Privacidad, AI y la necesidad de una línea de base global coherente
Este blog fue publicado originalmente por el IAPP.
Los profesionales de la privacidad mundial se han acostumbrado a la aplicación de conceptos y normas de privacidad de datos relativamente estables en la historia reciente, principalmente anclados por el Reglamento General de Protección de Datos de la UE que actúa como base de referencia global para el cumplimiento.
Pero qué sucede si esa línea de referencia se modifica, como se propone en el Comisión Europea Reformas del 2025 de noviembre - y deja fuera de paso otras jurisdicciones, que han ido en gran medida a emular el RGPD? ¿El retraso de la década pasada de la captura del RGPD alrededor del mundo entra ahora en otro período prolongado de parche y desalineamiento?
Las reformas propuestas por la Comisión Europea en materia de inteligencia artificial y datos pseudonymizados representan un importante reconocimiento de la necesidad de un enfoque más proporcional y basado en el riesgo para la protección de datos y la IA. Pero ahora hay un doble reto: tanto para conseguir reformas claras como significativas rápidamente a través del proceso legislativo de la UE y en la ley, y para asegurar que el resto del mundo se mueva paso a paso, cortando el tiempo de retraso hacia una base de privacidad global clara y coherente que sigue siendo adecuada para propósitos.
Esto depende de que los legisladores y reguladores de todo el mundo estén claros y se unen ahora a la forma en que las normas de privacidad se relacionan con la cadena de valor AI, reconociendo que, si bien la seguridad jurídica mejorada no requiere una reescritura completa de las leyes de privacidad de datos, hay una necesidad legítima de mayor flexibilidad y adaptación, y para que esto ocurra de manera coherente y estructurada. También ofrece la oportunidad de que surja una base de referencia mundial genuina y más equilibrada desde el punto de vista geográfico.
Además de las aclaraciones legislativas específicas de la Comisión Europea, existen una serie de esferas prioritarias en las que los legisladores y reguladores de la privacidad de diferentes jurisdicciones pueden trabajar en asociación con la industria para desarrollar un enfoque global más claro.
En primer lugar, los reguladores de la privacidad deben establecer un proceso internacional más estructurado para identificar y emitir orientaciones claras y coherentes que confirmen cómo las leyes de privacidad son compatibles con y promueven el desarrollo y uso responsables de la IA. Esto podría estar dirigido por la Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos o basarse en declaraciones iniciales que han surgido de la Asamblea Mundial de Privacidad.
Una prioridad podría ser promover un marco normalizado de evaluación de intereses legítimos adaptado al desarrollo y despliegue de sistemas de inteligencia artificial para aumentar la seguridad jurídica y acelerar el despliegue en diferentes jurisdicciones.
En segundo lugar, se necesita más trabajo para promover la orientación mundial sobre la aplicación en el mundo real de las tecnologías de fomento de la privacidad como un importante facilitador de sistemas de IA seguros y compatibles. Técnicas como la privacidad diferencial, la minimización de datos y la computación segura son métodos probados que son centrales para aumentar la confianza, la mitigación de riesgos y el acceso responsable a los datos cuando se trata de AI. La labor futura de la OCDE en la elaboración de un repositorio mundial sobre los PET será un paso importante hacia la elaboración de orientaciones normativas mundiales específicas para los contextos de IA que puedan respaldar los principales reguladores.
En tercer lugar, las propuestas de la Comisión Europea para enmendar el RGPD a fin de introducir un enfoque más flexible y específico para el contexto del uso de datos seudonymizados deben adoptarse y reproducirse rápidamente a nivel mundial. This would further incentivize AI models and systems to use pseudonymized datasets as a critical tool to enhance data quality and streamline responsible risk-based approaches to data governance more broadly.
Además, se necesita más orientación sobre cómo se puede utilizar la IA para mejorar las normas de privacidad. Los sistemas AI pueden diseñarse para automatizar tareas para limitar la exposición innecesaria de datos personales y ayudar a que el cumplimiento de la privacidad sea más eficaz y escalable. Estas características pueden ayudar a minimizar el uso de datos personales, permitiendo experiencias personalizadas. Los reguladores y la industria deben asociarse activamente para adaptar las reglas y normas de privacidad a la próxima ola de modelos de IA de vanguardia.
El nuevo documento del Consejo de la Industria de la InformaciónPrivacidad " Generative AI: ITI Global Policy Recommendations (se abre en una pestaña nueva)” proporciona más información sobre las principales áreas en las que la privacidad y la IA intersecan y una plantilla para cómo los interesados en la privacidad pueden avanzar de manera más deliberada y unificada.
Las normas de privacidad de datos son fundamentales para la economía digital, pero no pueden permanecer inmunes a los cambios tecnológicos y políticos que se están ejecutando actualmente.
En un mundo en el que el acceso a los datos ya es un activo geoestratégico, hay un trabajo activo por delante para aprovechar la oportunidad presentada por AI y adaptar cuidadosamente los enfoques globales para que las normas de privacidad sigan siendo graduales y eficaces.
Las modificaciones calibradas de la base global son fundamentales, pero la próxima fase de la formulación de políticas globales de privacidad debe ser coherente por el diseño, lo que requiere un esfuerzo sensible y sincronizado en toda la comunidad de interesados de privacidad mundial.
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