IA y privacidad de datos: retos, riesgos y soluciones conformes al RGPD

La inteligencia artificial está transformando la forma en que trabajamos, nos comunicamos y innovamos: desde la generación de contenidos en tiempo real y los chatbots de atención al cliente hasta la sanidad predictiva y el reconocimiento facial. Pero, aunque la IA aporta una eficiencia y una capacidad de escala enormes, también plantea serias preocupaciones sobre qué ocurre con los datos de los que se alimenta, especialmente con los datos personales de tus usuarios.

Detrás de cada algoritmo inteligente hay un conjunto de datos enorme. A menudo incluye información altamente sensible: desde hábitos de navegación y grabaciones de voz hasta datos de localización en tiempo real e historiales médicos. Y aunque estos datos permiten la personalización y la automatización, también abren la puerta a vulnerabilidades de seguridad, riesgos legales y violaciones de la privacidad.

Entonces, ¿cómo equilibras los beneficios de la IA con prácticas responsables y centradas en la privacidad? En este artículo analizamos la tensión entre la innovación en inteligencia artificial y la protección de datos, especialmente en el contexto del RGPD y la soberanía digital europea. Descubrirás los riesgos de privacidad asociados a los sistemas de IA, los marcos regulatorios diseñados para proteger los datos de las personas usuarias y estrategias prácticas para implementar una IA segura y ética.

También verás cómo Digital Samba, una plataforma de videoconferencia con sede en la UE, ofrece funciones de IA en tiempo real sin comprometer la privacidad, proporcionando una solución totalmente conforme con el RGPD para empresas que operan en Europa o trabajan con clientes europeos.

Tanto si eres CTO, DPO, desarrollador senior o responsable de seguridad de producto, esta guía te ayudará a entender los nuevos riesgos de privacidad asociados a la IA y te ofrecerá soluciones concretas que puedes poner en práctica desde hoy mismo.

Índice de contenidos

1. Comprender la IA y la privacidad de los datos
2. Métodos de recopilación de datos en la IA
3. Retos de privacidad en la recopilación y el uso de datos por parte de la IA
4. Marcos regulatorios sobre IA y privacidad de los datos
5. Estrategias para mitigar los riesgos de privacidad en la IA
6. Cómo Digital Samba revolucionó la videoconferencia con una integración de IA centrada en la privacidad
7. Conclusión

¿Qué es la privacidad de los datos en la IA? Explicado para empresas modernas

La inteligencia artificial se alimenta de datos y, cada vez más, eso significa los datos personales de tus usuarios.

Cada vez que alguien utiliza un asistente inteligente, se une a una videollamada o interactúa con un chatbot, existe la posibilidad de que sus datos de comportamiento, biométricos o identificables estén siendo procesados por algoritmos de machine learning. Esto plantea una de las preguntas más importantes para las empresas europeas, los proveedores de servicios de desarrollo de IA y las compañías tecnológicas hoy en día:

¿Podemos aprovechar el potencial de la IA sin vulnerar la privacidad de las personas usuarias y, al mismo tiempo, seguir cumpliendo con el RGPD?

La privacidad de los datos en la IA se refiere al conjunto de prácticas, tecnologías y normativas que garantizan que los datos personales estén protegidos durante todo el ciclo de vida de la IA: desde la recopilación y el entrenamiento hasta la inferencia y el almacenamiento. No se trata solo de asegurar servidores o cumplir con una lista de requisitos. Se trata de crear sistemas que respeten el consentimiento de las personas, limiten la exposición innecesaria de datos y garanticen la responsabilidad cuando las decisiones se automatizan.

Esto es especialmente relevante cuando:

• Tratas datos personales de usuarios europeos.

• Utilizas IA en aplicaciones de cara al usuario, como videoconferencia, procesamiento de voz o analítica predictiva.

• Operas en sectores sensibles como la sanidad, el ámbito legal, la educación o las finanzas, donde el cumplimiento normativo no es opcional.

A medida que la normativa sobre privacidad evoluciona, las empresas que integran IA deben ser proactivas, no reactivas. Eso implica:

• Saber exactamente qué datos recopila tu sistema de IA.

• Poder demostrar una base legal para el tratamiento (consentimiento, interés legítimo, etc.).

• Minimizar los datos siempre que sea posible.

• Ser transparente sobre las decisiones tomadas mediante IA.

Si tu plataforma de IA depende de herramientas de terceros o de alojamiento basado en Estados Unidos, es posible que tu exposición de datos ya esté incumpliendo la legislación europea —o, como mínimo, te esté poniendo en riesgo.

Cómo recopila datos la IA: web, sensores, usuarios y fuentes sintéticas

Para funcionar correctamente, la inteligencia artificial necesita enormes volúmenes de datos, y las fuentes de esos datos son mucho más amplias de lo que la mayoría de la gente imagina. Desde acciones de los usuarios en tiempo real hasta conjuntos de datos públicos, los sistemas de IA recopilan, interpretan y, a menudo, almacenan información de formas que muchas personas ni siquiera perciben.

A continuación te mostramos los métodos más habituales de recopilación de datos en IA y las implicaciones de privacidad asociadas a cada uno:

1. Datos de interacción del usuario

Los sistemas de IA integrados en webs, aplicaciones y servicios rastrean de forma continua el comportamiento de los usuarios: qué hacen clic, qué buscan, qué dicen o qué comparten. Esto incluye:

• Datos de uso web (páginas visitadas, duración de las sesiones)
• Historial de compras
• Transcripciones de chats
• Comandos de voz y contenido de vídeo

Riesgo para la privacidad: Estos datos suelen considerarse información de identificación personal (PII) según el RGPD. Si se almacenan, comparten o procesan de forma incorrecta, pueden dar lugar a perfiles no deseados o a un uso indebido de los datos.

2. Datos de sensores e IoT

Los dispositivos inteligentes —desde móviles hasta pulseras de actividad— incorporan sensores que recopilan datos de comportamiento y del entorno, como:

• Ubicación (mediante GPS)
• Movimiento (acelerómetros)
• Datos biométricos (frecuencia cardíaca, reconocimiento facial)

Riesgo para la privacidad: Muchos dispositivos recogen datos incluso cuando no se usan activamente, lo que plantea problemas de vigilancia y consentimiento, especialmente en entornos sanitarios o laborales.

3. Web scraping y rastreo web

Los sistemas de IA extraen contenido disponible públicamente en internet, como publicaciones en redes sociales, imágenes, reseñas o comentarios. Estas técnicas son la base de muchos modelos de lenguaje y visión artificial.

Riesgo para la privacidad: Incluso el contenido “público” puede incluir datos personales. Utilizar información extraída sin consentimiento puede vulnerar los principios de minimización de datos y limitación de la finalidad del RGPD.

4. Etiquetado colaborativo (crowdsourcing)

Para entrenar sistemas de machine learning, algunas plataformas recurren a personas que etiquetan contenidos de forma manual. Esto mejora la precisión de la IA en tareas como el reconocimiento de imágenes o el análisis de sentimientos.

Riesgo para la privacidad: El crowdsourcing suele implicar transferencias de datos sensibles entre países y plataformas, lo que genera dudas sobre la cadena de custodia y la responsabilidad del responsable del tratamiento.

5. Datos públicos y gubernamentales

Muchos proyectos de IA utilizan conjuntos de datos públicos procedentes de universidades, centros de investigación u organismos públicos. Aunque son valiosos, no siempre están anonimizados según los estándares actuales.

Riesgo para la privacidad: Con la potencia actual de la IA, cada vez es más fácil reidentificar a personas a partir de datos supuestamente anonimizados, especialmente cuando se combinan con otras fuentes.

6. Acuerdos de intercambio de datos

Las empresas pueden compartir o licenciar datos entre ellas, por ejemplo, compañías de telecomunicaciones con empresas de publicidad digital.

Riesgo para la privacidad: Estos acuerdos suelen darse sin apenas transparencia para el usuario ni opciones claras de exclusión, lo que reduce el control sobre los datos y puede derivar en incumplimientos del RGPD.

7. Generación de datos sintéticos

Algunas organizaciones crean datos “falsos pero realistas” mediante IA para simular datos reales sin comprometer identidades reales.

Ventaja para la privacidad: Si se utilizan correctamente, los datos sintéticos eliminan cualquier vínculo con personas reales, lo que los convierte en una de las opciones más seguras para entrenar sistemas de IA.

Si tu sistema de IA recopila datos del mundo real sin un consentimiento claro o sin medidas de seguridad adecuadas, no solo estás poniendo en riesgo la confianza de tus usuarios: también te expones a sanciones legales bajo el RGPD.

Principales problemas de privacidad de datos con la IA: riesgos, sesgos y modelos de “caja negra”

La IA puede impulsar una innovación sin precedentes, pero su enorme necesidad de datos y sus procesos opacos suelen tener un coste: la privacidad y la confianza de tus usuarios.

A continuación te mostramos los riesgos más críticos en materia de privacidad de datos asociados a la IA, especialmente relevantes para empresas que operan en Europa o trabajan con el mercado europeo.

1. Uso excesivo de datos

Los modelos de IA suelen entrenarse con datos recopilados más allá de su finalidad original: desde correos electrónicos y grabaciones de voz hasta sesiones de vídeo y archivos personales. Esto entra en conflicto con principios básicos del RGPD como la limitación de la finalidad y la minimización de datos.

Riesgo: Los datos sensibles pueden reutilizarse sin que el usuario lo sepa ni haya dado su consentimiento, generando incumplimientos normativos y daños reputacionales.

2. Algoritmos sesgados

La IA aprende de los datos. Y si esos datos arrastran sesgos históricos (por ejemplo, prácticas de contratación desiguales o lenguaje discriminatorio), el modelo no solo los reproducirá, sino que puede amplificarlos.

Riesgo: Puedes acabar creando sistemas que discriminen a personas por características protegidas, exponiendo a tu empresa a problemas legales y a un fuerte rechazo ético.

3. Falta de transparencia (IA de “caja negra”)

Muchos modelos de IA, especialmente los basados en deep learning, son muy difíciles de interpretar. Ni los usuarios ni los reguladores pueden entender con claridad cómo se toman las decisiones.

Riesgo: Sin explicabilidad, no puedes demostrar equidad, justificar decisiones (por ejemplo, en procesos de selección o concesión de créditos) ni cumplir con obligaciones del RGPD como el “derecho a la explicación”.

4. Vigilancia y monitorización

La IA impulsa tecnologías como el reconocimiento facial, el seguimiento de pulsaciones de teclado, la detección de emociones o el perfilado de comportamiento. Cada vez se usan más en educación, comercio, transporte y sanidad.

Riesgo: Estos sistemas pueden cruzar límites éticos o incluso vulnerar la legislación, como la Directiva ePrivacy o los requisitos de consentimiento explícito del RGPD.

5. Almacenamiento y acceso inseguros

Los sistemas de IA suelen centralizar grandes volúmenes de datos personales en procesos de entrenamiento o inferencia. Si estos datos no están cifrados, protegidos con controles de acceso o correctamente segregados, se convierten en un punto crítico de vulnerabilidad.

Riesgo: Brechas de seguridad, filtraciones o usos indebidos de los datos pueden conllevar sanciones elevadas bajo el RGPD y una pérdida de confianza difícil de recuperar.

RGPD, CCPA e IA: las leyes de protección de datos que están marcando el futuro

A medida que la IA se integra cada vez más en las operaciones diarias —desde el diagnóstico sanitario hasta la automatización de la atención al cliente— los reguladores han empezado a reaccionar. La era del “muévete rápido y rompe cosas” ha terminado, especialmente en Europa. Hoy, las empresas deben equilibrar el potencial de la IA con obligaciones claras en materia de privacidad y seguridad de los datos.

A continuación, repasamos los marcos regulatorios más influyentes que están definiendo la relación entre IA y protección de datos:

1. Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)

El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) es la ley de protección de datos más completa del mundo y un referente global en materia de privacidad. Aunque no menciona explícitamente la IA, sus principios fundamentales afectan directamente a cómo puede diseñarse, implementarse y justificarse el uso de sistemas de inteligencia artificial.

Principios clave del RGPD que afectan a la IA:

• Base legal para el tratamiento de datos (por ejemplo, consentimiento explícito)

• Derecho de acceso y rectificación de los datos personales

• Derecho al olvido (supresión de datos)

• Derecho a explicación (en decisiones automatizadas)

• Limitación de la finalidad y minimización de datos

Impacto en la IA:
Si tu herramienta de IA recopila datos personales, debes poder demostrar que tiene una finalidad legítima, que los datos están protegidos adecuadamente y que no genera sesgos perjudiciales. No cumplir estos requisitos —o utilizar herramientas alojadas fuera de la UE sin garantías adecuadas— puede conllevar multas de hasta 20 millones de euros o el 4 % de la facturación anual global.

2. California Consumer Privacy Act (CCPA)

La CCPA y su evolución, la CPRA, representan el marco de privacidad más sólido de Estados Unidos. Otorgan a los residentes de California un mayor control sobre cómo se recopilan, venden o utilizan sus datos personales.

Impacto en la IA:
Si tu plataforma de IA utiliza datos de comportamiento para análisis o predicción, y tienes usuarios en Estados Unidos (o socios que los tengan), es posible que estés dentro del ámbito de aplicación de la CCPA/CPRA. Las empresas deben ofrecer:

• Transparencia sobre el uso de los datos

• Opciones claras para excluirse de la venta o compartición de datos

• Políticas sólidas de protección de datos en herramientas de IA entrenadas con información de consumidores

3. Algorithmic Accountability Act (propuesta – EE. UU.)

Aunque todavía está en fase de propuesta, esta ley estadounidense plantea exigir a las empresas auditorías de sus sistemas de IA para detectar sesgos, discriminación y riesgos relacionados con los datos. De aprobarse, obligaría a:

• Realizar evaluaciones de riesgo para IA de “alto impacto”

• Documentar los datos de entrenamiento y los procesos de prueba

• Asumir responsabilidad pública sobre los resultados de la IA

Impacto en la IA:
La exigencia de auditorías y ética en la IA está ganando fuerza. Estés o no en la UE, tus clientes esperarán cada vez más procesos de IA transparentes y explicables, especialmente en sectores regulados como la sanidad, las finanzas o el ámbito legal.

4. Principios de IA de la OCDE

Los Principios de IA de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) promueven el desarrollo de una IA responsable y fiable. Su marco pone el foco en mantener a las personas en el centro, en lugar de ceder todo el control a las máquinas.

Las directrices de la OCDE, adoptadas por más de 40 países, destacan:

• Supervisión humana de la IA

• Transparencia y rendición de cuentas

• Sólidas garantías de privacidad y seguridad

Impacto en la IA:
Cumplir estos principios se está convirtiendo en un factor diferencial, especialmente para organizaciones centradas en la UE que quieren construir sistemas de IA fiables y centrados en las personas.

5. Marco de gestión de riesgos de IA del NIST (EE. UU.)

Incluso el gobierno de Estados Unidos reconoce la necesidad de controlar la IA. Expertos del National Institute of Standards and Technology (NIST) han desarrollado un marco para ayudar a las empresas a evaluar los riesgos de sus sistemas de IA, teniendo en cuenta aspectos como la seguridad, la privacidad y los posibles sesgos.

En lugar de lanzar cualquier sistema de IA sin más, este enfoque obliga a analizar el origen de los datos, revisar con detalle las decisiones de la IA y probar su comportamiento en escenarios reales. También exige mecanismos de supervisión continua para asegurarse de que el sistema funciona correctamente. Solo tras este proceso se considera que una IA es segura y apta para su uso.

Impacto en la IA:
Este marco está ganando peso rápidamente en contextos internacionales de cumplimiento normativo y contratación pública. Seguir sus directrices encaja bien con el RGPD y demuestra un alto nivel de madurez en la gobernanza de la IA.

«La IA no opera al margen de la ley. Si procesa datos personales, está sujeta al mismo escrutinio normativo que cualquier otra herramienta digital. Lo que está en juego es mayor, y también lo son las sanciones.»

Jorge Maiquez

COO y fundador de Digital Samba

IA y protección de datos personales: 6 buenas prácticas de seguridad en el mundo real

Seamos claros: abandonar la IA no es la respuesta a los riesgos de privacidad. La solución real pasa por crear sistemas de IA con la privacidad, la ética y el cumplimiento normativo en el centro, especialmente si trabajas con datos de usuarios europeos o en sectores regulados.

Aquí tienes seis estrategias clave que cualquier CTO, desarrollador o responsable de cumplimiento debería aplicar para reducir los riesgos de protección de datos en la IA y adelantarse a las exigencias de privacidad:

1. Privacidad desde el diseño (y por defecto)

Desde el primer día, tus sistemas de IA deben diseñarse con la protección de datos integrada, no añadida a posteriori. Tecnologías como los data diodes también pueden ser útiles para reforzar la privacidad desde el diseño, ya que imponen físicamente flujos de datos unidireccionales entre entornos con distintos niveles de seguridad, reduciendo el riesgo de filtraciones.

Cómo aplicarlo:

• Realiza evaluaciones de impacto en protección de datos (DPIA) para todos los casos de uso de IA

• Integra controles de consentimiento y permisos directamente en la interfaz

• Utiliza modelos de inferencia local siempre que sea posible, manteniendo los datos en el dispositivo o dentro de la región

Además, integrar soluciones de gestión de contratos en la nube puede ayudarte a garantizar que todos los acuerdos relacionados con el tratamiento de datos se gestionen de forma segura.

2. Minimización de datos

Que la IA pueda recopilarlo todo no significa que deba hacerlo.

Cómo aplicarlo:

• Define el conjunto mínimo de datos necesario para que tu sistema de IA funcione

• Evita usar datos reales de usuarios para pruebas si no es imprescindible

• Aplica controles de acceso basados en roles para la información sensible

Consejo: Cuantos menos datos manejes, menor será tu exposición y tu carga regulatoria.

3. Anonimización y seudonimización

Antes de usar datos del mundo real para entrenar modelos de IA, asegúrate de que estén correctamente anonimizados o seudonimizados.

Cómo aplicarlo:

• Elimina la información de identificación personal (PII) durante el preprocesado

• Utiliza hashing seguro, tokenización o cifrado de identificadores de usuario

• Evita patrones fácilmente reidentificables, como huellas de voz únicas o datos faciales

Las herramientas preparadas para el RGPD deberían incluir la seudonimización de forma nativa en sus procesos.

4. Transparencia y explicabilidad

La IA de “caja negra” es un riesgo de cumplimiento. Tanto los usuarios como los reguladores esperan claridad sobre cómo se usan los datos y cómo se toman las decisiones.

Cómo aplicarlo:

• Documenta los conjuntos de datos de entrenamiento y la lógica de decisión

• Utiliza modelos interpretables o añade capas de explicabilidad

• Ofrece a las personas usuarias explicaciones claras de por qué la IA ha tomado una decisión, especialmente en casos de perfilado o automatización

El artículo 22 del RGPD exige supervisión humana en decisiones automatizadas con efectos legales o significativos.

5. Controles de seguridad sólidos

Trata tu sistema de IA como un activo de alto valor y protégelo en consecuencia.

Cómo aplicarlo:

• Cifra los datos personales tanto en tránsito como en reposo

• Aísla los entornos de entrenamiento de los de producción

• Realiza auditorías de seguridad periódicas en los flujos de IA

• Supervisa posibles ataques adversarios o desviaciones del modelo (model drift)

Nuevo enfoque: Muchas empresas están adoptando la gestión de la postura de seguridad de la IA (AI-SPM), un marco para proteger modelos, datos y APIs frente a brechas.

6. Diligencia debida con proveedores e infraestructura

Si utilizas herramientas de IA de terceros, APIs o infraestructura en la nube, sigues siendo responsable de su impacto en la privacidad según el RGPD.

Cómo aplicarlo:

• Elige proveedores con alojamiento en la UE y sin subprocesadores en EE. UU.

• Revisa los acuerdos de tratamiento de datos (DPA) y las listas de subprocesadores

• Asegúrate de que el proveedor permite borrado de datos bajo demanda, registros de auditoría y transparencia en los accesos

Extra: Proveedores europeos como Digital Samba ofrecen cumplimiento nativo del RGPD sin riesgos de transferencias internacionales de datos, algo especialmente valioso en sectores regulados.

Cómo Digital Samba ha revolucionado la videoconferencia con una integración de IA centrada en la privacidad

En Digital Samba sabemos que las empresas modernas quieren aprovechar las ventajas de la IA, pero no a costa del cumplimiento normativo ni del control sobre sus datos. Por eso hemos creado nuestra plataforma de videoconferencia con una arquitectura de IA privacy-first, totalmente alineada con los estándares europeos de protección de datos.

Nuestra plataforma está pensada para organizaciones que priorizan la seguridad, el cumplimiento y la confianza, especialmente en sectores regulados como la sanidad, el ámbito legal, la educación o las finanzas. Así es como hacemos posible usar IA sin poner en riesgo la protección de datos:

Funciones de IA en tiempo real, diseñadas con la privacidad en mente

Digital Samba incluye potentes funciones de IA en tiempo real pensadas para mejorar la accesibilidad y la productividad:

• Subtítulos con IA de alta precisión, cuyos textos pueden utilizarse para generar resúmenes automáticos

• Resúmenes de reuniones generados a partir de las transcripciones

• Reproducción inteligente de grabaciones con transcripciones buscables

A diferencia de muchas plataformas, nuestras funciones de IA no dependen de infraestructura en la nube basada en EE. UU. ni de procesadores de datos de terceros. Todo funciona en servidores seguros alojados en la UE, lo que garantiza que tus datos nunca salgan de Europa.

Sin compartir datos. Sin transferencias internacionales. Nunca.

La mayoría de plataformas de vídeo utilizan los datos de tus reuniones para entrenar sus modelos de IA o vender información a proveedores de analítica de terceros.

Nosotros no.

Con Digital Samba:

• Tus datos de vídeo, audio y chat nunca se usan para entrenar modelos sin tu consentimiento explícito

• Todo el procesamiento se realiza dentro de la UE, sin subprocesadores en EE. UU.

• Somos totalmente transparentes sobre los flujos de datos y las políticas de conservación

Resultado: mantienes el control total de tus datos y cumples plenamente con el RGPD y con los requisitos de Schrems II.

SDK flexible e integración embebida

Tanto si estás integrando videoconferencia en una plataforma sanitaria, un aula virtual o una herramienta de consultas legales, Digital Samba te ofrece una solución segura y lista para usar, con funciones de nivel empresarial, sin que tengas que construir ni alojar tu propia infraestructura de vídeo.

Ventajas:

• Integración sencilla mediante SDK y API de bajo código

• Activación o desactivación granular de funciones (por ejemplo, activar subtítulos o desactivar grabaciones)

• Escalabilidad desde llamadas 1:1 hasta grandes webinars

• Alojamiento 100 % en la UE con cifrado integrado

Diseñado para el futuro del cumplimiento europeo en IA

Hemos diseñado Digital Samba no solo para cumplir con los estándares actuales, sino también para adaptarse a la futura Ley Europea de IA y a los próximos requisitos de gobernanza en materia de inteligencia artificial. En nuestra hoja de ruta se incluyen:

• Registros de auditoría de IA ampliados

• Soporte mejorado para DPIA en clientes empresariales

• Políticas de retención de datos personalizables

Nuestro objetivo es sencillo: ofrecer a las empresas europeas —y a aquellas que trabajan con clientes en Europa— una forma segura de desplegar herramientas de comunicación con IA integrada, con total tranquilidad.

Conclusión

La inteligencia artificial ya no es opcional: forma parte de cómo las empresas modernas innovan, automatizan y escalan. Pero con ese poder llega una responsabilidad clave: proteger la privacidad de tus usuarios mientras aprovechas todo el potencial de la IA.

Desde la recopilación opaca de datos hasta los sesgos algorítmicos o una infraestructura insegura, los riesgos son reales, al igual que los retos de cumplimiento bajo el RGPD y las nuevas normativas de IA.

¿La buena noticia?

No tienes que elegir entre innovación en IA y protección de datos.

Digital Samba ofrece una plataforma de videoconferencia alojada en la UE y centrada en la privacidad, que incorpora funciones de IA en tiempo real —como subtítulos en directo y resúmenes de reuniones— sin comprometer en ningún momento el cumplimiento normativo, la seguridad ni la confianza de las personas usuarias.

Tanto si estás desarrollando soluciones para educación, telesalud, servicios legales o colaboración interna, nuestra plataforma te ayuda a mantenerte a la vanguardia de la IA respetando las expectativas de privacidad de tus usuarios y de la legislación.