Privacidad y cumplimiento en entornos de IA: cómo cumplir el RGPD, ENS y el AI Act

Introducción

La inteligencia artificial (IA) está transformando todos los sectores: desde la administración pública hasta la sanidad, la educación o la industria.
Sin embargo, su adopción plantea una pregunta esencial: ¿cómo garantizar que los sistemas de IA respeten la privacidad, la seguridad y la ley?

A diferencia de otras tecnologías, la IA no solo procesa datos: aprende, toma decisiones y genera resultados nuevos, lo que amplifica los riesgos asociados al tratamiento de información personal o sensible.
Por ello, tanto el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), como el Esquema Nacional de Seguridad (ENS) y el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act), se han convertido en pilares esenciales para una IA responsable y conforme.

1. El RGPD: la base de la privacidad en la IA

El Reglamento General de Protección de Datos (UE) 2016/679 establece el marco jurídico europeo que protege los derechos de las personas sobre sus datos personales.
En entornos de inteligencia artificial, este reglamento no se opone a la innovación, pero exige que cualquier tratamiento de datos se realice con transparencia, legitimidad y proporcionalidad.

1.1. Principios clave del RGPD aplicables a la IA

1. Limitación de la finalidad: los datos solo pueden usarse para fines específicos y legítimos.

2. Minimización de datos: se deben usar los mínimos datos necesarios para cumplir el objetivo del modelo.

3. Exactitud: los datos deben ser precisos y actualizados.

4. Limitación del plazo de conservación: no pueden almacenarse más tiempo del necesario.

5. Integridad y confidencialidad: el sistema debe garantizar seguridad y protección contra accesos no autorizados.

1.2. Riesgos frecuentes en proyectos de IA

• Entrenamiento de modelos con datos personales sin consentimiento o base legal válida.

• Falta de trazabilidad sobre qué datos alimentan los modelos.

• Generación de inferencias que revelan información sensible.

• Uso de proveedores fuera del EEE sin garantías adecuadas.

Para mitigar estos riesgos, el RGPD exige aplicar principios de Privacy by Design y Privacy by Default: la privacidad debe integrarse desde la fase de diseño del sistema, no añadirse al final.

2. El ENS: seguridad y control técnico

El Esquema Nacional de Seguridad (ENS), de aplicación en España, establece las medidas que deben adoptar las entidades públicas —y las empresas que trabajan con ellas— para garantizar la confidencialidad, integridad, disponibilidad, autenticidad y trazabilidad de la información.

En proyectos de IA, el ENS cobra especial importancia, ya que los sistemas inteligentes suelen conectarse a múltiples fuentes de datos y automatizar decisiones críticas.

2.1. Medidas ENS relevantes para entornos de IA

• Clasificación de activos e información según su nivel de criticidad.

• Control de accesos, identificación y autenticación robusta de usuarios y agentes IA.

• Registro y auditoría continua de actividades y flujos de datos.

• Cifrado y separación de entornos de desarrollo, prueba y producción.

• Gestión de incidentes y mecanismos de respuesta ante brechas de seguridad.

• Evaluación periódica del cumplimiento mediante auditorías externas.

El cumplimiento del ENS no solo es una obligación en el sector público: cada vez más empresas privadas lo adoptan como estándar de seguridad avanzada en sus proyectos de IA.

3. El AI Act: el nuevo marco europeo de la inteligencia artificial

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act), aprobado en 2024 y aplicable a partir de 2026, será el primer marco legal que clasifique los sistemas de IA según su nivel de riesgo y establezca obligaciones específicas para cada categoría.

3.1. Clasificación de riesgos

1. Riesgo inaceptable: IA que manipule o vulnere derechos fundamentales (prohibida).

2. Alto riesgo: IA utilizada en procesos críticos (educación, sanidad, empleo, justicia, seguridad).

3. Riesgo limitado: IA que interactúa con usuarios (chatbots, asistentes virtuales).

4. Riesgo mínimo: IA con impacto reducido (filtros, recomendaciones no críticas).

3.2. Obligaciones del AI Act

• Evaluación de conformidad previa antes de comercializar un sistema.

• Gestión del ciclo de vida del modelo, con trazabilidad y supervisión humana.

• Registro en bases de datos europeas para sistemas de alto riesgo.

• Transparencia hacia los usuarios sobre el funcionamiento del sistema.

• Gobernanza del dato y documentación técnica obligatoria.

El AI Act refuerza la idea de una IA responsable y verificable, donde la innovación no puede desligarse del cumplimiento legal.

4. Cómo cumplir con RGPD, ENS y AI Act de forma integrada

Cumplir con estas tres normativas no debe verse como una carga, sino como una oportunidad para construir IA confiable y sostenible.
Un enfoque unificado puede estructurarse en cuatro pasos:

• Diagnóstico inicial

Identificar los procesos que usan IA, los tipos de datos tratados y los posibles riesgos legales o técnicos.

• Gobernanza y políticas

Definir roles, responsabilidades y controles internos. Incluir mecanismos de auditoría, trazabilidad y revisión humana.

• Seguridad y arquitectura

Diseñar infraestructuras seguras, con despliegues locales o híbridos que garanticen soberanía y control del dato.

• Documentación y evidencia

Registrar cada decisión técnica y normativa: bases de tratamiento, evaluaciones de impacto, logs de auditoría y resultados de verificación.

5. El enfoque Cadabit: cumplimiento por diseño

En Cadabit, creemos que la innovación solo tiene valor cuando se construye sobre bases sólidas.
Por eso, nuestras soluciones de inteligencia artificial —como Privai y Tenderly— incorporan el cumplimiento por diseño (Compliance by Design) en cada capa:

• Privai aplica políticas como código, asegurando que cada flujo de datos respeta RGPD, ENS y AI Act.

• Los sistemas cuentan con auditoría inmutable, trazabilidad completa y citabilidad obligatoria de la información.

• Todos los agentes pueden desplegarse en entornos locales, cloud o híbridos, manteniendo la soberanía del dato.

Nuestro objetivo es claro: que las organizaciones puedan automatizar con IA sin renunciar a la seguridad ni al control.

Conclusión

La convergencia del RGPD, el ENS y el AI Act marca un nuevo estándar para el desarrollo y uso de la inteligencia artificial en Europa.
El futuro no pertenece solo a quienes adopten la IA, sino a quienes lo hagan de forma segura, ética y verificable.
En este escenario, la privacidad y el cumplimiento no son barreras, sino los cimientos de la confianza digital.