En Chile, la industria tecnológica ha sido protagonista en la transformación digital de sectores clave como banca, salud, educación, retail y servicios públicos. Somos líderes en innovación, hablamos con propiedad de automatización, inteligencia artificial, analítica avanzada… pero aún evitamos con demasiada frecuencia hablar con la misma convicción sobre privacidad y protección de datos.
Y eso, en 2025, ya no es sostenible. Especialmente cuando sabemos que 94% de las organizaciones cree que sus clientes no les comprarían si no protegieran los datos adecuadamente.
En un contexto global donde los datos se consideran un activo estratégico —y también un riesgo latente— la protección de datos e inteligencia artificial debe ocupar un rol central en nuestras decisiones tecnológicas. No se trata solo de cumplir con una ley, sino de generar confianza, diferenciarse y construir soluciones sostenibles y responsables.
Chile ha dado pasos relevantes en digitalización. Sin embargo, muchas empresas —incluso dentro de la industria TI— no han internalizado que el cumplimiento en protección de datos no puede ser reactivo ni superficial. Implementar una política o tener un aviso de cookies no significa que estemos protegiendo adecuadamente la información personal que manejamos.
En un entorno donde trabajamos con soluciones cloud, algoritmos inteligentes y automatización de procesos, debemos preguntarnos con honestidad:
¿Estamos diseñando soluciones seguras desde la base… o estamos innovando sobre estructuras frágiles?
La experiencia europea con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) ha generado transformaciones profundas. Reguló la recopilación y tratamiento de datos e impulsó una nueva cultura organizacional centrada en la privacidad y el diseño ético de soluciones tecnológicas.
55% también preferiría que las empresas no almacenen sus datos personales y solicitaría ver toda la información que una empresa tiene sobre ellos.
91% de los consumidores espera que las empresas de las que son clientes sean completamente transparentes respecto a cómo utilizan sus datos.
Estos datos evidencian que cumplir no solo es necesario desde lo legal, sino también desde lo comercial y reputacional. La privacidad es parte de la experiencia de cliente.
Como empresas tecnológicas, no solo desarrollamos software. También gestionamos datos sensibles de terceros, muchas veces sin tener el control final sobre cómo serán utilizados. Esto nos convierte en responsables indirectos, y por lo tanto, también en garantes de confianza.
Una brecha de seguridad, una mala decisión en arquitectura o un dataset mal anonimizado puede tener consecuencias legales y reputacionales importantes.
No basta con “cumplir”. Necesitamos demostrar gobernanza real, con registros de actividades, monitoreo continuo, auditoría, control de accesos y protocolos de respuesta.
| Riesgo tecnológico | Consecuencia potencial | Práctica recomendada |
|---|---|---|
| Falta de trazabilidad de acceso | Sanciones legales, pérdida de confianza | Implementar logging y auditoría automatizada |
| Consentimiento poco claro o genérico | Procesamiento inválido de datos | Consentimiento granular y actualizado |
| Almacenamiento inseguro o innecesario | Exposición de datos sensibles | Encriptación, tokenización y eliminación automática |
| Sesgos en datasets de entrenamiento IA | Discriminación algorítmica | Evaluación continua de datos y fairness checks |
La IA aprende de los datos que le proporcionamos. Si esos datos contienen sesgos históricos o están mal representados, los algoritmos replicarán —e incluso amplificarán— esos sesgos.
En Chile, estamos en una etapa de aceleración en el uso de IA. Pero debemos ser proactivos:
Revisar datasets con lentes críticos y diversos.
Documentar decisiones algorítmicas para asegurar trazabilidad.
Incluir perfiles interdisciplinarios en los equipos de desarrollo (ética, sociología, derecho).
Promover IA explicable y auditable.
La IA ética no es una tendencia. Es un estándar que debemos adoptar si queremos innovar de forma responsable.
Muchas empresas han generado documentos de cumplimiento. Pero los documentos, por sí solos, no garantizan una gestión efectiva de datos.
La gobernanza de datos exige integrar:
Sistemas de gestión de accesos y privilegios.
Protocolos automatizados de retención y eliminación.
Clasificación inteligente de datos sensibles.
Integración con normativas legales y contractuales.
Mecanismos de control y mejora continua.
La protección de datos se vuelve así un atributo transversal del negocio, no una función aislada del área legal o TI.
Si bien el GDPR ha marcado un estándar global, en Chile y América Latina aún existe una brecha importante en materia de conciencia y acción frente a la protección de datos.
Datos relevantes para el contexto chileno:
En ACL, creemos firmemente en la privacidad desde el diseño. No como un obstáculo, sino como una oportunidad comercial y reputacional.
Los clientes de hoy están más informados. Exigen saber cómo se usan sus datos, a qué se destinan, quién los ve y por cuánto tiempo.
Diseñar soluciones con protección de datos integrada reduce riesgos y genera valor. Fortalece la confianza, mejora la experiencia de usuario y abre puertas en mercados internacionales.
La protección de datos e inteligencia artificial no son temas aislados. Son componentes centrales de la transformación digital moderna. No basta con hablar de IA, automatización o analytics si no tenemos la capacidad de proteger los datos que nutren esos sistemas.
Como industria, tenemos el deber —y la oportunidad— de liderar con conciencia. De construir soluciones que funcionen y también respeten los derechos, la seguridad y la confianza de quienes usan nuestra tecnología.
Porque en el mundo digital, la confianza es la moneda más valiosa. Y se construye línea a línea, desde el diseño, con ética, transparencia y responsabilidad.
La IA funciona procesando grandes volúmenes de datos. Si esos datos no están protegidos adecuadamente o contienen sesgos, los algoritmos pueden generar resultados discriminatorios o violar derechos de privacidad. Por eso, ambas áreas deben gestionarse de forma conjunta.
Es el principio de considerar la privacidad y la protección de datos desde el inicio de cualquier desarrollo tecnológico, no como un añadido posterior. Implica prácticas como la minimización de datos, transparencia, control de acceso y seguridad integrada.
Auditando sus procesos de recopilación y uso de datos.
Implementando mecanismos de trazabilidad y consentimiento.
Diseñando sus sistemas con criterios de gobernanza desde el inicio.
Formando equipos interdisciplinarios con visión ética y legal.
Contando con aliados tecnológicos que integren cumplimiento normativo y desarrollo seguro.
En ACL desarrollamos soluciones personalizadas con inteligencia artificial segura, privacidad desde el diseño y foco en la gobernanza de datos.
Acompañamos a organizaciones públicas y privadas en sus desafíos de transformación digital, alineando tecnología, cumplimiento y valor estratégico.