El futuro de la privacidad en un mundo dominado por datos abiertos

La apertura de datos ha traído enormes beneficios al brindar acceso público a conjuntos de datos que habilitan el impulso de iniciativas de transparencia gubernamental, que estimulan investigaciones científicas y que promueven la innovación en sectores tan variados como la salud, la educación, la agricultura, o la lucha contra el cambio climático.

Sin embargo, a medida que aumenta la disponibilidad de datos, también lo hace la preocupación por la privacidad ya que la exposición y tratamiento indebido de datos personales puede poner en peligro la privacidad de las personas. ¿Qué herramientas tenemos para mantener el equilibrio entre el acceso abierto a la información y la protección de los datos personales para garantizar la privacidad de las personas en un futuro que ya es digital?

Para abordar estas preocupaciones, se han desarrollado técnicas como la anonimización y pseudonimización[8] que con frecuencia se confunden. La anonimización se refiere al proceso por el que se modifica un conjunto de datos para que no exista una probabilidad razonable de que pueda identificarse a una persona física en el mismo. Es importante destacar que, en este caso, después del tratamiento, el conjunto de datos anonimizado ya no estaría bajo el ámbito de aplicación del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)[9]. En este informe de datos.gob.es se analizan tres enfoques generales para la anonimización de datos: aleatorización, generalización y seudonimización.

Por su parte, la pseudonimización es el proceso de reemplazar atributos identificables con pseudónimos o identificadores ficticios de forma que los datos no puedan atribuirse a la persona física sin utilizar información adicional. El tratamiento de pseudonimización genera dos nuevos conjuntos de datos: el que contiene la información pseudonimizada y el que contiene la información adicional que permite revertir la anonimización. El conjunto de datos pseudonimizados y la información adicional vinculada con dicho conjunto de datos sí están bajo el ámbito de aplicación del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Además, se requiere que dicha información adicional esté independizada y sujeta a medidas técnicas y organizativas destinadas a garantizar que los datos personales no se atribuyan a una persona física.

Otro aspecto clave para garantizar la privacidad es el cada vez más presente consentimiento “inequívoco” de los interesados[10] por el que las personas manifiestan ser conscientes y estar de acuerdo con cómo se tratarán sus datos antes de que estos se compartan o utilicen. Es necesario que las organizaciones y las entidades que recopilan datos proporcionen políticas de privacidad claras y comprensibles pero cada vez más se pone de manifiesto la necesidad de una mayor educación en materia de tratamiento de datos que ayude a las personas a comprender mejor sus derechos y que garantice decisiones más informadas.

En respuesta a la creciente necesidad de gestionar adecuadamente estos consentimientos, han surgido soluciones tecnológicas que buscan simplificar y mejorar el proceso para los usuarios. Estas soluciones conocidas como plataformas de gestión de los consentimientos[11] (CMP, por sus siglas en inglés), nacieron originalmente en el ámbito del sector salud y permiten a las organizaciones recopilar, almacenar y rastrear los consentimientos de los usuarios de una manera más eficiente y transparente. Estas herramientas ofrecen interfaces amigables y visualmente atractivas que facilitan la comprensión de qué datos se están recopilando y con qué propósito. Pero, sobre todo, estas plataformas proporcionan a los usuarios la posibilidad de modificar o retirar su consentimiento en cualquier momento, otorgándoles un mayor control sobre sus datos personales.

El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA) se perfila como uno de los campos más desafiantes en materia de gestión de la privacidad por la multitud de dimensiones que es necesario tener en cuenta. A medida que la IA continúa evolucionando y se integra más profundamente en nuestra vida cotidiana, la necesidad de entrenar modelos con grandes cantidades de datos aumenta, como han puesto de manifiesto los vertiginosos avances en materia de IA generativa del último año[12]. Sin embargo, esta práctica a menudo se enfrenta a profundos dilemas éticos y de privacidad ya que los datos de mayor valor en algunos escenarios no son en absoluto abiertos.

Los avances en tecnologías como el aprendizaje federado[13], que permite entrenar algoritmos de IA a través de una arquitectura descentralizada formada por múltiples dispositivos los cuales contienen sus propios datos locales y privados, son parte de la solución a este desafío. De este modo, no se intercambian datos de forma explícita, algo que es clave en aplicaciones de salud, defensa o farmacia.

Asimismo, están ganando tracción técnicas como la privacidad diferencial[14] que permite garantizar, mediante la incorporación de ruido aleatorio, aplicando funciones matemáticas a la información original, que en el resultado del proceso de análisis de los datos a los que se ha aplicado esta técnica no hay pérdida en la utilidad de los resultados obtenidos.

Pero si algún avance promete revolucionar nuestra interacción en internet, otorgando mayor control y propiedad a los usuarios sobre sus datos, este sería la web3 ya que, en este nuevo paradigma, la gestión de la privacidad es inherente a su propio diseño. Con la integración de tecnologías como la cadena de bloques[15] (blockchain), los contratos inteligentes[16] (smart contracts) y las organizaciones autónomas descentralizadas[17], la web3 busca proporcionar a los individuos un control total sobre su identidad y todos sus datos, eliminando intermediarios y potencialmente reduciendo puntos de vulnerabilidad a la privacidad.

A diferencia de las plataformas centralizadas actuales, donde los datos de los usuarios a menudo son “propiedad” o están controlados por empresas privadas, la web 3.0 aspira a que cada persona sea dueña y gestora de su propia información[18]. No obstante, esta descentralización también plantea desafíos por lo que es esencial que, mientras se despliega esta nueva era de la web, se desarrollen herramientas y protocolos robustos que garanticen tanto la libertad como la privacidad de los usuarios en el entorno digital.

La privacidad en la era de los datos abiertos, la inteligencia artificial y la web3 obliga, sin duda, a trabajar con equilibrios delicados que a menudo son inestables. Por ello, un nuevo conjunto de soluciones tecnológicas, fruto de la colaboración entre gobiernos, empresas y ciudadanos, será esencial para mantener este equilibrio y garantizar que, mientras disfrutamos de los beneficios de un mundo cada vez más digital, también seamos capaces de proteger los derechos fundamentales de las personas.

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