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Plantilla de EIPD para IAEvalúe los tratamientos de IA antes de su puesta en producción

Los proyectos de IA activan el artículo 35 del RGPD con más frecuencia que casi cualquier otro tratamiento: entrenamiento de modelos con datos personales, decisiones automatizadas, supervisión sistemática, RAG sobre repositorios de datos personales. Esta plantilla le ofrece una evaluación de impacto en la protección de datos completa y específica para IA: un checklist de cribado basado en los criterios del CEPD, una descripción del tratamiento estructurada en torno al entrenamiento y la inferencia, un registro de riesgos precargado y los registros de consulta y aprobación que espera una autoridad de control.

Cuándo un proyecto de IA necesita una EIPD

Una EIPD es obligatoria cuando el tratamiento puede entrañar un alto riesgo para las personas. Tres supuestos del artículo 35(3) del RGPD la exigen siempre, y según las directrices del CEPD se requiere una EIPD cuando se cumplen dos o más de los nueve criterios de riesgo. Estos patrones de IA son los que con más frecuencia cruzan ese umbral.

Siempre obligatoria según el artículo 35(3)
A
Evaluación sistemática y exhaustiva con efectos significativos
Tratamiento automatizado, incluida la elaboración de perfiles, que alimenta decisiones con efectos jurídicos o igualmente significativos: cribado de candidatos con IA, scoring crediticio, elegibilidad para prestaciones.
B
Tratamiento a gran escala de categorías especiales de datos
Entrenar o ejecutar IA con datos de salud, biométricos u otros datos del artículo 9 a gran escala, como chatbots de triaje clínico o identificación biométrica.
C
Observación sistemática de zonas de acceso público
Analítica de vídeo con IA a gran escala, videovigilancia inteligente y análisis del comportamiento en espacios públicos.
Patrones de IA que suelen exigir una EIPD
Entrenamiento de modelos con datos personales
Construir o ajustar modelos con datos de personas identificables. La CNIL considera que la mera constitución de una base de entrenamiento puede generar por sí sola un alto riesgo.
Decisiones automatizadas
Salidas del modelo que determinan o influyen decisivamente en decisiones de contratación, crédito, precios o acceso.
Supervisión sistemática
Revisión por IA de mensajes, pantallas, llamadas o señales de productividad de los empleados.
Inferencia de atributos sensibles
Modelos capaces de deducir el estado de salud, las opiniones políticas o la orientación sexual a partir de datos aparentemente inocuos.
RAG sobre repositorios de datos personales
Generación aumentada por recuperación indexada sobre buzones de correo, CRM, expedientes de RR. HH. o tickets de soporte.
Herramientas de IA de terceros e IA en la sombra
Empleados que envían datos personales a servicios de IA externos cuya retención, reutilización y alojamiento escapan a su control.

Regla práctica de las directrices del CEPD: dos o más de los nueve criterios exigen una EIPD, y uno solo puede bastar. La ICO británica considera la IA una tecnología innovadora: IA más cualquier otro criterio exige una DPIA según su lista. En caso de duda, haga la EIPD.

Qué cubre la plantilla

Siete partes le llevan del cribado a la aprobación, con tablas preestructuradas para tratamientos de IA.

1
Checklist de cribado

Los supuestos del artículo 35(3), los nueve criterios del CEPD con su lectura específica para IA y un resultado de cribado documentado.

2
Descripción del tratamiento

Finalidad, base jurídica, categorías y fuentes de datos, flujos de entrenamiento e inferencia, proveedor del modelo y ubicaciones de alojamiento, conservación y subencargados.

3
Necesidad y proporcionalidad

Diez preguntas basadas en evidencias sobre minimización, alternativas a la IA, transparencia, derechos de los interesados y garantías del artículo 22.

4
Evaluación de riesgos

Un registro precargado con diez riesgos de IA para los interesados, puntuados por probabilidad y gravedad: memorización, sesgos, inferencias sensibles, sobreexposición por RAG y más.

5
Mitigación y riesgo residual

Una tabla de medidas vinculada a cada riesgo, con responsables, estado y puntuación del riesgo residual, más el activador de la consulta del artículo 36.

6
Aprobación y revisión

Registro de la consulta al DPD, tabla de aprobaciones, checklist de integración de resultados y un calendario de revisión con activadores propios de la IA, como los cambios de modelo.

EIPD frente a evaluación de impacto de la IA

Ambas evaluaciones se solapan pero responden a preguntas distintas. La mayoría de los programas de gobernanza de la IA necesitan las dos: la evaluación de impacto de la IA para decidir si se despliega y cómo hacerlo de forma responsable, y la EIPD para cumplir el RGPD cuando hay datos personales.

Evaluación de impacto en la protección de datos (EIPD)

Esta plantilla

  • Exigida por el artículo 35 del RGPD cuando el tratamiento puede entrañar un alto riesgo
  • Alcance: los riesgos para los interesados derivados del tratamiento de datos personales
  • Liderada por privacidad: se consulta al DPD, y a la autoridad de control si el riesgo residual sigue siendo alto
  • Resultado: una decisión de cumplimiento documentada que los reguladores pueden inspeccionar

Evaluación de impacto de la IA (AIA)

Más amplia, voluntaria o impuesta por políticas internas

  • Buena práctica según marcos como NIST AI RMF e ISO/IEC 42001, exigida por algunas políticas de compras
  • Alcance: todos los impactos de un sistema de IA, incluidos equidad, seguridad y efectos sociales, con o sin datos personales
  • Liderada por la gobernanza de la IA: un comité de revisión multifuncional
  • Resultado: una decisión de despliegue con condiciones, supervisión y responsabilidades
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