Inteligencia artificial: privacidad y protección de datos

La privacidad y la protección de datos son aspectos fundamentales en el uso de la inteligencia artificial (IA) dentro de la comunicación institucional. A medida que las instituciones emplean IA para analizar datos, personalizar mensajes y automatizar procesos, el manejo adecuado de la información personal se convierte en una prioridad ética y legal.

¿Cómo recopila y utiliza datos la IA en comunicación?

Las herramientas de IA recopilan y procesan grandes volúmenes de datos para mejorar la eficiencia y precisión de las estrategias comunicativas. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes:

• Redes sociales: Análisis de publicaciones, comentarios y comportamiento de los usuarios.
• Sistemas CRM: Información de clientes o ciudadanos recopilada a través de interacciones previas.
• Webs institucionales: Datos de navegación, formularios y suscripciones.
• Dispositivos móviles: Información de localización, uso de aplicaciones y preferencias personales.

El uso de estos datos permite segmentar audiencias, personalizar mensajes y predecir comportamientos, optimizando la efectividad de la comunicación institucional. Sin embargo, este manejo de información sensible conlleva importantes desafíos en cuanto a la privacidad y la seguridad.

Problemas asociados al tratamiento de datos personales

El uso de IA en comunicación presenta varios riesgos potenciales en el tratamiento de datos personales:

• Recolección excesiva de datos: A menudo, las herramientas de IA recopilan más información de la necesaria, lo que aumenta la exposición a vulnerabilidades.
• Falta de consentimiento explícito: No siempre se informa claramente a los usuarios sobre cómo se utilizarán sus datos, lo que puede vulnerar su derecho a la privacidad.
• Posible uso indebido de la información: Datos recopilados con un propósito pueden reutilizarse sin autorización para otros fines, como marketing o análisis no previstos.
• Dificultad para eliminar datos personales: Muchos sistemas de IA almacenan información durante largos periodos, dificultando el ejercicio del "derecho al olvido" establecido por normativas como el GDPR.

Desafíos en la anonimización y almacenamiento de datos

La anonimización de los datos es una práctica clave para proteger la privacidad, ya que convierte la información personal en datos no identificables. Sin embargo, esta técnica presenta desafíos importantes:

• Riesgo de reidentificación: Incluso datos anonimizados pueden cruzarse con otras fuentes para identificar a personas específicas.
• Almacenamiento seguro: Los datos almacenados en sistemas de IA deben protegerse contra accesos no autorizados y ciberataques.
• Cumplimiento normativo: Las leyes de protección de datos, como el GDPR en Europa, exigen que las instituciones implementen medidas de seguridad específicas, incluyendo la encriptación de datos y el uso de protocolos seguros para su almacenamiento y transferencia.

Ejemplos de vulneraciones a la privacidad por parte de IA mal implementadas

Esta píldora formativa está extraída del Curso online de Comunicación institucional en la era de la IA: innovación y aplicación práctica.