Obviamente, los responsables del tratamiento deben facilitar todos los derechos de los interesados en todo el ciclo de vida. Sin embargo, en esta etapa específica, los derechos de acceso, rectificación y supresión son especialmente sensibles e incluyen ciertas características que los responsables del tratamiento deben conocer.
a)Derecho de acceso (véase la sección “Derecho de acceso” en el capítulo “Derechos del interesado”)
En general, los datos de entrenamiento apenas pueden vincularse a un sujeto concreto, ya que suelen incluir únicamente información relevante para las predicciones, como transacciones anteriores, datos demográficos o ubicación, pero no detalles de contacto o identificadores únicos de clientes. Además, suelen estar preprocesados para que sean más fáciles de utilizar por los algoritmos. Sin embargo, esto no significa que estos datos puedan considerarse totalmente seudónimos o anónimos. Por tanto, siguen siendo datos personales. Por ejemplo, en el caso de un modelo de predicción de compras, el entrenamiento podría incluir un patrón de compras único para un cliente. En este ejemplo, si un cliente proporcionara una lista de sus compras recientes como parte de su solicitud, la organización podría identificar la parte de los datos de entrenamiento que se refiere a esa persona.
En estas circunstancias, los desarrolladores de IA deben responder a las solicitudes de los interesados para acceder a sus datos personales, suponiendo que hayan tomado medidas razonables para verificar la identidad del interesado y no se apliquen otras excepciones. Y, como afirma la ICO, “las solicitudes de acceso, rectificación o supresión de datos de entrenamiento no deben considerarse manifiestamente infundadas o excesivas sólo porque puedan ser más difíciles de cumplir o porque la motivación para solicitarlas pueda ser poco clara en comparación con otras solicitudes de acceso que una organización suele recibir.”
Sin embargo, está claro que las organizaciones no tienen que recoger o mantener datos personales adicionales para permitir la identificación de los interesados en los datos de entrenamiento con el único fin de cumplir con el reglamento. Si los desarrolladores de IA no pueden identificar a un interesado en los datos de entrenamiento y el interesado no puede proporcionar información adicional que permita su identificación, no están obligados a cumplir una solicitud que no es posible satisfacer.
b) Derecho de rectificación (véase la sección “Derecho de rectificación” en el capítulo “Derechos de los interesados”)
En el caso del derecho de rectificación, el responsable del tratamiento debe garantizar el derecho de rectificación de los datos, especialmente los generados por las inferencias y perfiles elaborados por el desarrollo de la IA.
Aunque la finalidad de los datos de entrenamiento es formar modelos basados en patrones generales en grandes conjuntos de datos y, por tanto, es menos probable que las inexactitudes individuales tengan un efecto directo sobre un interesado, el derecho de rectificación no puede limitarse. Como máximo, el responsable del tratamiento podría pedir un plazo más largo (dos meses más) para proceder a la rectificación si el procedimiento técnico es especialmente complejo (artículo 11.3).
| Cuadro 19: Rectificación
Por ejemplo: puede ser más importante rectificar la dirección de entrega de una cliente registrada incorrectamente que rectificar la misma dirección incorrecta en los datos de entrenamiento. Esto se debe a que lo primero podría dar lugar a una entrega fallida, pero lo segundo apenas afectaría a la precisión general del modelo. |
c) Derecho de supresión (véase la sección “Derecho de supresión” en el capítulo “Derechos de los interesados”)
Los interesados tienen derecho a eliminar sus datos personales. Sin embargo, este derecho puede verse limitado si se dan algunas circunstancias concretas. Según la ICO, “las organizaciones también pueden recibir solicitudes de supresión de datos de entrenamiento. Las organizaciones deben responder a las solicitudes de supresión, a menos que se aplique una exención pertinente y siempre que el interesado tenga los motivos adecuados. Por ejemplo, si los datos de entrenamiento ya no son necesarios porque el modelo de inteligencia artificial ya ha sido entrenado, la organización debe atender la solicitud. Sin embargo, en algunos casos, cuando el desarrollo del sistema está en curso, puede seguir siendo necesario conservar los datos de entrenamiento a efectos de reentrenamiento, perfeccionamiento y evaluación de un sistema de IA. En este caso, la organización deberá adoptar un enfoque individualizado para determinar si puede satisfacer las solicitudes. El cumplimiento de una solicitud de eliminación de datos de entrenamiento no implicaría el borrado de ningún modelo de LD basado en dichos datos, a menos que los propios modelos contengan esos datos o puedan utilizarse para inferirlos.”