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Protección de datos y cumplimiento de IA y protección de datos: qué exige el RGPD
En cuanto se procesan datos personales en la protección de datos y el cumplimiento de IA, rigen obligaciones claras. Cuáles son en concreto, qué falta casi siempre en la práctica y qué es realmente suficiente.
En cuanto se procesan datos personales en la protección de datos y el cumplimiento de IA, hace falta base legal, limitación de la finalidad, plazos de eliminación definidos, información a los afectados y un acuerdo de tratamiento de datos con cada proveedor de servicios involucrado. En la práctica faltan casi siempre los mismos tres puntos: el plazo de eliminación, la información en el lugar de recogida y la aclaración de si el proveedor utiliza los datos para su propio entrenamiento.
01 — Protección de datos
Qué exige el RGPD
En cuanto se procesan datos personales — y eso ocurre más rápido de lo que se piensa, por ejemplo en cuanto alguien introduce un nombre o un número de teléfono — se aplican las obligaciones habituales: nombrar la base legal, establecer la finalidad, cumplir la minimización de datos, definir plazos de eliminación, informar a los interesados.
En la práctica, esto significa para la protección de datos y el cumplimiento de IA: un acuerdo de tratamiento de datos con cada proveedor de servicios involucrado, la verificación de dónde se procesan los datos, un plazo de eliminación documentado y un apartado comprensible en la declaración de protección de datos. Tres cosas faltan casi siempre en la práctica: el plazo de eliminación definido, la información en el lugar donde se recogen los datos y la aclaración de si el proveedor utiliza los datos para su propio entrenamiento.
Una evaluación de impacto en la protección de datos solo es necesaria cuando existe un riesgo previsiblemente alto — en la mayoría de proyectos de este tipo no. La comprobación en sí debería documentarse de todos modos, para que en caso necesario sea comprensible por qué se ha omitido.
02 — Contrato
Qué debe aclararse por escrito
- Propiedad de datos y accesos. Pertenecen al cliente. Si un proveedor no lo confirma claramente, esa es la información más importante de la conversación.
- Entrega en caso de finalización. En qué formato, en qué plazo, a qué costes.
- Sin permanencia mínima sin contraprestación. La vinculación es defendible si se entrega algo a cambio — si no, no.
- Qué cuesta un cambio posterior. No es el precio del proyecto lo que decide sobre los costes totales, sino la tarifa horaria para el tercer año.
- Documentación como objeto de entrega. No como promesa, sino como partida en el presupuesto.
03 — Riesgos
Qué puede salir mal
- El sistema responde incorrectamente. Limitado al trabajar exclusivamente con contenidos revisados y derivar en caso de duda en lugar de adivinar. Eso es una decisión de configuración, no una característica de la tecnología.
- Se subestima el esfuerzo. Motivo más frecuente: situación de partida poco clara. Un balance honesto antes del presupuesto lo previene de forma más fiable que cualquier margen.
- Nadie lo mantiene. El mayor riesgo de todos — y el más fácilmente evitable.
- Lagunas en la protección de datos. Surgen casi siempre por plazos de eliminación inexistentes y responsabilidad poco clara, raramente por la tecnología en sí.
- Dependencia del proveedor. Evitable si los accesos, datos y documentación quedan contractualmente en manos del cliente.
04 — Preguntas
Preguntas frecuentes
¿Podemos introducir datos de clientes en ChatGPT?
En la variante gratuita sin respaldo contractual: no. Con una cuenta empresarial, acuerdo de encargo de tratamiento y exclusión del entrenamiento puede ser lícito — dependiendo de qué datos se trate. Precisamente esta distinción debe estar en la directriz de uso, porque es constantemente relevante en el día a día.
¿Deben etiquetarse los textos generados por IA?
En contenidos que se publican y han sido generados sintéticamente o modificados sustancialmente, sí. El uso puramente interno — investigación, borradores, resúmenes — por lo general no activa esta obligación.
¿Esto aplica también a empresas individuales?
Sí. El AI Act no distingue por tamaño de empresa, sino por propósito de uso y riesgo. Quien tiene un chatbot en el sitio web está afectado — independientemente de si trabajan una o cien personas en la empresa.
¿Con qué frecuencia debe actualizarse el inventario?
Siempre que se introduzca una nueva herramienta o cambie el propósito de uso de una existente. Una revisión anual como intervalo mínimo tiene sentido, incluso sin motivo concreto.
¿Necesitamos una evaluación de impacto de protección de datos?
No de forma general. Se vuelve necesaria si el tratamiento probablemente supone un alto riesgo para los afectados — por ejemplo, en caso de elaboración extensiva de perfiles. Para un chatbot de preguntas frecuentes en el sitio web normalmente no es necesaria. Lo comprobamos caso por caso y dejamos el resultado por escrito.
¿Qué pasa si utilizamos varias herramientas de IA de distintos proveedores?
Cada herramienta se evalúa por separado — proveedor, tratamiento de datos y clase de riesgo difieren. La directriz de uso resume los resultados para que nadie tenga que consultar cada herramienta individualmente.
¿Basta con un acuerdo verbal en el equipo en lugar de una directriz escrita?
No, en caso de conflicto o inspección solo cuenta lo que está documentado. Una breve directriz escrita protege además a los nuevos empleados que nunca escucharon el acuerdo verbal.
05 — Continuar
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