GDPR, o Reglamento General de Protección de Datos, es una legislación de la Unión Europea que establece las directrices para la recolección, procesamiento y almacenamiento de datos personales de los individuos dentro de la UE.
GDPR, o Reglamento General de Protección de Datos, es una legislación de la Unión Europea que establece las directrices para la recolección, procesamiento y almacenamiento de datos personales de los individuos dentro de la UE. Su objetivo principal es otorgar a los ciudadanos control sobre sus datos personales y uniformizar la regulación de la privacidad de datos en toda Europa. GDPR enfatiza la transparencia, la seguridad y la privacidad de los datos desde el diseño y por defecto. La regulación otorga a los individuos derechos significativos, como el derecho al acceso, rectificación y eliminación de sus datos personales, así como el derecho a ser informado y a la portabilidad de los datos. También impone restricciones estrictas sobre la transferencia de datos personales fuera de la UE y exige que las organizaciones implementen medidas adecuadas para proteger los datos, además de reportar brechas de seguridad de manera oportuna.
El GDPR impacta el desarrollo y la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial al establecer requisitos estrictos para la protección de datos personales. Los desarrolladores y aplicadores de IA deben asegurarse de que sus sistemas sean transparentes y explicables, especialmente cuando toman decisiones que afectan a los individuos, lo que se alinea con el derecho al consentimiento informado y la explicación de las decisiones automatizadas que estipula el GDPR.
Las empresas deben implementar la privacidad desde el diseño, lo que significa que la protección de datos debe ser una consideración integral en el ciclo de vida del desarrollo de IA, desde la recopilación de datos hasta el despliegue del modelo. Además, el GDPR exige que se minimice la cantidad de datos recopilados y procesados, lo cual puede ser un desafío ya que los modelos de IA a menudo requieren grandes volúmenes de datos para entrenar y funcionar eficientemente.
El GDPR también puede restringir la capacidad de las organizaciones para explotar completamente el potencial de los datos debido a su mandato sobre la limitación de la finalidad y el almacenamiento, lo que puede limitar el uso de técnicas de aprendizaje automático que descubren patrones ocultos o correlaciones inesperadas.
El GDPR influencia la transparencia y explicabilidad de los modelos de IA al requerir que las organizaciones proporcionen a los usuarios información clara sobre la lógica subyacente, la importancia y las consecuencias de los procesos automatizados que afectan a los individuos. Esto presiona a los desarrolladores para que diseñen sistemas de IA cuyas decisiones puedan ser entendidas y justificadas ante los usuarios. Como resultado, los modelos de IA deben ser desarrollados de manera que se pueda explicar cómo llegan a sus conclusiones, promoviendo así prácticas de desarrollo que consideren la interpretabilidad y la responsabilidad desde el inicio.
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