La transformación digital avanza con rapidez en el Perú. Según el Think Digital Report 2024, elaborado por Inesdi Business Techschool junto con OBS Business School, el 76 % de las empresas del país ya ha iniciado procesos de modernización tecnológica. Entre las herramientas más adoptadas figura la inteligencia artificial (IA), cuyo uso creciente plantea nuevos desafíos relacionados con la gestión de datos personales, la seguridad de la información y la confianza empresarial.
La implementación de sistemas de IA se sustenta en el procesamiento masivo de información, lo que genera la necesidad de establecer principios claros de privacidad. “La inteligencia artificial necesita datos para operar, pero su uso debe darse bajo criterios claros de privacidad y seguridad. Aplicar medidas de protección no solo es una obligación legal, también es una condición para mantener la confianza del entorno empresarial”, afirmó Natal Da Silva, CEO de Stefanini Cyber para Latinoamérica.
Con el fin de mitigar los riesgos asociados, la compañía ha identificado cuatro pilares fundamentales que deberían guiar el uso corporativo de estas tecnologías.
1. Minimización de datos
Las organizaciones deben recopilar únicamente la información estrictamente necesaria para cumplir con los objetivos del sistema de IA. Evitar la acumulación excesiva o irrelevante no solo protege la privacidad, sino que también reduce riesgos operativos y facilita el cumplimiento normativo. Este principio contribuye a que los proyectos sean más eficientes y respetuosos de los derechos de los usuarios.
2. Anonimización y pseudonimización
El segundo pilar enfatiza la aplicación de técnicas que impidan la identificación directa de los titulares de los datos. La anonimización y la pseudonimización limitan el riesgo de reidentificación y aseguran la compatibilidad con regulaciones internacionales, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Estas herramientas resultan especialmente valiosas cuando la información se utiliza para entrenar algoritmos de IA o se comparte en entornos colaborativos.
3. Transparencia y explicabilidad
Los sistemas de inteligencia artificial deben ser comprensibles para los usuarios. Cuando las decisiones impactan en áreas sensibles —como solicitudes de crédito, diagnósticos médicos o procesos judiciales—, es indispensable que los algoritmos sean trazables, auditables y explicables. Esto no solo garantiza transparencia, sino que también promueve la rendición de cuentas en las organizaciones que emplean IA en sus operaciones.
4. Medidas de seguridad avanzadas
Finalmente, proteger los datos personales requiere de controles tecnológicos robustos. Entre ellos se incluyen el cifrado de la información, la autenticación multifactor, el uso de firewalls y los sistemas de detección de intrusos. Estas soluciones deben complementarse con políticas internas de seguridad y con una cultura organizacional que priorice la protección de la información.
Natal Da Silva subraya que “el uso de IA en las organizaciones requiere un enfoque preventivo y estructurado, que combine tecnología, regulación y cultura organizacional para evitar vulneraciones a la privacidad”.
Un reto transversal para las empresas
El panorama actual muestra que la incorporación de la IA en entornos corporativos no es solo una cuestión tecnológica, sino también estratégica. Las organizaciones que logren integrar estos cuatro pilares en sus proyectos podrán reducir riesgos legales y reputacionales, al tiempo que generan confianza entre clientes, socios y empleados.
La experiencia internacional demuestra que aquellas empresas que establecen políticas sólidas de privacidad y seguridad en IA se posicionan con ventaja frente a sus competidores. En mercados cada vez más regulados y sensibles al uso de datos, la responsabilidad digital es un factor diferenciador.
