La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa para convertirse en una realidad cotidiana en los procesos empresariales. Esta tecnología, que anteriormente se limitaba a sectores tecnológicos, ahora permea áreas como la selección de personal y la atención al cliente. Este cambio ha obligado a las organizaciones a replantear sus decisiones y a asumir una mayor responsabilidad en un entorno donde los algoritmos predicen y deciden.
La expansión de la IA ha transformado también el marco del cumplimiento normativo, obligando a las organizaciones a revisar cómo integran la ética, la transparencia y la responsabilidad en sus procesos internos. Un ejemplo claro es la privacidad desde el diseño, consagrada en el artículo 25 del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que se convierte en un punto de encuentro entre la legalidad, la ingeniería y la gobernanza corporativa.
Aunque la atención pública se ha centrado principalmente en la inteligencia artificial generativa, la realidad es mucho más amplia. La mayoría de los sistemas de IA, desde los predictivos hasta los de decisión automatizada, presentan riesgos de privacidad significativos y muchos de ellos pasan inadvertidos. La protección de datos no depende del tipo de tecnología utilizada, sino de la forma en que se gobiernan los datos, se estructuran las decisiones y se definen las responsabilidades.
El artículo 25 del RGPD exige que los responsables del tratamiento apliquen medidas técnicas y organizativas apropiadas desde el inicio del diseño. Esto implica que la privacidad no puede añadirse al final del proceso, sino que debe integrarse desde el inicio como un requisito estructural. Aplicar este principio en la IA significa incorporar la protección de datos en todas las fases del ciclo de vida del modelo: desde la recogida y el preprocesamiento, hasta el entrenamiento, la validación, el despliegue y el mantenimiento.
Implementar un modelo de privacidad desde el diseño requiere una visión de conjunto. No se trata de cumplir formalmente, sino de incorporar la privacidad como un principio operativo y cultural. Las empresas deben revisar cómo obtienen, almacenan y utilizan los datos, quién tiene acceso a ellos, cómo se gestionan los riesgos y qué modo se documentan las decisiones. Este proceso exige colaboración entre áreas jurídicas, tecnológicas y de negocio, porque solo un enfoque transversal permite convertir el cumplimiento en una práctica sostenible.
Adoptar esta perspectiva no solo reduce el riesgo de incumplimiento, sino que refuerza la confianza de clientes, empleados y reguladores, y evidencia una transición hacia un modelo de negocio más ético y responsable.
Las rimas de la IA:
La IA avanza sin parar, ética y datos debe integrar. Con transparencia y responsabilidad, el futuro será de calidad.