Introducción: Por qué el dominio de los datos determina el éxito de la IA
La inteligencia artificial no surge en el vacío, depende de los datos como combustible. Una red neuronal no puede procesar lenguaje, identificar objetos ni derivar recomendaciones de acción útiles sin una base de datos amplia y de alta calidad. Para las empresas, de ello se deriva una clara consecuencia: quien pierde el control sobre sus propios datos cede el petróleo crudo de la economía digital a plataformas externas.
El término soberanía de los datos describe precisamente este dominio fáctico y legal sobre los propios datos y va mucho más allá de la protección de datos clásica. Mientras que la protección de datos busca principalmente salvaguardar los derechos fundamentales de las personas al proteger su información, la soberanía de los datos representa una cuestión estratégica y económica. Se trata de a quién pertenecen los datos y quién puede utilizarlos de qué manera. Con ello se decide si los datos se convierten en una valiosa ventaja competitiva o fluyen inadvertidos en las cadenas de valor de otros.
Por qué los datos son decisivos para el funcionamiento de la IA
La relevancia de la soberanía de los datos resulta especialmente obvia al emplear IA, ya que el rendimiento de la misma depende directamente de los datos disponibles. Los modelos de IA aprenden a partir de numerosos ejemplos qué patrones ocultos existen en la realidad y aplican esos conocimientos a nuevos escenarios. La cantidad y, en especial, la calidad de los datos de entrenamiento son de suma importancia. Los grandes sistemas generativos, como los modelos de lenguaje, necesitan miles de millones de parámetros para generar lenguaje natural de manera convincente. En estos modelos, el volumen de datos necesario depende del tamaño del modelo, la tarea específica y la diversidad de los contenidos. Los datos insuficientes o de baja calidad no pueden compensarse meramente aumentando su cantidad; al contrario, tienden a reforzar los errores. Para las empresas eso significa que no basta con acceder a grandes volúmenes de datos, sino que se requiere la competencia para emplear de forma dirigida conjuntos de datos relevantes, depurados y consistentes en el desarrollo de IA. Quien pierda ese control arriesga resultados imprecisos, costos crecientes y dependencia de proveedores externos.
Desafíos en la garantía de la soberanía de los datos
La instauración de la soberanía de los datos para la IA es un proceso que exige mucho más que el simple acceso a grandes volúmenes de datos. El camino hacia sistemas de IA soberanos está sembrado de múltiples desafíos. Las dificultades que siguen aparecen con frecuencia y conviene afrontarlas lo antes posible.
Sesgos: la predisposición puede surgir en cualquier fase del desarrollo de IA. Con frecuencia, las desigualdades sociales existentes se aceptan como dado en los datos y el modelo las reproduce. Durante la recopilación y anotación de datos pueden incorporarse prejuicios personales o culturales. Si ciertos grupos demográficos están subrepresentados en los datos de entrenamiento, el modelo aprenderá principalmente los patrones de la mayoría. Asimismo, la optimización matemática puede llevar a que las minorías tengan un peso menor, lo que conduce a predicciones o recomendaciones menos precisas para estos grupos.
Modelos opacos: muchos modelos de IA parecen sistemas opacos, las llamadas cajas negras. Aunque sus cálculos sean teóricamente comprensibles, el número inmenso de parámetros y la complejidad de las interacciones hacen prácticamente imposible que las personas comprendan completamente el proceso de decisión exacto. Sin métodos complementarios para la explicabilidad, es difícil determinar qué factores influyeron en una decisión y si esta fue justa. Un mayor grado de transparencia fomenta la confianza y permite un control por parte de usuarios y organismos de supervisión.
Objetivos de optimización sin implicación social: si una IA se entrena únicamente para alcanzar objetivos medibles de manera rápida y eficiente, por ejemplo impulsar la compra de un producto al mayor número posible de usuarios, puede mostrar publicidad agresiva y personalizada a grupos especialmente vulnerables. Esto ocurre para maximizar la probabilidad de compra, incluso si tal enfoque es éticamente cuestionable.
El creciente número de fuentes de datos: hoy en día, las empresas generan datos en numerosas plataformas distintas, por ejemplo en servicios en la nube, aplicaciones de Software como Servicio y redes sociales. Estos datos a menudo se almacenan en lugares diferentes y no se integran en un sistema centralizado. Un llamado mapa de datos ofrece una visión general que muestra en qué puntos de la empresa se generan datos, quién los utiliza y si se modifican en el proceso. Cuando los datos no se comprenden ni se pueden localizar o controlar, pasan de ser una ventaja a una amenaza potencial.
La economía de los datos florece
A pesar de los desafíos mencionados en el manejo de datos, el mercado de la inteligencia artificial crece muy rápido. Las empresas invierten grandes sumas en la gestión, el procesamiento y el aseguramiento de la calidad de los datos para hacerlos disponibles, utilizables y seguros.
Según un informe de Fortune Business Insights, el mercado mundial de IA alcanzó aproximadamente 233,46 mil millones de dólares estadounidenses en 2024 y se espera que aumente a 1.771 mil millones de dólares para 2032. Paralelamente, también se expanden los mercados de gestión de datos, etiquetado de datos y conjuntos de datos de entrenamiento. El mercado de gestión de datos para IA alcanzó un volumen de 25,50 mil millones de dólares en 2023 y se prevé que crezca a más de 104,00 mil millones de dólares para 2030. Los servicios de anotación de datos, esenciales para el aprendizaje supervisado, alcanzaron 18,60 mil millones de dólares en 2024 y podrían llegar a 57,60 mil millones de dólares en 2030. También aumenta la demanda de datos sintéticos: un mercado de 0,51 mil millones de dólares en 2025 podría crecer a 2,67 mil millones de dólares en 2030, dado que las empresas necesitan conjuntos de datos anonimizados y realistas para fines de entrenamiento conformes con la protección de datos. Estas cifras demuestran que los datos son el nuevo fundamento de la economía. Las empresas invierten miles de millones en el procesamiento, la anotación y el aseguramiento de la calidad de los datos. Al mismo tiempo, la disponibilidad de datos de alta calidad es un factor crítico para el rendimiento de los sistemas de IA.
Mercados en crecimiento: gestión de datos, anotación y datos sintéticos
El sector de la IA atraviesa actualmente una fase de fuerte consolidación. Grandes plataformas adquieren empresas de datos especializadas para asegurarse el acceso a conjuntos de datos de alta calidad. Un ejemplo destacado es la adquisición de la empresa de voz y reconocimiento de voz Nuance por parte de Microsoft por 19,7 mil millones de dólares estadounidenses.
Al mismo tiempo, el mercado de datos sintéticos experimenta un auge. En este caso, se generan conjuntos de datos artificiales mediante modelos generativos que presentan las mismas características estadísticas que los datos reales, pero no contienen información personal. Estos datos permiten aprender patrones confidenciales o poco frecuentes sin exponer los datos originales. Protegen la privacidad, son estructuralmente idénticos al modelo y no incluyen información personal. Esto permite el desarrollo y las pruebas seguras de soluciones de IA.
La competencia por profesionales cualificados en el ámbito de la IA se ha convertido en una intensa búsqueda de talento. Las grandes empresas tecnológicas no solo se aseguran compañías con valiosos conjuntos de datos, sino que también compiten por los mejores expertos. Según informes de prensa, Microsoft ha reclutado profesionales del entorno de Apple, atrayéndolos con salarios millonarios y amplios paquetes de acciones. Las cifras ofrecidas recuerdan a las sumas de los fichajes en el deporte profesional, ya que se buscan principalmente especialistas en procesamiento del lenguaje, aprendizaje automático y visión por computadora. Estas contrataciones se complementan con programas de bonificación a largo plazo y elevados presupuestos de investigación.
¿Qué datos se consideran dignos de protección?
Con el crecimiento de la economía de los datos surge cada vez más la pregunta de qué datos son especialmente críticos para las empresas y, por tanto, requieren una protección especial. No todos los datos tienen la misma criticidad. Se consideran dignos de protección:
Datos personales: Información que puede asignarse a una persona concreta, como nombre, dirección, rasgos biométricos, datos de salud o información financiera.
Secretos comerciales y datos de investigación: Fórmulas de productos, algoritmos, estudios de mercado o resultados de investigación cuya divulgación disminuiría la ventaja competitiva.
Datos de sensores y de producción: Los datos de las máquinas pueden ofrecer información sobre los procesos de producción y, por esta razón, son dignos de protección.
Datos combinados: La combinación de distintas fuentes de datos puede permitir deducir comportamientos de consumo o convicciones políticas a partir de información aparentemente inocua. Por ello, las empresas deben analizar siempre qué conclusiones podrían extraerse de sus datos.
Para alcanzar una verdadera soberanía de los datos no basta con poseer grandes volúmenes de datos. Lo decisivo es si esos datos son relevantes, coherentes y aprovechables para la aplicación de IA correspondiente. Una masa de datos sin filtrar puede, en el peor de los casos, empeorar la calidad del modelo. El valor añadido surge solo cuando los datos se seleccionan de forma intencionada, se estructuran y se sitúan en un contexto significativo. Es precisamente en este punto donde entra en juego la idea de Smart Data.
Smart Data en lugar de Big Data: la calidad es más importante que la cantidad
Smart Data representa un trato consciente de la información. El foco no está en la cantidad pura, sino en la relevancia y la calidad de los datos. Para la inteligencia artificial, esto significa que los conjuntos de datos se adaptan de forma intencionada a la tarea específica, se depuran y se enriquecen. De este modo surgen repositorios de datos que resultan significativos y eficientes en su uso.
Mientras que Big Data a menudo se usa como término genérico para grandes volúmenes de datos heterogéneos, Smart Data se centra en una selección intencionada, una estructura limpia y una asignación clara. Por ejemplo, un conjunto de datos pequeño pero cuidadosamente anotado puede entrenar un modelo de lenguaje de manera más efectiva que terabytes de contenido no estructurado e irrelevante.
La ventaja de Smart Data radica en la clara orientación hacia un objetivo. Los datos se filtran de modo que solo contienen la información que es relevante para una tarea concreta de IA. Son coherentes, actualizados y trazables, lo que no solo mejora el rendimiento del modelo, sino que también facilita el cumplimiento de normativas de conformidad y protección de datos. Para las empresas, esto significa: quien domina Smart Data obtiene resultados más precisos, ahorra capacidad de cálculo y al mismo tiempo mantiene el control de sus datos más valiosos.
Para que Smart Data se convierta en una ventaja estratégica, se requieren conceptos técnicos que garanticen a las empresas el control total de sus datos, incluso cuando estos se procesan o comparten para el uso de IA.
Conceptos técnicos clave para asegurar la soberanía de los datos
Los procedimientos técnicos para fortalecer la soberanía de los datos son esenciales. Permiten el uso de la IA, los enfoques técnicos para una mayor soberanía de los datos son de gran importancia, ya que posibilitan la utilización de sistemas de IA sin ceder el dominio sobre datos sensibles. La IA requiere grandes volúmenes de información para funcionar de manera fiable, pero muchos de estos datos son confidenciales o están sujetos a estrictas normas de protección de datos. Con los siguientes métodos pueden utilizarse de forma segura sin exponerlos sin protección:
Aprendizaje federado: Con este enfoque, los datos no se envían a un servidor central. En lugar de transferir los datos, los cálculos se realizan directamente de forma local sobre los datos existentes. A continuación, solo se transfieren los parámetros del modelo resultantes y actualizados. De este modo, por ejemplo, varias clínicas pueden optimizar conjuntamente sus sistemas de diagnóstico sin intercambiar datos de pacientes.
Identidad autosoberana: Este concepto significa que los usuarios gestionan su identidad digital en una cartera electrónica propia, llamada wallet. Deciden de forma autónoma qué información desean compartir. En una plataforma en línea, un usuario podría así acreditar que es mayor de edad sin revelar su nombre completo o su dirección.
Fideicomisos de datos: Un fideicomiso de datos es una organización fiduciaria en la que los propietarios de los datos delegan la gestión de sus datos a una instancia independiente que actúa en interés de todas las partes implicadas. De este modo, varios hospitales podrían combinar datos de pacientes en forma anonimizada para promover conjuntamente la investigación médica. El fiduciario determina quién puede acceder a qué datos y garantiza transparencia y un uso justo.
Privacidad diferencial: En este método se añade deliberadamente ruido estadístico a los datos. Esto permite realizar análisis sin identificar a personas individuales. Un caso de uso es el análisis de los datos de movilidad de una aplicación de fitness para detectar tendencias generales sin almacenar las rutas exactas de cada usuario.
Cifrado homomórfico: Este método permite realizar cálculos sobre datos cifrados sin tener que descifrarlos previamente. Un ejemplo práctico es un banco que evalúa la solvencia de un cliente. El cliente envía sus datos de ingresos y gastos cifrados. El banco realiza entonces operaciones matemáticas especiales directamente sobre esos datos cifrados para, por ejemplo, calcular la proporción de ingresos frente a gastos. El resultado de este cálculo también permanece cifrado y solo lo descifra el cliente. Así, el banco puede tomar una decisión crediticia sin ver nunca las cantidades exactas en texto claro.
Blockchain: La blockchain funciona como un registro descentralizado e inmutable, en el que las transacciones y los accesos a datos se registran de forma permanente. De este modo siempre es posible rastrear quién accedió a qué datos y cuándo. En la industria alimentaria, esto permite documentar toda la cadena de suministro y verificar de forma exhaustiva el origen de un producto.
Estas tecnologías demuestran que la protección de datos y el uso de la IA no se excluyen mutuamente. En la combinación adecuada, permiten un uso responsable de los datos sin poner en peligro la soberanía sobre ellos. Sin embargo, las soluciones técnicas por sí solas no son suficientes. Para garantizar un manejo responsable de los datos y de la IA de forma vinculante, son necesarios marcos legales claros.
Por qué son indispensables normas claras para la inteligencia artificial
Las regulaciones en el ámbito de la inteligencia artificial son de vital importancia para encauzar el progreso tecnológico por vías seguras y responsables. Sin directrices claras, podrían implementarse sistemas de IA que manipulen a las personas de forma dirigida, discriminen o violen gravemente su privacidad. Un ejemplo negativo es la crítica a la IA «Grok» de Elon Musk, que, según informes, se modificó para reflejar más fuertemente las opiniones personales de Musk y favorecer su posición en temas controvertidos. Sin embargo, también existen ejemplos positivos de protección de los derechos de los ciudadanos: Dinamarca está desarrollando una ley que confiere a sus ciudadanos los derechos de autor sobre su propio rostro, voz y otros rasgos personales. Con ella se pretende evitar que imágenes o grabaciones de audio se utilicen sin consentimiento para entrenar IA o generar deepfakes. En un mundo sin tales normas, existiría el riesgo de que los intereses económicos y las mejoras de eficiencia a corto plazo se antepusieran a la protección de los derechos fundamentales y los valores sociales. Precisamente por esta razón se crearon regulaciones como el AI Act europeo, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la norma ISO/IEC 42001. Su objetivo es promover la innovación, minimizar riesgos, prevenir el abuso y reforzar la confianza del público en la IA.
El AI Act europeo: En 2024, la Unión Europea aprobó con el AI Act el primer marco jurídico integral para la IA en el mundo. La regulación clasifica los sistemas de IA según niveles de riesgo. Se prohíben aplicaciones inadmisibles como los sistemas de puntuación social o la vigilancia biométrica en tiempo real en espacios públicos. Los sistemas de alto riesgo, que se utilizan en infraestructuras críticas, en la educación, en recursos humanos o en la justicia, están sujetos a rigurosas evaluaciones y deben registrarse. Para modelos generativos como ChatGPT, existen obligaciones de transparencia. Los proveedores deben etiquetar el contenido generado por máquina y revelar qué datos protegidos por derechos de autor se utilizaron para el entrenamiento. El AI Act exige que los sistemas de IA sean seguros, transparentes, trazables, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente.
El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD): El RGPD establece siete principios fundamentales para cualquier tratamiento de datos. Obliga a las organizaciones a procesar los datos de forma lícita y transparente, definir claramente el propósito del tratamiento, recopilar únicamente los datos necesarios y mantenerlos correctos. Además, los datos solo pueden almacenarse durante el tiempo estrictamente necesario, deben protegerse mediante medidas de seguridad adecuadas y debe demostrarse el cumplimiento de todos estos principios. La regulación se aplica en todo el mundo a todas las empresas que procesan datos de ciudadanos de la UE.
La norma ISO/IEC 42001: Esta norma es el primer estándar internacional para la certificación de sistemas de gestión de IA. Se publicó en 2023 y abarca todo el ciclo de vida de un sistema de IA, desde la concepción hasta el desarrollo, la operación y el desmantelamiento. La norma exige a las empresas que identifiquen y gestionen riesgos, establezcan responsabilidades claras para la gestión de IA y mejoren continuamente sus procesos. Sus principales focos son la transparencia, la rendición de cuentas, la detección de sesgos, la seguridad y la protección de datos. La ISO 42001 complementa estándares existentes como la ISO 27001 de seguridad de la información y ofrece un marco estructurado para cumplir con los requisitos legales.
Requisitos estratégicos para la soberanía de los datos
Quien desee asegurar el control de sus datos necesita más que tecnología. Se requiere una combinación de responsabilidades claras, estructuras organizativas y las herramientas tecnológicas adecuadas. La base de ello es un entendimiento común en toda la empresa acerca de qué datos son realmente valiosos, dónde se generan y para qué se utilizarán. El punto de partida es siempre la verificación de la base legal para cada tratamiento de datos y su documentación transparente. Igualmente importante es no recopilar datos de forma indiscriminada, sino orientar la recopilación hacia objetivos claramente definidos. En lugar de apostar por la pura cantidad, conviene centrarse en los datos que se ajustan con precisión a la pregunta planteada y ofrecen una imagen fiel de la realidad. Esta estrategia general se apoya en varios pilares esenciales que abarcan aspectos organizativos y procesales y, en conjunto, garantizan la soberanía de los datos:
Roles y responsabilidades: La soberanía de los datos requiere una clara distribución de tareas. Deben definirse con precisión las competencias para la recopilación, el mantenimiento, la seguridad y el uso estratégico de los datos, por ejemplo mediante roles como responsables de datos o delegados de IA de confianza.
Contexto y localización: Un conjunto de datos alcanza su pleno valor solo cuando se comprende su contexto. Esto incluye información sobre cuándo se capturó, cómo se generó y para qué propósito estaba destinado. Ese tipo de metadatos facilita considerablemente la localización y la reutilización de datos.
Acceso y protección: No todo empleado necesita acceso a toda la información. Una gestión de accesos escalonada protege los datos de modificaciones accidentales o divulgaciones no autorizadas.
Calidad y consistencia: Datos defectuosos u obsoletos conducen a conclusiones erróneas, tanto en la modelización de IA como en informes empresariales. Por ello, son imprescindibles las revisiones periódicas de la calidad de los datos. Igualmente importante es la trazabilidad de los cambios para generar confianza en las decisiones basadas en datos.
Eficiencia mediante relevancia: Muchos conjuntos de datos incluyen información irrelevante para un análisis concreto. Mediante un filtrado selectivo se eliminan características perturbadoras, lo que aumenta la pertinencia de los resultados y reduce el esfuerzo computacional.
Explicabilidad y equidad: Las empresas deben poder explicar cómo llega una IA a sus resultados y si estos tratan a todos los grupos de forma justa. Para ello es necesario detectar y corregir activamente los sesgos en los datos de entrenamiento. Los sistemas justos son el resultado de un diseño consciente.
Alianzas estratégicas: En tiempos de servicios en la nube y proyectos conjuntos de datos, es crucial estructurar las cooperaciones de modo que los datos sensibles no fluyan sin control. Tecnologías como el aprendizaje federado o los fideicomisos de datos permiten proyectos colaborativos sin ceder los datos en bruto.
Selección de herramientas: Las herramientas empleadas deben adaptarse al ecosistema de datos de la propia empresa. Lo decisivo no es la cantidad de tecnología, sino su adecuación a los procesos y objetivos propios.
Conclusión: la soberanía de los datos como ventaja competitiva estratégica
El dominio de los datos es decisivo para el éxito de la inteligencia artificial. Sin datos de calidad, cualquier modelo resulta poco fiable; sin el control de esos datos, las empresas pierden su capacidad de dirección y su potencial de generación de valor; y sin un anclaje legal y organizativo, las oportunidades permanecen sin aprovechar. Por ello, quien quiera utilizar la IA de forma responsable debe considerar conjuntamente los aspectos técnicos, legales y estratégicos.
Queda patente que para una IA potente no es la cantidad, sino la calidad intencionada de los datos lo que marca la diferencia. Al mismo tiempo, alrededor de la preparación de datos, la anotación y los conjuntos sintéticos surge un mercado valorado en miles de millones, que ofrece tanto oportunidades como nuevos riesgos. Las empresas se enfrentan al reto de no solo crear repositorios de datos, sino también protegerlos, estructurarlos y emplearlos de forma selectiva según el enfoque de Smart Data.
Conceptos técnicos como el aprendizaje federado, el cifrado homomórfico o la privacidad diferencial permiten integrar información sensible en aplicaciones de IA sin perder el control sobre ella. Pero la tecnología por sí sola no es suficiente. Solo marcos normativos claros, como el AI Act, el RGPD o las normas ISO, crean el entorno en el que la innovación y la responsabilidad van de la mano.
Así, la soberanía de los datos se convierte en una tarea directiva central. Requiere fundamentos legales, responsabilidad practicada, competencia tecnológica y una cultura empresarial que considere los datos no como un subproducto, sino como un capital fundamental. Quien invierta tempranamente en estas capacidades fortalece la confianza de clientes y socios, reduce riesgos, incrementa su independencia y abre nuevas vías de generación de valor.
Por tanto, la soberanía de los datos no es un aspecto marginal de la digitalización, sino un factor estratégico central en la competencia global por la supremacía en el ámbito de la IA.