Minimización de Datos — Principio de datos necesarios en sistemas de IA

Definición

La minimización de datos es el principio de protección de datos, consagrado en el artículo 5(1)(c) del RGPD, según el cual los datos personales deben ser adecuados, pertinentes y limitados a lo necesario en relación con los fines para los que son tratados. Aplicada a sistemas de IA, exige que los conjuntos de datos de entrenamiento, los pipelines de inferencia y el almacenamiento de datos incluyan únicamente los datos personales estrictamente necesarios para la función prevista del sistema de IA, no el máximo disponible, no lo que pudiera ser útil en el futuro, sino lo genuinamente requerido para el propósito definido.

Por qué importa operativamente

La minimización de datos importa para la IA porque el desarrollo de IA ha seguido históricamente el principio opuesto: más datos es mejor. Los conjuntos de datos de entrenamiento más grandes producen en general modelos más capaces, lo que crea un incentivo estructural para recopilar y retener tantos datos como sea posible. La minimización de datos exige que las organizaciones resistan deliberadamente ese incentivo y tomen decisiones documentadas sobre qué datos son necesarios para el propósito de cada sistema de IA.

Marco regulatorio

Cómo lo evalúa Zertia

Zertia evalúa la minimización de datos a través de la certificación ISO/IEC 27701, que incluye la evaluación de si la organización ha documentado e implementado controles de minimización de datos como parte de su Sistema de Gestión de Información sobre Privacidad. La certificación ISO/IEC 42001 evalúa si los controles de gobernanza de datos para sistemas de IA incluyen los principios de limitación de la finalidad y minimización de datos.