos permite identificar retos para las organizaciones que utilizan o desarrollan sistemas de IA y anticiparse a las discusiones regulatorias sobre esta materia.<\/span><\/p>\n

La protecci\u00f3n de datos durante todo el ciclo de vida de la IA<\/span><\/h2>\n

Los est\u00e1ndares plantean que la protecci\u00f3n de datos personales debe considerarse durante las diferentes etapas del desarrollo y funcionamiento de un sistema de IA; lo que implica revisar el tratamiento de los datos desde su recopilaci\u00f3n y utilizaci\u00f3n para entrenar modelos, hasta su ajuste, evaluaci\u00f3n, mejora y despliegue, considerando en cada fase aspectos como la licitud del tratamiento, la minimizaci\u00f3n y la calidad de los datos.<\/span><\/p>\n

En la pr\u00e1ctica, esto invita a las organizaciones a preguntarse no solo qu\u00e9 datos utiliza una herramienta de IA, sino tambi\u00e9n de d\u00f3nde provienen, para qu\u00e9 se utilizan y si su tratamiento resulta necesario en cada etapa.<\/span><\/p>\n

\u00bfLos datos p\u00fablicos pueden utilizarse libremente para entrenar modelos?<\/span><\/h2>\n

Que un dato se encuentre disponible p\u00fablicamente no significa que pueda recopilarse y utilizarse sin restricciones para entrenar sistemas de IA, por lo cual los est\u00e1ndares se\u00f1alan que la utilizaci\u00f3n de estos datos debe contar con una base jur\u00eddica adecuada y respetar las finalidades del tratamiento; cuando se pretende utilizarlos para un prop\u00f3sito diferente al inicialmente autorizado, es necesario analizar la compatibilidad de ese uso y los derechos e intereses de las personas involucradas, aspecto especialmente relevante frente a pr\u00e1cticas como la recopilaci\u00f3n masiva de informaci\u00f3n disponible en internet (scraping), pues la accesibilidad de los datos no elimina la necesidad de evaluar si su utilizaci\u00f3n es leg\u00edtima.<\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n se aborda el uso de informaci\u00f3n entregada a proveedores de IA para prestar un servicio; al respecto, seg\u00fan los est\u00e1ndares, cuando estos act\u00faan como encargados del tratamiento, no pueden utilizar los datos personales de sus clientes para entrenar o mejorar sus propios modelos, salvo que exista una habilitaci\u00f3n legal y una base jur\u00eddica independiente que lo permita.<\/span><\/p>\n

Por eso, antes de incorporar una herramienta de IA a los procesos de una organizaci\u00f3n, se debe revisar las condiciones bajo las cuales el proveedor utiliza los datos y si contempla usos adicionales a los necesarios para prestar el servicio contratado.<\/span><\/p>\n

Transparencia y decisiones automatizadas<\/span><\/h2>\n

Otro aspecto relevante es la informaci\u00f3n que debe proporcionarse a las personas sobre el funcionamiento de los sistemas de IA; indicar \u00fanicamente que una decisi\u00f3n fue tomada mediante un algoritmo puede resultar insuficiente para que el titular comprenda c\u00f3mo se utilizaron sus datos.<\/span><\/p>\n

Los est\u00e1ndares plantean que la informaci\u00f3n debe permitir entender, seg\u00fan corresponda, la l\u00f3gica del sistema, los datos utilizados, los factores que influyen en sus resultados, sus limitaciones conocidas y las medidas adoptadas frente a posibles sesgos; adem\u00e1s, cuando se requiere intervenci\u00f3n humana en una decisi\u00f3n automatizada, esta no deber\u00eda limitarse a una revisi\u00f3n formal; debe ser real y efectiva, realizada por una persona capacitada que tenga la posibilidad de confirmar, modificar o anular el resultado del sistema; lo que\u00a0invita a las organizaciones a revisar si sus procesos de decisi\u00f3n permiten una intervenci\u00f3n humana significativa, especialmente cuando los resultados pueden afectar los derechos o intereses de las personas.<\/span><\/p>\n

Inferencias sensibles y protecci\u00f3n de personas vulnerables<\/span><\/h2>\n

Los sistemas de IA pueden inferir informaci\u00f3n sensible a partir de datos que, considerados individualmente, no tienen esa naturaleza; por ejemplo, determinadas variables podr\u00edan utilizarse para inferir aspectos relacionados con la salud f\u00edsica o mental, la ideolog\u00eda o la orientaci\u00f3n sexual de una persona; en consecuencia, se destacan los riesgos asociados al tratamiento de neurodatos y a las inferencias sobre estados cognitivos o emocionales, por lo cual resulta necesario evaluar la proporcionalidad de estos usos.<\/span><\/p>\n

De esta manera, los est\u00e1ndares enfatizan en estos tratamientos y en la necesidad de aplicar las garant\u00edas correspondientes cuando las inferencias permiten generar datos sensibles; a su vez, plantean medidas reforzadas para la protecci\u00f3n de ni\u00f1os, ni\u00f1as, adolescentes y otras personas en situaci\u00f3n de vulnerabilidad, junto con restricciones frente a sistemas de puntuaci\u00f3n social discriminatoria.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 ocurre con los derechos de los titulares?<\/span><\/h2>\n

Los est\u00e1ndares tambi\u00e9n abordan el ejercicio de los derechos de acceso, rectificaci\u00f3n, supresi\u00f3n y oposici\u00f3n frente a datos personales utilizados o generados por sistemas de IA, incluidas las inferencias derivadas del tratamiento.<\/span><\/p>\n

Uno de los retos se presenta cuando una persona solicita corregir o suprimir informaci\u00f3n incorporada a un modelo previamente entrenado; si la modificaci\u00f3n directa no resulta t\u00e9cnicamente viable, los est\u00e1ndares plantean que el responsable documente esa imposibilidad, informe al titular y adopte medidas de mitigaci\u00f3n, como excluir los datos de futuros conjuntos de entrenamiento o de otros componentes donde se almacenen.<\/span><\/p>\n

Esto pone de presente de que atender los derechos de los titulares en entornos de IA puede requerir procedimientos que consideren las caracter\u00edsticas t\u00e9cnicas de los sistemas, sin que esto implique dejar de atender las solicitudes recibidas.<\/span><\/p>\n

Privacidad desde el dise\u00f1o y gesti\u00f3n de riesgos<\/span><\/h2>\n

Finalmente, los est\u00e1ndares destacan la importancia de incorporar la protecci\u00f3n de datos desde las primeras etapas del desarrollo y configuraci\u00f3n de los sistemas, junto con mecanismos de gobernanza y gesti\u00f3n de riesgos, encontr\u00e1ndose entre las medidas planteadas las evaluaciones de impacto en la protecci\u00f3n de datos para tratamientos de alto riesgo y la adopci\u00f3n de controles de ciberseguridad que tengan en cuenta amenazas propias de la IA, como la manipulaci\u00f3n de datos de entrenamiento, la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n y las fugas de datos a trav\u00e9s de determinados componentes del sistema.<\/span><\/p>\n

Dichas propuestas refuerzan la importancia de evaluar los riesgos antes de poner en funcionamiento una herramienta, en lugar de limitar la revisi\u00f3n a los incidentes que puedan presentarse despu\u00e9s de su implementaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Un documento que vale la pena tener en el radar<\/span><\/h2>\n

El documento de \u00abEst\u00e1ndares iberoamericanos sobre el so de datos personales en sistemas de inteligencia artificial\u00bb no sustituye las normas nacionales ni crea nuevas obligaciones para todas las organizaciones; sin embargo, si ofrece criterios que pueden servir de referencia para analizar los retos que plantea el tratamiento de datos personales mediante estas tecnolog\u00edas.<\/span><\/p>\n

En un contexto de creciente discusi\u00f3n sobre la necesidad de regulaci\u00f3n de la IA, familiarizarse con estos supuestos permite identificar aspectos que las organizaciones deber\u00edan empezar a considerar, desde el origen y la utilizaci\u00f3n de los datos hasta la transparencia, el ejercicio de derechos y la gesti\u00f3n de riesgos; no necesariamente asumiendo que estos est\u00e1ndares anticipan el contenido de futuras regulaciones,sino para conocerlos como una referencia que permita comprender hacia d\u00f3nde se dirigen algunas de las discusiones sobre protecci\u00f3n de datos e inteligencia artificial en Iberoam\u00e9rica.<\/span><\/p>\n

Eval\u00fae el nivel de preparaci\u00f3n de su organizaci\u00f3n frente a las mejores pr\u00e1cticas internacionales en materia de privacidad, gesti\u00f3n de riesgos y gobernanza de IA con el acompa\u00f1amiento de nuestros especialistas en Data Protected.<\/span><\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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