La inteligencia artificial está acelerando una transformación que va mucho más allá de automatizar tareas. A medida que empresas y organismos públicos la incorporan para analizar información, personalizar servicios y apoyar decisiones, también aumenta el valor estratégico de aquello que permite que estos sistemas funcionen: los datos.
La Ley N°21.719 moderniza el régimen chileno de protección de datos personales y crea una nueva institucionalidad especializada. Su implementación coincide con una etapa en que la IA amplía significativamente lo que es posible hacer con la información. Un conjunto de datos puede utilizarse para reconocer comportamientos, generar perfiles, realizar predicciones o producir nuevas inferencias. Por eso, la discusión sobre privacidad debe ir más allá de dónde se almacenan los datos o quién tiene acceso a ellos, e incorporar también el propósito de su uso y la trazabilidad de todo ese proceso.
La OCDE ha advertido que el potencial de la inteligencia artificial depende del acceso a datos de calidad, pero que avanzar en esa dirección requiere equilibrar su disponibilidad con resguardos efectivos para la privacidad y otros derechos. Datos incompletos, desactualizados, utilizados fuera de contexto o sin una gobernanza adecuada pueden afectar el desempeño de los sistemas y generar resultados poco confiables.
Para las organizaciones, esto obliga a mirar más allá de las tradicionales políticas de privacidad. Inventarios de información, trazabilidad, controles de acceso, responsabilidades definidas y claridad sobre la finalidad de uso pasan a formar parte de la infraestructura necesaria para implementar soluciones digitales a escala. La misma lógica aplica a la IA, ya que antes de definir qué modelo incorporar, será necesario considerar qué datos lo alimentarán y bajo qué condiciones podrán utilizarse.
Esta discusión tampoco debería entenderse como una elección entre protección de datos e innovación. Una gobernanza robusta puede generar confianza, facilitar el intercambio responsable de información y entregar mejores condiciones para desarrollar soluciones digitales.
Chile tiene una oportunidad relevante en este ámbito, considerando que la Política Nacional de Inteligencia Artificial ya incorpora la gobernanza y la ética entre sus ejes, mientras que la nueva regulación de datos personales suma un componente fundamental a este escenario. El desafío será avanzar de manera articulada, entendiendo que para las empresas que adopten inteligencia artificial ambas agendas formarán parte de una misma transformación.
Esto también exige fortalecer capacidades. La implementación demandará profesionales especializados, mejores procesos internos, actualización tecnológica y coordinación entre áreas legales, tecnológicas, de ciberseguridad y de negocio. Para muchas organizaciones, especialmente las de menor tamaño, será clave contar con orientaciones claras y estándares conocidos que permitan adaptarse sin que la complejidad se transforme en una barrera para innovar.
La próxima etapa de la transformación digital no consistirá simplemente en tener más datos
o modelos más poderosos. Consistirá en generar valor a partir de ellos bajo reglas claras,
responsabilidades definidas y estándares que permitan innovar con confianza. En la
economía de la inteligencia artificial, una buena gobernanza de datos constituye parte de la
infraestructura necesaria para escalar la innovación de manera sostenible.