La Inteligencia Artificial (IA) está transformando múltiples aspectos de nuestra vida cotidiana: desde las recomendaciones que recibimos en plataformas de streaming hasta asistentes virtuales, diagnósticos médicos o sistemas de conducción autónoma. Y, en el corazón de esta revolución, están los modelos de IA, sistemas diseñados para emular ciertas capacidades humanas, como aprender, razonar o tomar decisiones.
Pero ¿qué son exactamente estos modelos, cómo funcionan y de qué manera utilizan nuestros datos personales para mejorar su rendimiento? Este va a ser el tema central del presente artículo, y también formó parte de la ponencia que, desde APDTIC, dimos el pasado día 30 de abril, titulada “El rol del Delegado de Protección de Datos ante el desafío de la inteligencia artificial” (en el enlace damos acceso completo al video del webinar).
Como expertos en protección de datos, durante la charla analizamos, en una hora y media y en formato online, los desafíos que plantea la IA para las empresas y la relevancia de la normativa relacionada y la ciberseguridad aplicada al uso de esta nueva tecnología.
¿Qué es un modelo de IA?
Un modelo de inteligencia artificial es un sistema computacional entrenado para realizar tareas específicas, como reconocer imágenes, traducir idiomas o responder preguntas, basándose en grandes cantidades de datos. Existen distintos tipos de IA, pero los más comunes actualmente están basados en el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning).
En otras palabras, un modelo de IA es como una especie de cerebro artificial que se entrena con ejemplos. Así, si queremos que un modelo aprenda a distinguir entre gatos y perros, se le muestran miles (o incluso millones) de imágenes etiquetadas con “gato” o “perro”. A medida que ve más ejemplos, va ajustando sus ‘conexiones internas‘ (similares a las neuronas del cerebro humano) para mejorar su precisión.
¿Cómo funcionan los modelos de IA?
El funcionamiento de un modelo de IA depende del tipo de tarea que debe resolver, pero en general siempre sigue estos pasos:
- Recolección de datos: recopila grandes cantidades de información relevante.
- Entrenamiento: aprende patrones y relaciones en los datos mediante algoritmos matemáticos y estadísticos.
- Validación y prueba: es evaluado con datos que no ha visto antes para comprobar su precisión.
- Despliegue: una vez entrenado y validado, el modelo puede ponerse en funcionamiento en aplicaciones del mundo real.
- Retroalimentación y mejora: a medida que el modelo interactúa con nuevos datos, puede reajustarse para mejorar su rendimiento.
Así se usan nuestros datos personales para entrenar a la IA
Los datos personales desempeñan un papel clave en el desarrollo de la IA, ya que permiten crear conjuntos de datos diversos y realistas para entrenar modelos más eficaces. Las empresas que desarrollan IA buscan activamente estos datos (como ubicaciones, hábitos de navegación o patrones de consumo) para perfeccionar modelos que predicen comportamientos, tendencias o movimientos.
Es decir, estos datos personales son procesados para identificar patrones y tendencias, lo que permite a los modelos mejorar sus capacidades predictivas y personalizar servicios. Sin embargo, debido a la complejidad de los modelos, especialmente los de aprendizaje profundo, a menudo es difícil saber exactamente cómo se procesan estos datos, lo que genera serias dudas sobre su transparencia.
En muchos casos, las políticas de privacidad de estos modelos solo incluyen fórmulas vagas, como “usamos tus datos para mejorar nuestros servicios”, sin detallar con claridad cómo se entrenan ni con qué fines concretos.
Modelos de IA y datos personales: principales riesgos y formas de protegernos
Vamos a ser claros: el principal riesgo es la pérdida de privacidad. Cuando los datos no están anonimizados o se comparten sin consentimiento, puede extraerse información sensible sobre los usuarios. Además, si los datos usados contienen errores o sesgos, el modelo puede reproducirlos, generando decisiones injustas o discriminatorias, especialmente en procesos automatizados como selección de personal o concesión de servicios.
Para proteger nuestros datos personales frente a la IA, es esencial leer las políticas de privacidad, ejercer el derecho a oponerse al uso de los datos y limitar la información personal compartida en línea. También adquiere protagonismo el «derecho a no ser objeto de decisiones individuales automatizadas, incluida la elaboración de perfiles» regulado en el artículo 22 del RGPD. Y conviene que te mantengas bien informado sobre posibles cambios en las condiciones de uso de los servicios digitales, especialmente aquellos que ya utilizan la inteligencia artificial.
