Bases sólidas para la inteligencia artificial con privacidad desde el diseño

A medida que entramos en una era de rápida innovación con los avances e incorporación de la inteligencia artificial en tiempo real, es crucial que las empresas tecnológicas continúen iterando para incluir el respaldo a la regulación. Todos necesitamos incorporar la privacidad en los aspectos de diseño de nuestro ciclo de desarrollo mientras continuamos con los avances rápidos en tecnología, especialmente en el ámbito de la recopilación y procesamiento de datos. Aunque requiere un esfuerzo y disciplina adicionales, implementar los principios de Privacidad por Diseño en todos los proyectos e iniciativas, especialmente al integrar la inteligencia artificial en una estructura tecnológica, dará sus frutos en la confianza del cliente en el futuro. Esto no solo asegura el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos, sino que también construye confianza con los usuarios y crea experiencias más seguras y protegidas para los clientes. Ya existen varios ejemplos donde se están desarrollando herramientas de inteligencia artificial con propósitos éticamente cuestionables, como el uso de la IA para crear deepfakes e imitar a celebridades como Taylor Swift, entre otros usos de la IA al estilo de Black Mirror. Afortunadamente, recientemente se han iniciado nuevos proyectos de ley para la protección contra el abuso de la IA en respuesta a estas cuestiones.

¿Qué significa Privacidad por Diseño? En pocas palabras, Privacidad por Diseño consiste en incorporar protecciones de privacidad en el ciclo de vida de productos y software para asegurar que el manejo de los datos del cliente desde su creación hasta su eliminación sea explícitamente identificado, comunicado, intencional y tratado correctamente. El objetivo de Privacidad por Diseño es proteger proactivamente la privacidad de los individuos al integrar de manera proactiva salvaguardias de privacidad de datos en todo el proceso de desarrollo, y en última instancia, garantizar la confianza del cliente en el manejo apropiado de la información personal por parte de la organización. Con la inclusión de la inteligencia artificial, estos mismos principios se aplican. Veamos los siete principios del concepto y cómo interactúan con la IA.

1. Cambio a enfoque proactivo y preventivo en lugar de reactivo. La idea es anticipar y detener los incidentes invasivos de privacidad antes de que ocurran, en lugar de reaccionar y remediar.

2. Privacidad por defecto. Los datos personales deben ser protegidos, independientemente del proceso empresarial o sistema informático. La transparencia en la recopilación y manejo de datos debe ser una característica inherente en la organización y no debe ser responsabilidad del individuo proteger su propia privacidad una vez proporcionada a la organización.

3. Privacidad arraigada en el diseño. La privacidad debe estar completamente integrada en los sistemas sin afectar el rendimiento: integral a los procesos y procedimientos, diseño y arquitectura en lugar de ser añadida como idea posterior.

4. Suma positiva en lugar de suma cero. La Privacidad por Diseño busca funcionalidad completa e incluye todos los objetivos relevantes más allá de la privacidad, eliminando así la falsa dicotomía de que debe haber un equilibrio entre privacidad y seguridad.

5. Ciclo de vida de extremo a extremo. Al integrar la Privacidad por Diseño en los sistemas desde el primer día antes de acumular datos, abarca todo el ciclo de vida de la información relevante.

6. Transparencia y visibilidad. Los interesados deben estar seguros de que, independientemente de los procesos empresariales o sistemas informáticos involucrados, la Privacidad por Diseño opera de acuerdo con promesas y objetivos acordados, bajo la supervisión de una verificación independiente.

7. Respeto por los usuarios. Es crucial que los arquitectos y operadores pongan al usuario en primer lugar ofreciendo funcionalidades como opciones de privacidad predeterminadas, aviso adecuado y opciones intuitivas.

Estos siete principios orientadores ofrecen a las organizaciones un amplio camino para garantizar que la privacidad sea una parte integral de los procedimientos desde el primer día. Sin embargo, también hay otras preocupaciones a tener en cuenta cuando se trata de IA.

La intersección entre la IA y la Privacidad por Diseño Los principios anteriores cobran aún más relevancia al considerar la IA, ya que estos sistemas, especialmente los modelos de IA generativa, procesan regularmente grandes cantidades de datos personales para garantizar el resultado óptimo. Por eso es esencial integrar la privacidad en las soluciones de IA como configuración predeterminada y desplegar los principios de Privacidad por Diseño en cada proyecto e iniciativa, especialmente al implementar la IA en una estructura tecnológica.

Esta aproximación garantiza tanto el cumplimiento de regulaciones como la generación de confianza con los usuarios. En la práctica, podría incluir el uso de enmascaramiento de datos para anonimizar conjuntos de datos; desarrollar protocolos estrictos de acceso y cifrado que cumplan con la legislación global y las mejores prácticas de la industria; y asegurar que las prácticas de privacidad y los protocolos de protección de datos sean claramente comunicados a los usuarios. También podemos fortalecer la privacidad de datos ejecutando consistentemente pruebas de generación de datos sintéticos para simular diversos escenarios de cumplimiento.

También vale la pena considerar las implicaciones de Privacidad por Diseño en lo que respecta a leyes y marcos regulatorios. El aumento de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) subraya el creciente enfoque internacional en derechos de privacidad más amplios. Estas leyes están diseñadas para garantizar que las empresas gestionen los datos personales de manera responsable y que los individuos tengan derechos sobre sus propios datos personales. En este contexto, Privacidad por Diseño ayuda a las organizaciones cumplir con sus compromisos legislativos y demuestra que se toman en serio la privacidad, construyendo confianza.

En última instancia, los sistemas de IA con privacidad incorporada por diseño deberían ser abiertos, transparentes y comprensibles para los usuarios. Deberíamos ser capaces de entender los procesos y resultados de la IA e identificar cuándo los sistemas de IA están operando más allá de lo esperado, ayudando así a construir confianza con el tiempo.

A medida que la IA continúa su evolución meteórica, es fundamental que los compromisos responsables y éticos estén integrados desde el principio. Desde el aprendizaje automático específico de inquilinos hasta las barreras de protección de contenido generativo y esquemas de protección de datos estrictos, es posible asegurar que sus sistemas de IA brinden privacidad por defecto desde el primer día.