Las leyes de privacidad fragmentadas y los modelos de consentimiento lentos y obsoletos no son rival para la aceleración de la IA, la neurotecnología y la vigilancia. La regulación se expande de forma desigual, dejando lagunas en los datos neuronales, la elaboración de perfiles y el cifrado. El consentimiento estático sigue siendo insuficiente. Sin marcos unificados, dinámicos y de privacidad por diseño, las organizaciones corren el riesgo de quedarse atrás y exponer a los usuarios a una explotación de datos sin control.
Las tecnologías emergentes, desde la IA hiperpersonalizada hasta las interfaces cerebro-computadora, están transformando nuestra forma de vivir, trabajar e interactuar. Pero a medida que la innovación se acelera, debemos preguntarnos si nuestras regulaciones de privacidad de datos y herramientas de consentimiento se mantienen al día. La evidencia sugiere que a menudo tienen dificultades para adaptarse a la velocidad de la tecnología emergente.
A diferencia del RGPD general de la Unión Europea, EE. UU. carece de una ley nacional de privacidad. En cambio, depende de un mosaico de regulaciones estatales. Solo en 2024, se promulgaron siete nuevas leyes estatales integrales de privacidad, cuatro de las cuales entraron en vigor de inmediato y once más están previstas para 2025 y 2026. Para entonces, casi la mitad de la población estadounidense estará cubierta por una ley estatal integral de privacidad.
Esta fragmentación introduce complejidad. Con la revisión en los estados, las empresas se enfrentan a problemas de cumplimiento normativo y al aumento de los costos operativos. Los modelos de consentimiento también varían. Algunos estados exigen la inclusión voluntaria para actividades sensibles, mientras que otros aún utilizan la exclusión voluntaria por defecto, lo que confunde tanto a empresas como a consumidores.
A nivel mundial, el impulso continúa. A principios de 2024, 137 países (alrededor del 79 % de la población mundial) contaban con algún tipo de legislación nacional sobre privacidad. La UE mantiene su liderazgo con el RGPD y la recién adoptada Ley de IA, la primera regulación integral sobre IA del mundo.
Mientras tanto, sectores como la biometría, los datos infantiles y los datos de salud cuentan con protecciones más sólidas en regulaciones sectoriales específicas. Por ejemplo, la nueva ley de Maryland incluye prohibiciones estrictas sobre la venta de datos de menores, mientras que Minnesota otorga a las personas el derecho a cuestionar la elaboración de perfiles basada en IA y a solicitar explicaciones.
Las herramientas impulsadas por IA, como los asistentes hiperpersonalizados o los navegadores con IA integrada, prometen eficiencia y experiencias a medida. Sin embargo, cada vez más utilizan un seguimiento detallado del comportamiento. A diferencia de las cookies convencionales, estos sistemas monitorean patrones profundos y datos personales, a menudo almacenados en perfiles de "caja negra" difíciles de auditar.
A pesar de que el RGPD y la CCPA aplican estándares básicos de privacidad, las innovaciones avanzan más rápido que las políticas. Existe una creciente demanda de un diseño de IA que priorice la privacidad, la transparencia y una gobernanza continua para preservar la confianza.
Quizás lo más sorprendente sea la aparición de las interfaces cerebro-computadora (ICC). Senadores estadounidenses instaron recientemente a la FTC a investigar cómo las empresas de neurotecnología manejan los datos cerebrales, que a menudo carecen de cláusulas de exclusión voluntaria y no están protegidos por la HIPAA. Si bien algunos estados como California y Colorado incluyen los datos neuronales en las protecciones al consumidor, siguen sin existir salvaguardas integrales.
En Europa, una propuesta de regulación para escanear todos los mensajes de los usuarios en busca de contenido de abuso sexual infantil ha generado una reacción negativa. Si bien la intención es noble, los expertos en ciberseguridad advierten que habilitar dicha vigilancia socavaría el cifrado y podría dar lugar a una vigilancia más amplia e injustificada.
En muchos ámbitos, el consentimiento permanece estático. Se marca una casilla una vez y se sigue adelante, a menudo sin comprender completamente cómo se pueden utilizar los datos con el tiempo.
Compare esto con el consentimiento dinámico, un concepto cada vez más utilizado en la investigación médica. Este proporciona una interfaz digital que permite a las personas actualizar sus opciones de consentimiento, recibir información en tiempo real sobre el uso de los datos y participar interactivamente en proyectos en curso. Este modelo fomenta la transparencia y la confianza, pero sigue siendo la excepción, no la norma, fuera del ámbito de la biomedicina.
En los sistemas activados por voz (como Alexa), el consentimiento verbal parece intuitivo, pero puede socavar fácilmente el verdadero consentimiento informado. Investigaciones académicas han descubierto que los expertos instan a un mejor diseño: el consentimiento debe minimizarse, facilitar la exclusión voluntaria y basarse firmemente en principios fundamentados, no solo en la comodidad de la interfaz de usuario.
La Access Partnership aboga por la Regulación de Datos 2.0, diseñada específicamente para abordar las tecnologías emergentes: un marco más ágil y adaptable a la tecnología que las leyes tradicionales.
Asimismo, las organizaciones deberían adoptar la privacidad desde el diseño, integrando la gobernanza, la evaluación de riesgos y la supervisión humana en los sistemas de IA desde la base.
Orientaciones como el informe del CEPD sobre los LLM ofrecen controles prácticos de privacidad, que activan evaluaciones de impacto, gestionan los flujos de datos e integran la mitigación a lo largo del ciclo de vida de la IA.
Regulaciones como la NIS2 y la DORA enfatizan la ciberresiliencia, la notificación de incidentes y el riesgo de terceros, ampliando el alcance de los equipos de privacidad a una gobernanza de seguridad más amplia.
Dentro de las organizaciones, la privacidad ya no debe estar aislada. En cambio, la colaboración entre los equipos de privacidad, TI, marketing y legal es esencial para gestionar los datos de forma responsable.
Los marcos de gobernanza de la IA, los sistemas de gestión del consentimiento y las herramientas automatizadas de cumplimiento (como las diseñadas para gestionar el riesgo y los registros de auditoría) son cada vez más vitales.
Las tecnologías emergentes desafían los límites de los modelos de privacidad actuales. La IA de caja negra, los datos cerebrales y la vigilancia masiva son algunas de las formas en que la tecnología supera las leyes existentes.
Para gestionar esta competencia, los marcos regulatorios están mejorando, pero de forma desigual. La UE y algunos estados de EE. UU. están avanzando, pero no existe un sistema global unificado para abordar la IA, la neurotecnología y la vigilancia. Además, los mecanismos de consentimiento siguen siendo en gran medida estáticos. Los modelos verdaderamente dinámicos y centrados en el usuario siguen siendo nicho.
¿Cómo deberían avanzar las organizaciones? La mitigación de riesgos requiere una adopción más amplia junto con regulaciones con visión de futuro. La privacidad desde el diseño debe introducirse de forma generalizada, los estándares de consentimiento deben armonizarse y la gobernanza y las herramientas de consentimiento deben convertirse en prioridades. En definitiva, si bien las organizaciones pueden adoptar soluciones y mejores prácticas, mantenerse al día con las tecnologías emergentes que nos impulsan hacia adelante es un desafío constante que requiere vigilancia constante.
©2025 CookieHub ehf.
