Alerta Normativa: Guía de la AAIP para entidades públicas y privadas en materia de Transparencia y Protección de Datos Personales para una Inteligencia Artificial responsable
Informe del Departamento de Privacidad y Protección de Datos Personales – Ciberseguridad | Alerta Normativa: Guía de la AAIP para entidades públicas y privadas en materia de Transparencia y Protección de Datos Personales para una Inteligencia Artificial responsable.
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En 27 de septiembre de 2024, se publicó en la página web del Gobierno de Argentina la Guía de la AAIP (la “Guía”) para usar la Inteligencia Artificial (“IA”) de manera responsable (disponible aquí). La Guía busca que las entidades públicas y privadas que usen estas herramientas garanticen el derecho a la transparencia y a la protección de datos personales de la ciudadanía.
Su objetivo consiste en “atender riesgos y preocupaciones durante el uso de la IA, tanto en los procesos que buscan personalizar experiencias de usuarios, tomar decisiones basadas en evidencia, como en aquellos orientados a automatizar procesos, reducir tiempos y mejorar resultados, entre otros”.
Las recomendaciones destacadas son las siguientes:
-Realización de evaluaciones de impacto: permiten la identificación y mitigación de potenciales riesgos en materia de protección de datos antes de la implementación de sistemas basados en IA.
-Armado de equipos multidisciplinarios: la diversificación de los sectores y temas de trabajo de quienes integran los equipos facilita el abordaje de desafíos técnicos y éticos de la IA.
-Cumplimiento con el principio de explicabilidad: los sistemas de IA deben ser transparentes y explicables, aunque se reconoce que esto puede presentar desafíos técnicos en algunos casos.
-Protección de los datos personales: desarrollo de sistemas de IA que incluyan medidas de seguridad que garanticen el correcto tratamiento de estos datos y los derechos de sus titulares.
-Consideración del ciclo de vida completo de la IA: cada etapa del ciclo de vida de los sistemas de IA requiere la consideración de recomendaciones específicas. El ciclo de vida está comprendido por las siguientes cuatro etapas que fueron definidas tomando como punto de partida las definiciones de la OCDE: • Diseño del sistema: en esta etapa se planifica y diseña el sistema, considerando la selección y procesamiento de los datos de entrada, diseño del modelo algorítmico, entrenamiento del modelo. • Verificación y validación: una vez ya definido el sistema, se procede a testear su correcto funcionamiento. • Implementación: comprende poner el sistema en funcionamiento. Para esto, es necesario previamente contar con la infraestructura donde irá montado. • Operación y monitoreo: en esta etapa el sistema ya está en plena operatividad, abierto al uso y en constante monitoreo de su funcionamiento.
Quedamos a su disposición por cualquier información adicional que consideren necesaria.
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