La residencia de datos de IA se refiere a los requisitos geográficos y jurisdiccionales que rigen dónde pueden almacenarse, procesarse y transferirse los datos cuando se utilizan con sistemas de IA. A medida que las organizaciones adoptan servicios de IA en la nube, garantizar el cumplimiento de la residencia de datos se ha convertido en una preocupación de gobernanza fundamental.
Los desafíos de residencia de datos específicos de la IA incluyen: las ubicaciones de alojamiento de los servicios de IA (muchos proveedores de IA procesan los datos en EE. UU., incluso para clientes internacionales), la geografía de los datos de entrenamiento (de dónde proceden y dónde se almacenan los datos utilizados para entrenar los modelos), la ubicación del procesamiento de la inferencia (dónde se procesan las solicitudes de los usuarios y las respuestas de la IA), el almacenamiento en caché y el registro de datos (almacenamiento intermedio de las interacciones con la IA), el entrenamiento de modelos con datos de usuarios (si las entradas de los usuarios se utilizan para entrenar modelos y dónde ocurre ese entrenamiento) y las transferencias transfronterizas de datos provocadas por las llamadas a las API de IA.
Los marcos regulatorios que imponen requisitos de residencia de datos incluyen: el RGPD (restricciones de transferencia de datos en la UE/EEE), la PIPL y la Ley de Seguridad de Datos de China, la ley de localización de datos de Rusia, la Digital Personal Data Protection Act de la India, la LGPD de Brasil y diversas regulaciones sectoriales en los servicios financieros y la sanidad.
Las organizaciones deberían evaluar las capacidades de residencia de datos de sus proveedores de IA, implementar controles técnicos para impedir que los datos crucen las fronteras jurisdiccionales, mantener registros de dónde se realiza el procesamiento de IA y auditar periódicamente los flujos de datos de IA para verificar el cumplimiento de la residencia.