Muchas empresas chilenas empezaron a usar inteligencia artificial antes de preguntarse qué datos procesan, dónde quedan y quién responde si algo sale mal. La nueva regulación de protección de datos vuelve esa pregunta urgente y ya no opcional.
Qué cambia con la nueva ley
Chile actualizó su normativa de protección de datos con obligaciones que antes no existían o eran menos exigentes:
- Más derechos para las personas: acceder, corregir, eliminar y oponerse al uso de sus datos, con plazos definidos para responder.
- Deber de información clara: explicar para qué se usan los datos, con quién se comparten y durante cuánto tiempo se conservan.
- Notificación de brechas: avisar a la autoridad y a los afectados en plazos acotados cuando ocurre un incidente de seguridad.
- Sanciones relevantes: multas que pueden alcanzar un porcentaje alto de los ingresos anuales de la empresa.
La protección de datos dejó de ser un tema exclusivo del área legal: ahora es una condición para operar.
Por qué la IA hace el tema más urgente
La IA introduce riesgos nuevos sobre los datos que una empresa ya maneja:
- Datos personales en los prompts: un colaborador puede pegar información de clientes en un asistente público sin saber adónde va a parar.
- Proveedores externos: muchos modelos corren en infraestructura de terceros, fuera de la empresa y muchas veces fuera del país.
- Respuestas con datos sensibles: un modelo puede generar contenido usando información que no debería quedar expuesta.
- Falta de trazabilidad: sin registro de uso, es difícil demostrar cumplimiento cuando un titular ejerce sus derechos.
El punto no es que la IA sea incompatible con la regulación. El punto es que usarla sin gobernanza multiplica la exposición.
Criterios para usar IA sin exponerte
No se trata de prohibir la IA, sino de usarla con reglas claras:
1. Clasificar los datos: identificar qué información es personal o sensible antes de enviarla a cualquier herramienta.
2. No pegar datos personales en modelos públicos: anonimizar o usar herramientas con un acuerdo de procesamiento firmado.
3. Exigir acuerdos con proveedores: saber dónde se almacenan los datos, si se usan para entrenar modelos y cómo se pueden eliminar.
4. Limitar el acceso: que cada equipo use solo los datos que necesita para su tarea, nada más.
5. Documentar el uso: dejar registro de qué herramientas se usan y con qué datos, para poder responder ante una auditoría o una solicitud.
Cierre
La regulación no es un obstáculo para adoptar IA: es el marco que permite usarla con confianza. Las empresas que ordenan su gobernanza de datos antes de escalar IA evitan incidentes, multas y pérdida de confianza de sus clientes.
En CodeHub ayudamos a empresas a implementar IA con gobernanza de datos adecuada, cumpliendo la normativa vigente y reduciendo riesgos reales.