Publicación de Devesa

David Bollero alerta en un artículo sobre los riesgos del uso de datos generados artificialmente para realizar modelos de #IA. Otra sombra en torno a la #InteligenciaArtificial: https://lnkd.in/dtAvP7UN Cómo indica David, "la consultora Gartner ya predijo que para este año el 60% de los datos que se utilicen en IA y analítica se producirán artificialmente. Se trata de datos generados mediante modelos algorítmicos que imitan fielmente los datos del mundo real para mantener su poder estadístico al tiempo que se blinda la confidencialidad". La supuesta privacidad que aportaría está práctica, al no basarse en datos personales, peligra pues la propia IA sería capaz de reidentificarlos. Todo un reto para garantizar la legislación tipo RGPD. Cada avance con la IA nos alerta de su poder y de la necesidad de domesticarla para que por fin pueda incorporarse a los procesos de las empresas y las AAPP sin temor. Sin duda, continuará...

El profesional de la privacidad, imprescindible en la era de la inteligencia artificial. ➡️ Su experiencia y dedicación no solo aseguran el cumplimiento normativo, sino que también orientan a las empresas hacia prácticas éticas.  #ProtecciónDeDatos #IA

Puntos claves para tener a la mano sobre la Circular Externa No. 002 de 2024 de la SIC sobre inteligencia artificial. Esperemos que este sea el primero de muchos espacios que nos permitan discutir puntos en común sobre el desarrollo y uso de la inteligencia artificial.

Tres puntos clave sobre la Circular Externa No. 002 de 2024 de la Superintendencia de Industria y Comercio sobre Sistemas de Inteligencia Artificial: 🔐 Privacidad por diseño y por defecto. La adopción del estándar "Privacy by Design and by Default" manda un mensaje claro: quien implemente un Sistema de IA debe internalizar el costo de la protección de datos desde su diseño. ⚠ La palabra clave es "documentar". No basta con realizar un análisis del posible impacto del Sistema de IA sobre los datos personales. La SIC utiliza la palabra "documentar" precisamente para dejar claro que el estudio de impacto debe ser un esfuerzo específico y demostrable. 📊 Tratamiento y uso de datos públicamente disponibles. La SIC reitera una posición sostenida ya en varias decisiones recientes: los datos públicamente accesibles, como aquéllos disponibles en Internet, no son datos públicos que no requieran consentimiento para su tratamiento. Aunque la línea es muy delgada y la zona gris bastante amplia, los Sistemas de IA que se nutren de información públicamente accesible deben ser diseñados con esta restricción en mente. Será muy interesante ver el desarrollo y la aplicación de estos preceptos en la práctica. Los invito a leer un resumen más detallado de los puntos clave. #InteligenciaArtificial #ProtecciónDeDatos

🚀 La IA y la Protección de Datos: ¿Cómo regula la AEPD su uso? La inteligencia artificial ha revolucionado el procesamiento de datos, pero también plantea importantes desafíos en materia de protección de datos personales. La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) juega un papel clave regulando el uso ético y legal de esta tecnología, que está cada vez más presente en sectores como la sanidad o el comercio. Algunos aspectos clave que destaca la AEPD incluyen: ➡️ La transparencia en el uso de IA. ➡️ La importancia de explicar las decisiones automatizadas. ➡️ La realización de Evaluaciones de Impacto cuando existen riesgos elevados para los derechos de las personas. 📌 Si te interesa conocer más sobre cómo la AEPD está guiando a las empresas en el uso responsable de la IA, ¡te invitamos a leer el artículo completo en nuestro blog! #GrupoAdaptalia #ExpertosEnSimplificarLoComplejo #InteligenciaArtificial #ProtecciónDeDatos #AEPD

Singapur publica su informe sobre el Modelo Marco de Gobernanza de la IA para la IA Generativa: https://lnkd.in/dYF5xRB9 El informe propone 9 dimensiones para fomentar un ecosistema confiable, entre ellos datos. Sobre los datos personales se explica que son un elemento central del desarrollo del modelo, por lo que es necesario garantizar su calidad mediante el uso de fuentes confiables y un trato justo. Dado los regímenes jurídicos existentes, considera útil articular cómo se aplican las leyes vigentes a la IA generativa, de forma que se sigan protegiendo los derechos de las personas. Como ejemplo se plantea que los responsables políticos y reguladores aclaren los requisitos de consentimiento o las excepciones aplicables, y proporcionen orientación sobre buenas prácticas empresariales. Se recomienda el uso de las Privacy-Enhancing Technologies, que emplean distintos enfoques para extraer el valor de los datos sin poner en riesgo la privacidad y seguridad. Cómo pueden aplicarse las PET a la IA será un área importante en la que se deberá avanzar.

Descubre los principios cardinales de la gobernanza de datos en la Inteligencia Artificial. Profundiza en la gestión ética de datos, privacidad y transparencia. Impulsa la confianza en la IA! #GlobAI #IA #InteligenciaArtificial

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