Gobernanza de datos, ética y privacidad

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Pérez Campillo, Lorena

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ISBN: 979-13-7021-122-6
EAN: 9791370211226
Editorial: Tirant lo Blanch
Fecha de la edición: 11/12/2025
Número de la edición: 1ª
Colección: Monografía
Nº Pág.: 288
Idiomas: Español

Materias:

Este libro innovador, escrito por una jurista, explora la economía de los datos desde una perspectiva ético-legal, ofreciendo una visión integral de los desafíos y oportunidades de la era digital. Partiendo de conceptos clave como el dataísmo y la monetización de datos, la obra profundiza en la gestión y gobernanza, abordando cuestiones esenciales como el diseño de bases de datos, la privacidad desde el diseño y las técnicas de anonimización. A través de estrategias prácticas y estudios de caso, se analiza la gobernanza de datos tanto en el sector público como en el privado, destacando la importancia de una gestión responsable. El libro examina los riesgos éticos del tratamiento de datos, con especial atención a la inteligencia artificial y los grandes modelos de lenguaje, y dedica un capítulo a la regulación de la IA, analizando el impacto del RGPD y el nuevo Reglamento europeo de IA. Temas cruciales como la opacidad algorítmica, los sesgos y la necesidad de una IA confiable se abordan en profundidad. La obra concluye subrayando la importancia del liderazgo, la formación y la transparencia para construir una cultura organizacional que respete y proteja los datos personales. Con un enfoque multidisciplinar, este libro es una guía esencial para profesionales del derecho y la tecnología que buscan comprender y afrontar los retos de la economía de los datos en el siglo XXI.

ABREVIATURAS       15
PRÓLOGO       17
Teresa Rodríguez de las Heras Ballell*
INTRODUCCIÓN       23
CAPÍTULO 1.
LA ECONOMÍA DE LOS DATOS DESDE EL PUNTO DE VISTA JURÍDICO: PRINCIPIOS PARA LA GESTIÓN Y GOBERNANZA DE DATOS       27
1. LA ECONOMÍA DEL DATO       28
1.1. El dataísmo       33
1.2. Ecosistemas y soluciones basadas en datos.       37
1.3. Monetización como estrategia de nuevo modelo de negocio       43
1.3. La Propiedad Intelectual del dato. Las bases de datos       46
2. TIPOS DE BASES DE DATOS       53
2.1. Bases de datos relacionales (RDBMS)       54
2.2. Bases de datos NoSQL       54
2.3. Bases de datos de objetos       55
3. DISEÑO, ESTRUCTURA Y GESTIÓN DE BASES DE DATOS       57
3.1. Creación y administración de bases de datos       58
3.2. La importancia del “privacy by design”       59
3.3. Aplicación de la técnica K-anonimización sobre las bases de datos relacionales       61
3.4. Aplicación de la técnica KitPriv: Toolkit de anonimización en las bases de datos relacionales       64
3.5. La Evaluación de Impacto de Protección de Datos (EIPD) para bases de datos: Interpretaciones       66
3.6. Derechos de los interesados en la bases de datos. El derecho al olvido en modelos de lenguaje grandes (LLM) GPT3 o GPT4       68
3.7. Bases de datos y cloud computing: Homologación de proveedores cloud       71
3.8. Tendencias en seguridad de almacenamiento cloud       73
CAPÍTULO 2.
DISEÑO DE ESTRATEGIAS PARA LA GOBERNANZA DEL DATO       77
1. PASOS GENERALES EN EL PROCESO DE GOBERNANZA DE DATOS       79
2. PERSONAL IMPLICADO EN LOS PROCESOS DE GOBERNANZA DE DATOS Y GESTIÓN DE USUARIOS Y PERMISOS       81
3. GESTIÓN DE USUARIOS Y PERMISOS       87
4. LA GOBERNANZA Y CUMPLIMIENTO NORMATIVO EN PROTECCIÓN DE DATOS PERSONALES       89
5. TIPOLOGÍA DE DATOS       92
CAPÍTULO 3.
GOBERNANZA DE DATOS EN EL SECTOR PRIVADO Y PÚBLICO       97
1. GOBERNANZA DE DATOS EN EL SECTOR PRIVADO       98
1.1 La gobernanza de datos y la industrialización       98
1.2. Desafíos abordados por una gobernanza de datos eficaz       100
1.3.El Data Sharing Agreement (DSA) y herramientas de data gobernance       102
1.4. Ciclo de vida proyecto de análisis de datos y gobernanza de datos: preparación de datos y anonimización       106
1.5. Estudio de Clearview. Implicaciones jurídico-éticas en torno a la gobernanza de datos       109
2. GOBERNANZA DE DATOS EN EL SECTOR PÚBLICO       113
2.1 La gobernanza de datos en el Sector Público. Errores frecuentes       113
2.2. La calidad de los datos y la limpieza. Ejemplos y buenas prácticas       115
2.3. Los datos de las Administraciones Públicas y las Comunidades Autónomas en España       116
2.4. Los datos abiertos       119
2.5. La Oficina del dato y la gobernanza de los datos       122
CAPÍTULO 4.
RIESGOS ÉTICOS EN EL TRATAMIENTO Y LA GESTIÓN DEL DATO: LA ÉTICA DE LOS DATOS       131
1. ÉTICA, MORAL Y DERECHO EN LA ERA DIGITAL       132
2. ÉTICA DE LOS DATOS EN EL SECTOR PRIVADO       136
2.1. La ética impuesta. Los códigos de conducta. Canal de denuncias       138
2.1.1. Los comités de ética       140
2.1.2. La autoevaluación       140
2.1.3. Certificaciones y sellos de calidad de ética de los datos.       144
2.1.4. Ética desde el diseño       145
2.1.5. Privacidad como valor       149
3. ÉTICA DE DATOS EN EL SECTOR PÚBLICO       153
3.1. Una mirada puesta en el sector salud: Tiempos de Covid-19       156
3.2. Vulnerabilidades de seguridad en hospitales y dispositivos       160
CAPÍTULO 5.
RIESGOS ÉTICOS EN EL TRATAMIENTO Y LA GESTIÓN DEL DATO EN IA       163
1. UNA MIRADA A LA REGULACIÓN EN MATERIA DE IA       164
1.1. Antecedentes regulatorios       165
2.2. El Reglamento General de protección de datos y su impacto (RGPD).       167
2.3. El Reglamento Europeo de IA y su impacto       169
1.3. La normativa en materia de responsabilidad de IA.       176
1.3.1. La Directiva (UE) 2024/2853 productos defectuosos o PLD.       180
1.3.2. Directiva sobre Responsabilidad Civil en materia
de IA.       181
1.4. Otras normativas de interés: DSA, DMA Y DFA y su impacto.       182
2. RIESGOS ÉTICOS DEL DATO: OPACIDAD BLACK BOX Y DISCRIMINACIÓN ALGORÍTMICA.       183
2.1.Definición de opacidad y tipos       189
2.2.Dependencia algorítmica y necesidad de límites       190
2.3. Causas del sesgo discriminatorio       192
2.4. Las propiedades de los algoritmos       196
2.4.1. La “no neutralidad” de los algoritmos y transparencia de la IA       196
2.4.2. La reformulación de algoritmos como solución y la desidentificación insuficiente       199
3.2.1. ¿Son evitables los sesgos algorítmicos?       200
2.8. Casos de estudio: Caso Compas e Impact       203
3. GUÍA DE DIRECTRICES, REQUISITOS Y MÉTODOS TÉCNICOS PARA DESARROLLADORES DE IA       208
3.1. Requisitos ético-legales para desarrolladores en una IA confiable.       210
3.1.1. Respecto a la Agencia humana y supervisión       210
3.1.2. Respecto a la robustez técnica y seguridad       213
3.1.3. Respecto a la Privacidad y gobierno de datos       215
3.1.4. Respecto al gobierno de datos       219
3.1.5. Respecto a la transparencia       219
3.1.6. Respecto al Bienestar social y ambiental       224
3.1.7. Respecto a la Responsabilidad       227
3.2. Métodos técnicos y no técnicos para IA confiable       228
4. LA PARTICULARIDAD EN IA GENERATIVA EN LA CIENCIA DE DATOS       230
3.1. Riesgos potenciales y éticos específicos en IAG       237
3.2. Riesgos en la gestión del dato en IAG. La importancia de la privacidad y protección de datos       240
3.2.1 Riesgos e incompatibilidad con la normativa europea. Situación OpenAI       243
CAPÍTULO 6.
LA CULTURA DE PRIVACIDAD       249
1. APROXIMACIONES CONCEPTUALES A LA PRIVACIDAD       250
2. CONSTRUYENDO LA CULTURA DE PRIVACIDAD       256
2.1. La implicación, liderazgo de la dirección y los altos mandos en la buena gobernanza de datos       258
2.2. La formación y los canales de comunicación       259
2.3. La importancia de la definición de los roles: La responsabilidad       261
2.4. La transparencia y agilidad en la cultura de privacidad       262
2.5. La interacción del departamento legal con el departamento IT       264
2.6. La cultura extensiva a clientes y proveedores       265
2.7. La resistencia al cambio y la motivación       266
3. LA IMPORTANCIA DE LAS AUDITORÍAS ALGORÍTMICAS Y LA CULTURA DE PRIVACIDAD       267
4. LAS CERTIFICACIONES Y LA CULTURA DE PRIVACIDAD Y SEGURIDAD       270
4.1. La norma ISO/IEC 27001       271
4.2. La norma ISO/IEC 42001       273
4.3. El certificado de Esquema Nacional de Seguridad       275
4.4. Otras ISO.       276
Conclusión final       279
BIBLIOGRAFÍA       283

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