Protección de datos

Es el conjunto de prácticas, medidas y directrices diseñadas para salvaguardar la privacidad y seguridad de los datos personales utilizados en sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

En este contexto, asegura que los datos sensibles recopilados y procesados por algoritmos se manejen de forma ética, cumpliendo con leyes y normativas como el GDPR o la CCPA.

Incluye técnicas como la ofuscación, la anonimización y el cifrado de datos, que buscan prevenir accesos no autorizados o usos indebidos de la información.

Además, promueve el diseño de sistemas con "privacidad por defecto" y "privacidad por diseño", garantizando que los derechos de los usuarios estén protegidos desde las etapas iniciales de desarrollo.

Su objetivo principal es lograr un equilibrio entre el uso eficiente de datos para entrenar modelos y la protección de la privacidad de los individuos.

Es un tema crítico debido al vasto volumen de datos requeridos en AI/ML y su potencial sensibilidad o impacto en caso de brechas de seguridad.