Nueva guía del EDPB sobre inteligencia artificial y protección de datos
Desde el punto de vista normativo, en 2026 el EDPB publicó una guía consolidada sobre el uso de sistemas de inteligencia artificial en el tratamiento de datos personales. La guía completa clarifica criterios de evaluación de impacto, responsabilidades del controlador y del procesador, y requisitos de transparencia. El objetivo es alinear las obligaciones del GDPR compliance con los retos que plantea la IA
1. Normativa y documento en cuestión
La guía del EDPB interpreta disposiciones clave del GDPR a la luz de tecnologías de IA, incorporando referencias recientes de la Corte de Justicia de la UE y del Garante. Se centra en: evaluación de impacto relativa a la protección de datos (DPIA), obligaciones de minimización y principios de transparencia explicable cuando las decisiones son automatizadas.
2. Interpretación e implicaciones prácticas
El documento recuerda que no basta con optimizar modelos: data protection exige que los tratamientos sean proporcionados, adecuados y documentados. El EDPB enfatiza que los sistemas de IA que influyen en derechos fundamentales requieren DPIA robustas y medidas técnicas y organizativas reforzadas. En la práctica, esto se traduce en auditorías periódicas de sesgo, trazabilidad de decisiones y explicaciones comprensibles para los afectados.
3. Qué deben hacer las empresas
El riesgo compliance es real: las empresas deben empezar por mapear flujos de datos hacia modelos de IA, identificar roles (controlador vs procesador) y actualizar contratos. Recomendaciones inmediatas incluyen: realizar una DPIA específica para cada caso de uso de IA, establecer registros de actividades del tratamiento actualizados y desplegar mecanismos de transparencia (resúmenes comprensibles, portales de decisiones automatizadas).
4. Riesgos y sanciones posibles
El EDPB advierte que el incumplimiento puede implicar sanciones administrativas elevadas bajo el GDPR, órdenes de cesar tratamientos y daños reputacionales. Riesgos concretos: multas por falta de DPIA, responsabilidades por decisiones automatizadas discriminatorias y sanciones por ausencia de medidas de seguridad adecuadas ante fugas de datos entrenando modelos.
5. Best practice para compliance
Para mitigar riesgos y cumplir la guía del EDPB, propongo estas best practice pragmáticas:
- Implementar DPIA específicas para cada modelo de IA y actualizarlas ante cambios del sistema.
- Documentar pipelines de datos, fuentes de entrenamiento y criterios de diseño para garantizar transparencia.
- Adoptar medidas técnicas como anonimización dinámica, pruebas de sesgo y técnicas de explainability integradas.
- Actualizar contratos con proveedores de modelos y servicios de nube para reflejar responsabilidades bajo GDPR compliance.
- Formación interna y creación de roles mixtos (legal + data science) para supervisar gobernanza de IA.
Conclusión
Desde el punto de vista normativo, la guía del EDPB no introduce nuevas leyes, pero aclara estándares de cumplimiento que ya son exigibles. El riesgo compliance es real: las empresas que integran IA deben priorizar DPIA, transparencia y contratos claros para evitar sanciones y proteger la confianza de usuarios y clientes. Como abogado especializado en derecho digital, insisto: adoptar un enfoque proactivo en data protection y RegTech es hoy una ventaja competitiva y una necesidad regulatoria.
