¿Qué es la seudonimización de datos y cuál es su función en proyectos de IA?
La seudonimización de datos es un proceso mediante el cual se sustituyen los identificadores personales directos por seudónimos o códigos que impiden la identificación inmediata del individuo. A diferencia de la anonimización, esta técnica permite la reidentificación si se dispone de una clave segura y separada. En proyectos de inteligencia artificial, la seudonimización permite utilizar datos personales reduciendo el riesgo de exposición, cumpliendo con el RGPD y manteniendo la capacidad de auditar o vincular resultados con los sujetos cuando sea necesario, por ejemplo, en entornos sanitarios, financieros o regulatorios.
¿En qué se diferencia la seudonimización de la anonimización según el RGPD?
Según el RGPD, la seudonimización transforma los datos personales de forma que no puedan atribuirse a una persona específica sin información adicional, como una clave de referencia almacenada por separado. Sin embargo, estos datos siguen siendo considerados personales y están sujetos a la normativa. En cambio, la anonimización elimina toda posibilidad de identificación irreversible, haciendo que los datos ya no estén sujetos al RGPD. Esta diferencia es crucial en el diseño de soluciones de inteligencia artificial, donde la seudonimización permite flexibilidad operativa sin perder el vínculo necesario para ciertos procesos.
¿Qué ventajas ofrece la seudonimización frente a otras estrategias de protección de datos?
La seudonimización ofrece un equilibrio entre protección de datos y operatividad, permitiendo mantener la utilidad de la información para análisis, auditoría o trazabilidad sin exponer directamente la identidad de los individuos. A diferencia de la eliminación de datos sensibles o la anonimización total, conserva el valor analítico del dataset y posibilita la reidentificación bajo condiciones controladas. Esta flexibilidad es especialmente útil en entornos donde se requiere seguimiento longitudinal, validación de resultados o cumplimiento normativo, como en el ámbito sanitario, financiero o de servicios públicos impulsados por inteligencia artificial.
¿Qué técnicas se aplican para seudonimizar datos en entornos de inteligencia artificial?
En inteligencia artificial, la seudonimización se implementa mediante técnicas como el hashing con sal (salted hashing), la tokenización, el cifrado reversible con gestión de claves y la asignación de identificadores aleatorios. Estas técnicas permiten sustituir los datos sensibles por valores alternativos, manteniendo la estructura necesaria para el procesamiento. Es fundamental garantizar que la clave o mecanismo que permite la reidentificación esté aislado y protegido. La elección de la técnica depende del tipo de datos, del nivel de riesgo y del grado de reutilización o trazabilidad requerido por el sistema de IA.
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