La Inteligencia Artificial (IA) está transformando rápidamente múltiples sectores, desde la salud hasta el comercio, permitiendo avances significativos en la eficiencia y toma de decisiones. Sin embargo, con esta innovación viene la necesidad de un manejo responsable de los datos personales, particularmente en un contexto donde la privacidad y la seguridad de la información son cruciales. En Colombia, la Superintendencia de Industria y Comercio (SIC) ha emitido lineamientos mediante la Circular Externa No. 002 del 21 de agosto de 2024 para asegurar que el tratamiento de datos personales en sistemas de IA se realice conforme a las normativas vigentes, garantizando la adecuada protección de datos personales en sistemas de IA. Aquí encontrarás los aspectos clave que las organizaciones deben tener en cuenta para cumplir con la ley.
1. Idoneidad, Necesidad y Proporcionalidad
El tratamiento de datos en sistemas de IA debe ser tanto adecuado como necesario para alcanzar los objetivos propuestos. Esto implica que las organizaciones no deben recolectar o utilizar más datos de los estrictamente necesarios para lograr sus fines. Según la Circular, la idoneidad se refiere a la capacidad del tratamiento para cumplir con el propósito establecido, mientras que la necesidad se refiere a la imposibilidad de lograr el mismo objetivo mediante otros medios menos invasivos para la privacidad.
La proporcionalidad es otro principio importante, donde las ventajas obtenidas a través del uso de la IA no deben superar los riesgos y desventajas que podría generar en los derechos de los titulares de los datos. Es esencial que las organizaciones realicen un análisis exhaustivo para asegurar que cada paso en el proceso de tratamiento de datos sea justificado y equilibrado.
2. Principio de Responsabilidad Demostrada
El principio de responsabilidad demostrada, o «accountability», es un elemento central en la protección de datos personales en Colombia. Este principio exige que los administradores de datos personales implementen medidas claras, eficaces y verificables para asegurar el cumplimiento de las normas. Estas medidas incluyen controles internos, auditorías periódicas y la adopción de tecnologías que garanticen la seguridad de la información. Este enfoque proactivo no solo ayuda a prevenir violaciones de datos, sino que también asegura que las organizaciones puedan demostrar, en cualquier momento, que están cumpliendo con la normativa.
3. Privacidad desde el Diseño y por Defecto
La privacidad desde el diseño es un concepto que debe integrarse en todas las fases del desarrollo de sistemas de IA. Esto significa que la privacidad y la protección de datos no deben ser un añadido posterior, sino una parte integral del proceso de diseño. La privacidad diferencial es una técnica recomendada para lograr este objetivo, la cual permite realizar análisis sobre conjuntos de datos sin comprometer la identidad de los individuos.
Por defecto, los sistemas de IA deben estar configurados para ofrecer el nivel más alto de protección de datos posible. Esto incluye garantizar que solo las personas autorizadas tengan acceso a los datos, y que cualquier uso o manipulación de la información esté documentado y sea rastreable.
4. Medidas Preventivas
La incertidumbre sobre los posibles impactos negativos del tratamiento de datos en sistemas de IA exige que se adopten medidas preventivas. Antes de implementar un sistema de IA, es crucial realizar un estudio de impacto de privacidad que identifique y evalúe los riesgos potenciales. Este estudio debe incluir una descripción detallada de cómo se manejarán los datos personales, las medidas de seguridad que se implementarán y cómo se mitigarán los riesgos identificados.
Además, la SIC recomienda que, en caso de incertidumbre sobre los posibles daños que podría causar el tratamiento de datos, se abstenga de realizar dicho tratamiento hasta que se garantice que no se afectarán negativamente los derechos de los titulares.
5. Cumplimiento de la Normativa y Auditoría
Finalmente, es importante recordar que el cumplimiento de la normativa no es un acto único, sino un proceso continuo que debe ser auditado regularmente. Las medidas de seguridad implementadas deben ser revisadas y mejoradas constantemente para adaptarse a los cambios tecnológicos y a nuevas amenazas. La SIC enfatiza la importancia de que estas medidas sean auditables, lo que significa que las organizaciones deben estar preparadas para demostrar su cumplimiento en cualquier momento.
El tratamiento de datos personales en sistemas de IA no es solo una cuestión técnica, sino un compromiso con la protección de los derechos fundamentales de los individuos. Cumplir con los lineamientos de la SIC no solo evita sanciones legales, sino que también fortalece la confianza del público en el uso responsable de la inteligencia artificial. La adopción de prácticas como la privacidad desde el diseño y la responsabilidad demostrada son pasos cruciales para asegurar un manejo ético y legal de los datos en un mundo cada vez más digitalizado.
Si quieres conocer el texto completo de la Circular puedes descargar el documento aquí