El Comité de Justicia Srikrishna se ha visto tan envuelto en preocupaciones de privacidad que ha limitado severamente los beneficios potenciales del Big Data y la Inteligencia Artificial. Una de las promesas más emocionantes que el Comité de Justicia Srikrishna ofreció fue que el marco de protección de datos que sugirió protegería la privacidad individual al tiempo que garantizaría el florecimiento de la economía digital. Afirmó que, al hacerlo, trazaría un camino distinto al de Estados Unidos, la Unión Europea y China, uno que estuviera perfectamente adaptado a la nueva economía digital. Si iba a cumplir con esto, su mayor desafío iba a ser diseñar su marco de privacidad para abordar tanto las promesas como los desafíos de la Inteligencia Artificial y el Big Data. Al leer el informe, me alegró ver que el comité había dedicado considerable espacio al tema. Al discutir los principios de la recopilación y la limitación de propósito, el comité observó que los propósitos para los cuales las aplicaciones de Big Data utilizan los datos solo se hacen evidentes en un momento posterior y que, por lo tanto, es imposible estipular un propósito de antemano. Como resultado, el comité había señalado que “limitar la recopilación es antitético al procesamiento a gran escala; igualmente, la especificación de propósitos significativos es imposible cuando los propósitos mismos están en constante evolución”. Esta es el análisis más sucinto del problema de privacidad central para la regulación de las tecnologías de Big Data que he leído. Me dio esperanza de que el informe articulara una solución que lograra este equilibrio. Sin embargo, aparte de sugerir vagamente que los datos personales deben procesarse de manera que no se tome una decisión sobre un individuo y, cuando esto resulte en tal decisión, se debe obtener primero el consentimiento explícito, el informe no proporciona ninguna solución nueva o innovadora a las preocupaciones que tan elocuentemente articuló. El proyecto de Ley de Protección de Datos Personales de 2018 que lo acompaña conserva los principios de recopilación y limitación de propósito, sin apartarse en absoluto de la formulación comúnmente encontrada en la mayoría de las legislaciones de protección de datos. A pesar de reconocer los muchos beneficios del Big Data y la necesidad de fomentar su crecimiento, el comité no ofreció ninguna sugerencia útil sobre qué se debe hacer. Esperaba que el comité alentara el uso de conjuntos de datos desidentificados al sugerir que las empresas que diseñan sus sistemas para desidentificar los datos estarían exentas de algunas de las disposiciones de la ley. Esto habría alentado a las organizaciones a incorporar la privacidad en el diseño de sus sistemas desde el principio. Al mismo tiempo, habría generado conjuntos de datos valiosos que podrían ser útiles en aplicaciones de Big Data. En cambio, el comité parece haberse enredado tanto en preocupaciones sobre la posibilidad de reidentificación que solo ha eximido la aplicabilidad de la ley a los datos que se han desidentificado de manera irreversible. Soy escéptico de que pueda existir algo como una anonimización completamente irreversible. La experiencia ha demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático pueden obtener información personal incluso de los conjuntos de datos más minuciosamente anonimizados. En lugar de prescribir un estándar imposible, el comité habría hecho bien en poner la responsabilidad de garantizar el anonimato en la entidad responsable de mantener estos conjuntos de datos anonimizados, solo permitiéndoles exenciones de sus obligaciones de privacidad si pueden demostrar que su uso de estos conjuntos de datos no compromete la identidad de ningún individuo. Si la tecnología evoluciona hasta el punto en que sea capaz de reidentificar a las personas en sus bases de datos, será su responsabilidad actualizar sus soluciones para garantizar que se mantenga el anonimato a pesar de estos nuevos avances. Como ventaja adicional, si las personas en estos conjuntos de datos anónimos lo desean, pueden consentir en ser reidentificadas para aprovechar los beneficios que les ofrece ser parte de ese conjunto de datos.

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