{"id":20903,"date":"2026-07-30T15:20:51","date_gmt":"2026-07-30T13:20:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.csfconsulting.es\/?p=20903"},"modified":"2026-07-30T15:20:51","modified_gmt":"2026-07-30T13:20:51","slug":"la-aepd-publica-criterios-para-garantizar-la-calidad-de-los-datos-en-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.csfconsulting.es\/en\/la-aepd-publica-criterios-para-garantizar-la-calidad-de-los-datos-en-la-ia\/","title":{"rendered":"La AEPD publica criterios para garantizar la calidad de los datos en la IA"},"content":{"rendered":"<div class=\"summary\">\n<p><strong>La Agencia Espa\u00f1ola de Protecci\u00f3n de Datos (AEPD) ha publicado una nota t\u00e9cnica que ofrece uno de los primeros an\u00e1lisis integrales sobre c\u00f3mo deben aplicarse los principios de exactitud, minimizaci\u00f3n y calidad de los datos cuando se utilizan sistemas de inteligencia artificial (IA). El documento proporciona criterios pr\u00e1cticos para responsables del tratamiento, encargados y delegados de protecci\u00f3n de datos, con el objetivo de garantizar el cumplimiento del Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD) sin obstaculizar el desarrollo de soluciones basadas en IA.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<div class=\"content\">\n<p>La Agencia Espa\u00f1ola de Protecci\u00f3n de Datos (AEPD) ha publicado una <a class=\"external\" href=\"https:\/\/www.aepd.es\/guias\/calidad-datos-inteligencia-artificial.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener\">nota t\u00e9cnica<\/a> que aporta un nuevo marco interpretativo sobre uno de los aspectos que m\u00e1s dudas estaba generando entre empresas y profesionales: c\u00f3mo deben aplicarse los principios de exactitud, minimizaci\u00f3n y calidad de los datos cuando los tratamientos incorporan sistemas de IA.<\/p>\n<p>El documento recuerda que el Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD) sigue siendo plenamente aplicable a estos tratamientos, pero precisa que sus principios deben interpretarse atendiendo a la finalidad perseguida y a la idoneidad del tratamiento, evitando enfoques excesivamente r\u00edgidos que puedan dificultar el desarrollo de la IA.<\/p>\n<p><strong>La exactitud no significa que todos los datos deban ser absolutamente verdaderos<\/strong><\/p>\n<p>Uno de los principales mensajes de la AEPD consiste en aclarar que el principio de exactitud del RGPD no puede identificarse exclusivamente con la veracidad o la permanente actualizaci\u00f3n de cada dato.<\/p>\n<p>Lo realmente relevante es que los datos sean adecuados para la finalidad concreta del tratamiento. Dependiendo del caso, la calidad podr\u00e1 venir determinada por factores como la precisi\u00f3n, la granularidad, la frecuencia de actualizaci\u00f3n o cualquier otra caracter\u00edstica necesaria para alcanzar el objetivo perseguido.<\/p>\n<p>En otras palabras, la exactitud debe valorarse en funci\u00f3n del uso que vaya a hacerse de los datos y de los efectos que ese tratamiento pueda producir sobre las personas.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Atenci\u00f3n. <\/strong>La AEPD recuerda que el principio de exactitud no exige mantener siempre datos completamente veraces o permanentemente actualizados, sino datos adecuados para cumplir la finalidad del tratamiento.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>La calidad debe evaluarse sobre el conjunto de datos, no solo sobre cada registro<\/strong><\/p>\n<p>En los sistemas de IA, especialmente en aquellos basados en aprendizaje autom\u00e1tico, la calidad del tratamiento no depende \u00fanicamente de que cada dato individual sea correcto.<\/p>\n<p>La Agencia destaca que resulta igualmente esencial analizar el conjunto de datos utilizado para entrenar el sistema. Aspectos como la representatividad, la ausencia de sesgos, la relevancia de las muestras o las propiedades estad\u00edsticas del conjunto pueden resultar determinantes para obtener resultados fiables.<\/p>\n<p>Por ello, un conjunto de datos aparentemente correcto puede no ser adecuado si presenta sesgos o no representa correctamente la realidad sobre la que debe operar el sistema.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Atenci\u00f3n. <\/strong>En IA no basta con revisar registros individuales. Tambi\u00e9n debe garantizarse la calidad y representatividad del conjunto de datos utilizado para entrenar el sistema.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>La calidad tambi\u00e9n debe analizarse en los resultados generados por la IA<\/strong><\/p>\n<p>La nota t\u00e9cnica recuerda que el cumplimiento del RGPD no termina cuando se introducen correctamente los datos de entrada. Tambi\u00e9n deben evaluarse los resultados generados por el propio sistema, ya sean inferencias, perfiles, predicciones o decisiones automatizadas.<\/p>\n<p>Cuando esos resultados afectan directamente a personas f\u00edsicas, deber\u00e1n evitar representaciones incorrectas, distorsionadas o desproporcionadas que puedan perjudicar sus derechos o intereses.<\/p>\n<p><strong>Datos sint\u00e9ticos, anonimizaci\u00f3n y correcci\u00f3n de sesgos pueden ser compatibles con el RGPD<\/strong><\/p>\n<p>Otro aspecto especialmente relevante del documento es que la Agencia admite expresamente que determinadas t\u00e9cnicas habituales en el desarrollo de IA pueden ser compatibles con el principio de exactitud. Entre ellas cita:<\/p>\n<ul>\n<li>la anonimizaci\u00f3n;<\/li>\n<li>la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos;<\/li>\n<li>la privacidad diferencial;<\/li>\n<li>las t\u00e9cnicas de correcci\u00f3n o reducci\u00f3n de sesgos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estas herramientas pueden utilizar valores que no reflejen exactamente la realidad individual y, aun as\u00ed, cumplir el RGPD, siempre que resulten adecuadas para la finalidad perseguida y no generen efectos negativos sobre las personas afectadas.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Atenci\u00f3n. <\/strong>La utilizaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos o t\u00e9cnicas de reducci\u00f3n de sesgos no vulnera por s\u00ed misma el RGPD. Lo determinante ser\u00e1 que el tratamiento siga siendo adecuado para su finalidad y respete los derechos de las personas.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>La gobernanza del dato cobra todav\u00eda m\u00e1s importancia<\/strong><\/p>\n<p>La AEPD insiste en que las oempresas deber\u00e1n definir de forma objetiva los requisitos de calidad de los datos antes de iniciar el tratamiento. Adem\u00e1s, recomienda establecer m\u00e9tricas, documentar los criterios utilizados y realizar un seguimiento continuo durante todo el ciclo de vida del sistema de inteligencia artificial.<\/p>\n<p>Todo ello forma parte del principio de responsabilidad proactiva exigido por el RGPD y debe integrarse dentro de la gobernanza del dato de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 deber\u00edan revisar ahora las empresas?<\/strong><\/p>\n<p>Las organizaciones que desarrollen, implanten o utilicen sistemas de inteligencia artificial deber\u00edan aprovechar estos nuevos criterios para revisar sus procedimientos internos.<\/p>\n<p>En particular, conviene verificar:<\/p>\n<ul>\n<li>que la finalidad del tratamiento est\u00e9 claramente definida;<\/li>\n<li>que los conjuntos de datos utilizados sean adecuados y representativos;<\/li>\n<li>que existan mecanismos para detectar y corregir sesgos;<\/li>\n<li>que se documenten los criterios de calidad aplicados;<\/li>\n<li>que los resultados generados por la IA sean objeto de revisi\u00f3n cuando puedan afectar a personas f\u00edsicas;<\/li>\n<li>y que todo el proceso quede debidamente documentado dentro del modelo de gobernanza del dato.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Atenci\u00f3n. <\/strong>La calidad del dato deja de ser una cuesti\u00f3n exclusivamente t\u00e9cnica para convertirse en un elemento esencial del cumplimiento del RGPD cuando se utilizan sistemas de inteligencia artificial.<\/p>\n<p><strong>Un nuevo marco para compatibilizar innovaci\u00f3n y protecci\u00f3n de datos<\/strong><\/p>\n<p>Con esta nota t\u00e9cnica, la AEPD ofrece uno de los primeros documentos de referencia que analiza de forma sistem\u00e1tica la aplicaci\u00f3n de los principios del RGPD en tratamientos realizados mediante inteligencia artificial.<\/p>\n<p>Lejos de imponer nuevas obligaciones, el documento proporciona criterios interpretativos que permiten aplicar la normativa de protecci\u00f3n de datos con un enfoque basado en la finalidad del tratamiento, la calidad de los datos y la protecci\u00f3n efectiva de los derechos de las personas.<\/p>\n<p>Para las empresas que ya utilizan inteligencia artificial o prev\u00e9n incorporarla a sus procesos, esta publicaci\u00f3n constituye una gu\u00eda de gran utilidad para revisar sus sistemas de gobernanza del dato y reforzar el cumplimiento del RGPD desde el dise\u00f1o.<\/p>\n<p>Pueden ponerse en contacto con este despacho profesional para cualquier duda o aclaraci\u00f3n que puedan tener al respecto.<\/p>\n<p>Un cordial saludo,<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Agencia Espa\u00f1ola de Protecci\u00f3n de Datos (AEPD) ha publicado una nota t\u00e9cnica que ofrece uno de los primeros an\u00e1lisis integrales sobre c\u00f3mo deben aplicarse los principios de exactitud, minimizaci\u00f3n y calidad de los datos cuando se utilizan sistemas de inteligencia artificial (IA). 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