Cómo gestionar los datos personales en las soluciones de Inteligencia Artificial
R
- 2022-09-20
3 min
¿Sabéis en qué consisten las soluciones de Inteligencia Artificial? ¿Y cómo se gestiona en ellas la protección de datos?
No hay duda de que nos encontramos ante un nuevo paradigma en la captación, análisis y explotación de los datos personales. Todo se “datifica”, son visibles datos que antes no lo eran, y, además, los datos se monetizan.
En este contexto, hay que abordar los riesgos, problemática y desafíos específicos en materia de protección de datos que deben tener en cuenta las empresas desarrolladoras/fabricantes y usuarias de soluciones de Inteligencia Artificial.
El camino hacia una Data Driven Company
Todos los sectores se están transformando digitalmente e incorporando soluciones de Inteligencia Artificial.
Así, son clave las aplicaciones en materia de fraude, tanto para la detección como para la prevención o el pronóstico de pérdidas; en blanqueo de capitales; en ciberdelitos, identificando y deteniendo ataques y amenazas; en finanzas, ayudando a planificar presupuestos, automatizar gastos o calculando probabilidades de impago; en ventas y marketing, mediante las predicciones de existencias o rentabilidades y optimizando campañas y recursos; en el transporte o en la cadena de suministro.
En cualquier caso, el dato se ha convertido en el activo más importante de la organización y todos los datos pueden ser transformados en información y conocimiento. Por lo tanto, su explotación es clave para la optimización operativa y la generación de nuevos ingresos para la empresa.
Desde R planteamos una nueva estrategia y modernización de las arquitecturas de almacenamiento para una gestión moderna del dato que permite integrar toda la información disponible en tiempo real. Es decir, orientando a las empresas a convertirse en Data Driven Company, para lo que deben atender a cuatro aspectos fundamentales: Data Strategy (o para qué), Gestión y Gobernanza (o cómo), Analítica y Aprovechamiento (Data Science) y Digitalización y Automatización.
La necesidad de una regulación transversal que minimice riesgos
El diseño, desarrollo y uso de soluciones IA implica riesgos legales en cuanto a protección de datos.
Una cuestión que cada día adquiere más importancia viendo que las empresas con sistemas de inteligencia artificial han aumentado 1,3 puntos porcentuales en el último año y que la meta para 2025 es que una de cada cuatro empresas españolas los hayan incorporado ya en su actividad.
Porque la IA es una tecnología disruptiva que afecta a la privacidad y a la protección de datos, pero también a otros derechos fundamentales. De ahí que la UE trabaje con un enfoque normativo antropocéntrico que sitúa a la persona en el primer lugar y que su objetivo sea que la sociedad europea cuente con un marco jurídico sólido. Es la UE quien lidera la estrategia de la gobernanza con una gran inversión en datos, capacidades e infraestructuras, buscando el mercado único digital europeo con normativa específica.
Por lo tanto, se debe diseñar, desarrollar y utilizar la IA desde una óptica de gestión de riesgos y partiendo de la interrelación de las tres tecnologías, ya que hay riesgos transversales: IoT -como fuente de recopilación de datos-, la analítica y la explotación de esa cada vez más ingente cantidad de datos recopilados.
Otro aspecto que hay que cuidar especialmente es la ciberseguridad, ya que el despliegue masivo de dispositivos IoT aumenta la superficie de exposición y cada vez hay más espacios que proteger.
En la actualidad podemos hablar de varios tipos de IA: débil (o especializada en un área muy concreta), fuerte (con iniciativa propia, la más parecida a lo que haría un ser humano) y súper IA.
En cuanto a los principales riesgos a los que nos enfrentamos, la atención se centra en los derivados de la toma de decisiones basadas solamente en el tratamiento automático; en la minimización vinculada al uso y abuso de datos no justificados y sin control; en la falta de transparencia y opacidad sobre qué se está haciendo realmente con los datos; y en sesgos estadísticos, culturales o cognitivos que incluso pueden impactar sobre el derecho fundamental de igualdad y no discriminación de forma directa o indirecta.
Conocer las necesidades, los riesgos y la normativa existente resulta imprescindible para aplicar con éxito la IA en vuestras organizaciones.
En R contamos con experiencia en llevar a la práctica soluciones de Inteligencia Artificial. Hemos creado BAI Analytics, una iniciativa centrada en satisfacer la necesidad de empresas y organizaciones de distintos tamaños para obtener valor gracias al uso de las últimas herramientas y prácticas de IA y el análisis avanzado de datos.
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