Datos y Gobernanza: construyendo una IA confiable en Europa
La calidad y gobernanza de los datos son la base sobre la que se construye cualquier sistema de Inteligencia Artificial confiable. No basta con algoritmos sofisticados: datos incompletos, sesgados o mal gestionados conducen a decisiones erróneas, injustas o discriminatorias.
El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial establece en su artículo 10 cómo deben gestionarse los datos en sistemas de IA de alto riesgo. Siguiendo esta línea, la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) ha publicado 16 guías prácticas para aplicar el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial. En la Guía 7, sobre datos y gobernanza, actúa como hoja de ruta para construir sistemas de IA robustos y confiables.
En el Espacio de Datos Inteligente de Zamora, estas recomendaciones ofrecen orientación concreta para aplicar la gobernanza de datos en entornos colaborativos, donde empresas, administraciones y centros de investigación comparten información de forma segura y controlada.
1. Gobernanza de datos: más que un requisito legal
La gobernanza de datos incluye políticas, procesos y procedimientos que aseguran que los datos utilizados en IA son:
- Adecuados a su propósito
- Representativos y completos
- De calidad contrastada
- Tratados respetando derechos fundamentales
En la práctica, esto significa que los riesgos para la seguridad, salud y derechos de las personas se reducen al mínimo y se construye confianza entre los participantes del espacio de datos.
2. El ciclo de vida completo de los datos
AESIA propone un enfoque integral que abarca todas las fases, desde la definición de necesidades hasta la eliminación responsable.
2.1 Requisitos de información
Primero, es clave identificar qué datos necesita el sistema de IA para cumplir su objetivo. Por ejemplo, un sistema de salud que gestione bombas de insulina necesita información sobre niveles de glucosa, ritmo cardíaco y volumen de oxígeno en sangre. Definir bien estos requisitos evita recopilar datos innecesarios y previene sesgos.
2.2 Recopilación estratégica
La diversidad de fuentes de datos reduce sesgos y aumenta la representatividad. Un sistema de reconocimiento facial entrenado con un único grupo demográfico puede perpetuar discriminaciones.
Los métodos de recopilación incluyen web scraping, sensores IoT, crowdsourcing o transacciones entre sistemas, siempre cumpliendo la normativa de protección de datos.
2.3 Preparación y calidad de los datos
AESIA recomienda asegurar la calidad de los datos mediante:
- Control de dimensiones clave: completitud, consistencia, relevancia, representatividad
- Planes de remediación ante errores detectados
Además, la guía aborda:
- Transformación y homogeneización de datos
- Agregación de variables y muestreo estratégico
- Creación, selección y etiquetado de características
Todo esto garantiza que los datos estén listos para entrenar modelos de IA confiables.
2.4 Análisis de sesgos
El sesgo no es solo un problema técnico, también es ético y legal. AESIA recomienda:
- Identificar fuentes de sesgo
- Evaluar su impacto
- Aplicar medidas correctivas según el contexto
En el Espacio de Datos Inteligente de Zamora, los equipos pueden analizar datos históricos y actuales para prevenir discriminaciones en la toma de decisiones automatizada.
2.5 Disposición y documentación
Los datos deben estar accesibles con seguridad, versionados y correctamente documentados. La trazabilidad permite auditar el ciclo de vida y facilita la resolución de conflictos.
2.6 Eliminación responsable
Finalmente, los datos deben eliminarse de forma segura, respetando obligaciones legales, derechos RGPD y posibles implicaciones culturales o sociales.
3. Tratamiento de categorías especiales de datos
Para datos sensibles (origen étnico, salud, biométricos, orientación sexual), AESIA establece medidas estrictas: principio de mínima necesidad, anonimización o seudonimización, control de accesos y documentación detallada.
4. Implicaciones para Espacios de Datos
En entornos colaborativos como Zamora:
- Se requiere gobernanza multinivel con roles y responsabilidades claros
- La trazabilidad completa asegura auditabilidad
- Se implementa calidad federada y análisis colaborativo de sesgos
- Se refuerza la protección de datos sensibles con arquitecturas robustas
5. Recomendaciones prácticas para organizaciones
- Aplicar el ciclo completo de gobernanza de datos
- Invertir en calidad desde la fase de recopilación
- Documentar cada paso para trazabilidad y auditoría
- Asignar responsabilidades claras y formar equipos multidisciplinares
- Mantener vigilancia continua y utilizar herramientas existentes de anonimización
La gobernanza de datos no es un freno, sino el cimiento sobre el que se construye la confianza y la sostenibilidad de la IA. En el Espacio de Datos Inteligente de Zamora, implementar estas prácticas permite a empresas, instituciones y startups colaborar con seguridad y aprovechar todo el potencial de los datos de manera responsable.
Para acceder a la guía completa y otros recursos de AESIA, visita el portal oficial de la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial.