Cómo arquitecturas en AWS y GCP dentro de la UE pueden solucionar riesgos legales al usar IA

Artículo escrito por Juan Carlos Moreno, CIO & Co-Founder de ACKstorm.

La Regulación General de Protección de Datos (GDPR) de la UE impone fuertes obligaciones al tratar datos personales, especialmente cuando se utilizan servicios en la nube o tecnologías de IA ubicadas fuera del Espacio Económico Europeo.

De forma resumida, la GDPR impone restricciones clave en relación al uso de inteligencia artificial: no usar datos personales en IA sin base jurídica clara ni exceder la finalidad original, proteger también los datos de voz, y evitar la exposición de datos de europeos a jurisdicciones no confiables. El incumplimiento puede acarrear sanciones severas (hasta el 4% de la facturación global).

Casos de uso y riesgos legales específicos al usar IA

Aquí entran en juego la proliferación de asistentes de IA que hay disponibles en el mercado. Desde funciones de soporte técnico, centralitas telefónicas, asistentes virtuales o chatbots de atención al cliente, sin duda, pueden aportar grandes beneficios operativos, pero también conllevan riesgos legales concretos que las empresas deben conocer y gestionar.

A continuación, se analizan escenarios típicos y sus potenciales implicaciones bajo GDP al usar IA:

1. Chatbots de soporte técnico y atención al cliente (texto):

Los chatbots impulsados por LLM (Large Language Models) pueden atender consultas de clientes, resolver incidencias o recoger información para tickets. En estos casos, es frecuente que el usuario facilite datos personales (nombre, número de cliente, detalles de su problema que pueden incluir direcciones, etc.). ¿Cuáles son los riesgos?

Transferencia oculta de datos: Si el chatbot utiliza un modelo alojado en una plataforma en EE.UU. (por ejemplo, llamando a una API externa de IA generativa), cada mensaje del usuario con sus datos podría viajar fuera de la UE sin las debidas garantías, violando las restricciones de transferencia internacional de GDPR. Esto es especialmente problemático si se hace sin el conocimiento del usuario.

Uso secundario de la información: Un peligro es que el proveedor de LLM pueda almacenar las conversaciones y reutilizarlas para entrenamiento o mejora de su modelo, lo que implicaría usar datos personales del cliente para un propósito distinto y no autorizado. Este fue exactamente el reproche al funcionamiento inicial de ChatGPT – entrenar el modelo con datos de usuarios sin consentimiento ni otra base legal. Para una empresa, permitir esto equivaldría a ceder datos de sus clientes a un tercero para fines propios de ese tercero, algo difícil de justificar bajo GDPR.

Dificultad para atender derechos ARCO: Si el chatbot alimentado por IA registra información personal, la empresa sigue siendo responsable de posibilitar derechos de acceso, rectificación o supresión del usuario. Pero ¿cómo se suprime o rectifica un dato personal “absorbido” por un modelo de lenguaje? Actualmente, si un LLM memorizó información en sus parámetros, no existe un mecanismo sencillo para extraerla o corregirla. Esto constituye un riesgo de incumplimiento de derechos ARCO (como señaló la reclamación presentada por Max Schrems contra ChatGPT por no poder corregir datos falsos sobre él en el modelo.

Contenidos inapropiados o inexactos: Aunque no es un tema exclusivamente legal de GDPR, sí puede conllevar responsabilidad corporativa. El modelo podría generar respuestas erróneas (p. ej., diagnósticos técnicos incorrectos) o incluso divulgar datos sensibles de otros si llegara a “recordarlos” indebidamente de su entrenamiento. Cualquiera de estos resultados podría derivar en quejas de usuarios o incluso daños si, por ejemplo, se expone información confidencial. La empresa tendría que responder por la actuación de su chatbot, ya que a ojos de GDPR es un “tratamiento automatizado” bajo su control.

2. Centralitas y sistemas IVR con IA (voz)

Muchas empresas quieren modernizar sus centros de llamadas con IA, ya sea para transcribir conversaciones (STT) y facilitar resúmenes a los agentes, o para contestar mediante voz sintética (TTS) a los clientes en menús automáticos o asistentes virtuales telefónicos. Aquí los datos de voz del interlocutor son datos personales protegidos, y se suman retos particulares:

Consentimiento para grabación: Antes de siquiera aplicar IA, hay que atender la legalidad de grabar la llamada. En la mayoría de países europeos se exige advertir al usuario y, según el caso, obtener su consentimiento explícito para grabar con fines de calidad o servicio. Si la llamada será transcrita por IA, ese tratamiento debe incluirse en la información al usuario. No hacerlo podría implicar una infracción independientemente de las medidas técnicas posteriores.

Procesamiento en la nube de audio: Si se usan servicios cloud como Google Speech-to-Text, Amazon Transcribe o ElevenLabs, ¿dónde se está enviando la voz? Muchas soluciones de voz de grandes proveedores pueden implicar que el audio viaje a servidores globales. Por ejemplo, se sabe que algunos servicios de reconocimiento de voz en la nube utilizan data centers en EE.UU. salvo que se contrate una opción especial. Google ofrecía a clientes empresariales la posibilidad de no utilizar sus datos de voz para mejorar sus modelos pagando un 50% más, ilustrando la práctica de usar datos de clientes para entrenar a menos que se pague por optar fuera. Si la empresa no configura bien estas opciones, podría estar permitiendo que las voces de sus clientes se almacenen y analicen más allá de lo necesario, contraviniendo GDPR (que exige minimización y propósito específico).

Retención y seguridad de las grabaciones: Las transcripciones generadas por IA y las grabaciones de audio son datos personales que deben almacenarse con seguridad y solo el tiempo necesario. Un riesgo es que la empresa use un servicio de STT que guarde las grabaciones en sus servidores (por ejemplo, para “mejorar el servicio”) por más tiempo del imprescindible. Si ocurre una brecha de seguridad en ese proveedor y se filtran conversaciones de clientes, la responsabilidad recaería en la empresa por no haber evaluado adecuadamente al proveedor (violación de los artículos de seguridad y de elección de encargados del tratamiento).

Identificación o perfilado oculto: Algunas soluciones avanzadas analizan la voz en busca de emociones, estrés o incluso autenticación biométrica. Esto entra en terrenos sensibles: la inferencia de emociones o rasgos a partir de la voz podría considerarse perfilado con efectos significativos, potencialmente sujeto al artículo 22 del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) sobre las decisiones automatizadas. Por ejemplo, un sistema que detecte enfado en la voz y automáticamente escale la llamada a un supervisor está tomando una decisión automatizada que afecta al usuario (aunque sea positiva en teoría). Si se llegase a usar biometría vocal para identificar al cliente sin su consentimiento explícito, se tocaría categoría especial de datos (biometría) con requisitos aún más estrictos de GDPR.

3. Asistentes virtuales (chatbot web) integrados con sistemas corporativos

Algunas empresas despliegan asistentes conversacionales integrados con datos internos (base de clientes, pedidos, etc.) para dar servicio personalizado. Aunque la IA en sí puede ser local o de un tercero, estos casos implican flujos de datos personales internamente y hacia/desde la IA. Riesgos:

Acceso no autorizado a datos internos: Si el modelo de lenguaje no se aísla adecuadamente, podría devolver más información de la necesaria. Por ejemplo, un asistente virtual podría, ante la pregunta de un cliente, acceder a registros internos y potencialmente exponer datos de otros clientes por error.

Logs y monitoreo: Estos asistentes suelen mantener logs de las conversaciones para mejoras o auditoría. Esos logs contendrán datos personales que deben tratarse bajo GDPR. Almacenar logs indefinidamente o sin controles sería un riesgo. Además, si la plataforma de IA es de terceros, hay que asegurar que esos logs no se transmitan a dicho tercero sin garantías.

Transparencia con el usuario: Legalmente, si un cliente interactúa con un asistente virtual autónomo (sea por chat o voz), debe informársele de que está hablando con una IA y no con un humano. Esto más que GDPR proviene de principios de transparencia y se afianzará con la futura AI Act de la UE, que prevé la obligación de informar cuando se usa un sistema de IA que interactúa con humanos. No cumplir este deber podría considerarse una práctica engañosa y acarrear sanciones (la AI Act lo impondrá formalmente con multas similares a GDPR). Ya hoy, es recomendable por ética y para evitar reclamaciones informar en la bienvenida: «Hola, soy un asistente virtual automatizado…». Ignorar esto podría mermar la confianza del usuario y motivar quejas.

4. Decisiones automatizadas en soporte:

Si las empresas utilizan IA para tomar decisiones respecto a usuarios (por ejemplo, un algoritmo de lenguaje que analice un correo de queja y decida automáticamente ofrecer o no una compensación al cliente, sin intervención humana), entonces aplica directamente el Art. 22 GDPR sobre decisiones automatizadas con efectos jurídicos o similares. En la mayoría de contextos de soporte al cliente, es poco común delegar completamente en la IA una decisión de impacto significativo; normalmente la IA asiste a humanos. Pero si llegara a hacerse (por eficiencia), habría que asegurarse de tener consentimiento explícito del usuario para esa decisión automatizada o que es necesaria para un contrato, y aun así proveer derecho a solicitar intervención humana. Este es un riesgo legal que va más allá de la privacidad: toca derechos fundamentales de los usuarios a no ser sometidos exclusivamente a algoritmos en ciertas situaciones.

En todos estos casos, un riesgo transversal es el reputacional y contractual: Clientes y socios pueden perder confianza si perciben que sus datos no están bien protegidos. Cabe recordar que muchas multinacionales han prohibido internamente el uso de herramientas como ChatGPT para datos de la empresa o clientes por temor a fugas. Compañías como Samsung, Apple, bancos globales, etc., vetaron a sus empleados usar ChatGPT tras incidentes donde se introdujo código fuente confidencial y éste quedó almacenado en los servidores de OpenAI. Esto ilustra que el mal uso de LLMs puede conducir a filtración de secretos comerciales o datos personales, algo que preocupa tanto como el cumplimiento legal estricto. Para una empresa, enfrentarse a un incidente donde información sensible de un cliente fue expuesta por un chatbot o una voz sintética “dijo lo que no debía” no solo implica sanciones de protección de datos, sino pérdida de clientes y daños a la marca.

En resumen, cada caso de uso de LLM o TTS/STT en entornos de atención al cliente conlleva riesgos legales específicos: desde violaciones de privacidad por transferencias indebidas o propósitos no autorizados, hasta incumplimientos de transparencia y consentimiento, pasando por posibles decisiones algorítmicas indebidas. La clave es identificar estos riesgos en la fase de diseño e implementar controles para mitigarlos.

Cómo arquitecturas en AWS y GCP dentro de la UE pueden solucionar al usar IA

Tanto AWS como Google Cloud (GCP) – líderes globales de infraestructura cloud – ofrecen la posibilidad de desplegar cargas de trabajo en regiones de centros de datos ubicados dentro de la Unión Europea. Aprovechar estas plataformas con una arquitectura adecuada permite mitigar gran parte de los riesgos mencionados y cumplir con GDPR de forma más sencilla:

Residencia de datos en la UE: Usando regiones europeas (p. ej., AWS EU-Irlanda, AWS EU-Fráncfort, GCP EU-Bélgica, etc.), la empresa puede asegurarse de que todos los datos personales se almacenan y procesan físicamente dentro de la UE. AWS señala que los clientes tienen control sobre dónde reside su contenido, pudiendo elegir regiones específicas para cumplir requisitos de residencia. En la práctica, esto significa que si montamos nuestro servicio de chatbot o centralita en máquinas EC2 de AWS en Francia, o GKE (Kubernetes) de GCP en Alemania, los datos de nuestros usuarios (conversaciones, audios, logs) no saldrán de esos data centers europeos en condiciones normales. Esto ya reduce drásticamente la exposición legal, al evitar transferencias internacionales. Además, en caso de requerirse soporte técnico del proveedor cloud, tanto AWS como GCP ofrecen acuerdos y herramientas para mantener el dato en la región (por ejemplo, con soporte restringido o mediante encriptación de tal forma que ni los ingenieros de fuera puedan acceder a datos en claro).

Modelos alojados localmente (no datos a terceros): Una arquitectura clave para eliminar riesgos es desplegar los modelos de IA (LLM o de voz) en la propia nube de la empresa, en lugar de consumirlos vía API externa. Es decir, en vez de enviar texto de clientes a la API de OpenAI o audio a la API de ElevenLabs, levantar una instancia del modelo dentro de AWS/GCP EU controlada por la empresa. Esto es posible gracias a la proliferación de LLMs de código abierto que pueden ejecutarse en entornos locales. En AWS/GCP se puede usar su potencia de cómputo (CPU/GPU) para cargar estos modelos y llamarlos internamente. La gran ventaja es que ningún dato personal abandona nuestro entorno, y nosotros decidimos si se guardan logs, si se retrena el modelo, etc. La información del usuario no se “filtra” a un proveedor tercero, eliminando la preocupación de que “la IA recuerde mis datos para otros”. Como referencia, Microsoft Azure siguió esta filosofía en su servicio OpenAI: los prompts y respuestas de los usuarios no se usan para entrenar los modelos base, garantizando que cada interacción está aislada para ese cliente. Podemos aplicar el mismo principio en AWS/GCP: instanciamos un modelo y nos aseguramos de no mezclar datos de distintos fines.

Encriptación y control de claves: Tanto AWS como GCP ofrecen cifrado robusto de datos en tránsito y en reposo por defecto. Pero para necesidades soberanas, permiten que el cliente gestione sus propias claves de cifrado (BYOK – Bring Your Own Key). Esto implica que aunque los datos estén en la nube de un tercero, solo la empresa tenga la clave para descifrar contenido sensible. Por ejemplo, AWS con su opción KMS CMK gestionada por el cliente, o Google Cloud KMS. Así, si hubiera una orden judicial extraterritorial (p. ej., una agencia extranjera pidiendo datos), el proveedor cloud no podría entregar nada útil si está todo cifrado sin sus llaves. Esta medida se considera una “garantía suplementaria” que aconsejan tras Schrems II en transferencias internacionales. Incluso si AWS/GCP fueran obligados por la ley de EE.UU. (Cloud Act) a entregar datos, entregarían datos cifrados que no pueden leer.

Certificaciones y contratos (DPAs): Usar AWS o GCP en la UE viene acompañado de acuerdos de procesamiento de datos (Data Processing Addendum) que incluyen las cláusulas tipo de la Comisión Europea. Ambos proveedores están certificados en múltiples estándares (ISO 27001, 27701 para privacidad, SOC2, etc.), y se han adherido al nuevo EU-US Data Privacy Framework (AWS y Google figuran entre las empresas que pueden certificarse en el programa DPF, lo que –al menos temporalmente– facilita las transferencias desde un punto de vista legal contractual). Además, la jurisprudencia reciente ofrece cierto respaldo: como se mencionó, un tribunal alemán afirmó que no hay que presumir que una filial europea de un proveedor cloud de EE.UU. vaya a desobedecer GDPR por órdenes de su matriz. Esto da tranquilidad a la hora de usar AWS Europe (entidad legal en Luxemburgo) o Google Cloud EMEA (entidad en Irlanda) como contratistas, ya que operan bajo las normas de la UE. Por supuesto, la empresa usuaria debe documentar este arreglo en su Registro de Actividades de Tratamiento, indicando que los datos se alojan en servidores en la UE con tal proveedor y que hay garantías (SCCs, cifrado) para cualquier acceso remoto.

Escalabilidad y modernidad sin sacrificar cumplimiento: Una gran ventaja de usar AWS/GCP en la UE es que no se renuncia a la innovación puntera. Estas plataformas proveen la última tecnología de hardware (GPUs NVIDIA A100/H100, TPUs, etc.) y herramientas avanzadas para IA, pero con la posibilidad de aislar la solución en la jurisdicción europea. Con AWS/GCP podemos lograr algo similar por configuración: montar clústeres de GPU en regiones europeas para entrenar o afinar nuestros modelos con datos locales, aprovechando la eficiencia cloud pero manteniendo la soberanía digital.

En síntesis, colocar nuestras soluciones de IA (LLM y TTS/STT) en AWS o GCP dentro de la UE puede resolver de raíz gran parte de las preocupaciones GDPR: mantenemos los datos de clientes en Europa, evitamos que terceros no autorizados accedan o usen esa información, y nos apoyamos en la infraestructura y certificaciones de proveedores de primer nivel.

Es una estrategia de “lo mejor de ambos mundos”: cumplimiento normativo y poder tecnológico. No obstante, no basta con elegir la región; hay que diseñar la arquitectura con intención, incluyendo cifrado, controles de acceso estrictos, y verificaciones de que ningún servicio auxiliar esté transmitiendo datos afuera.

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