¿Cómo se aplica la norma ISO 27701:2025 a los sistemas de IA que procesan datos personales?
Los sistemas de inteligencia artificial procesan con frecuencia grandes volúmenes de información personal identificable (IPI), ya sea para entrenar modelos de aprendizaje automático, tomar decisiones automatizadas sobre individuos o analizar patrones de comportamiento. La norma ISO 27701:2025 no incluye controles específicos para la IA, pero su marco de privacidad se aplica directamente a cualquier sistema que procese IPI, incluida la IA.
Las siguientes anexo A Los controles son particularmente relevantes para la privacidad de la IA:
| Control | Título | Relevancia de la IA |
|---|---|---|
| A.1.2.2 Identificar y documentar el propósito | Identificar y documentar el propósito | Requiere documentación clara sobre por qué se recopila información de identificación personal (PII) para conjuntos de datos de entrenamiento de IA, entradas y salidas del modelo. |
| A.1.2.3 Identificar la base legal | Identificar la base legal | El procesamiento de IA debe tener una base legal válida, lo cual es particularmente importante para extraer o reutilizar datos para el entrenamiento de modelos. |
| A.1.3.11 Toma de decisiones automatizada | Toma de decisiones automatizada | Aborda directamente las decisiones basadas en IA sobre personas, lo que requiere salvaguardias, transparencia y la capacidad de impugnar los resultados. |
| A.1.4.2 Limitar la recopilación | Limitar colección | Minimización de datos para conjuntos de entrenamiento: recopilar solo la información de identificación personal (PII) realmente necesaria para el propósito de la IA. |
| A.1.4.5 Minimización de la información de identificación personal | Objetivos de minimización de la información de identificación personal | Requiere objetivos para minimizar la información de identificación personal (PII), directamente aplicables a la reducción de datos personales innecesarios en conjuntos de datos de entrenamiento. |
| A.1.4.6 Desidentificación y eliminación | Desidentificación y eliminación | Técnicas de anonimización y pseudonimización para datos de entrenamiento de IA para reducir el riesgo de privacidad. |
| A.3.27 Ciclo de vida de desarrollo seguro | Desarrollo seguro | Privacidad desde el diseño en el desarrollo de sistemas de IA, asegurando que las consideraciones de privacidad estén integradas desde el principio. |
Toma de decisiones automatizada según A.1.3.11 Toma de decisiones automatizada
Control A.1.3.11 Toma de decisiones automatizada es uno de los controles más importantes para la gobernanza de la IA. Requiere que las organizaciones identifiquen las actividades de procesamiento que implican la toma de decisiones automatizada, garanticen que los titulares de información personal identificable (PII) estén informados cuando los sistemas automatizados tomen decisiones que les afecten y proporcionen mecanismos para que las personas impugnen esas decisiones. Esto se alinea estrechamente con GDPR El artículo 22 sitúa a la norma ISO 27701:2025 como un marco práctico para gestionar las obligaciones de privacidad relacionadas con la IA.
Minimización de datos para conjuntos de entrenamiento de IA
Uno de los mayores desafíos de privacidad en la IA es la tendencia a recopilar y retener grandes cantidades de datos personales para el entrenamiento de modelos. Controles A.1.4.2 Limitar la recopilación (recolección limitada) y A.1.4.5 Minimización de la información de identificación personal Los objetivos de minimización de la información de identificación personal (PII) exigen que las organizaciones recopilen únicamente la PII realmente necesaria para el propósito documentado y que establezcan objetivos medibles para reducir su uso. En la práctica, esto significa que las organizaciones deben evaluar si los datos sintéticos, los conjuntos de datos anonimizados o los enfoques de aprendizaje federado pueden lograr el mismo resultado con menor riesgo para la privacidad.
Control A.1.4.6 Desidentificación y eliminación La desidentificación y la eliminación de datos son igualmente importantes. Las organizaciones deben implementar técnicas de pseudonimización o anonimización para los datos de entrenamiento siempre que sea posible, y eliminar la información personal identificable (PII) de origen una vez que el modelo haya sido entrenado, si ya no es necesaria para su propósito original.
Las organizaciones que utilizan sistemas de IA también deberían considerar ISO 42001,, el estándar dedicado al sistema de gestión de IA. Mientras que la ISO 27701:2025 aborda los aspectos de privacidad del procesamiento de IA, la ISO 42001 proporciona un marco de gobernanza más amplio para el desarrollo y la implementación responsables de la IA. Ambos estándares se complementan eficazmente.
¿Qué controles abordan la privacidad de los dispositivos IoT?
El Internet de las Cosas plantea desafíos únicos en materia de privacidad. Los dispositivos conectados, como los dispositivos portátiles de salud, los asistentes domésticos inteligentes, los sensores industriales y los sistemas telemáticos de vehículos, recopilan información de identificación personal de forma continua, a menudo en entornos donde las personas pueden no ser plenamente conscientes de que se está recopilando información.
Los principales riesgos para la privacidad asociados a los dispositivos IoT incluyen:
- Colección Ambient — Los dispositivos pueden capturar información de identificación personal de transeúntes o miembros del hogar que no hayan dado su consentimiento.
- Volumen de datos — Los datos continuos de los sensores pueden crear perfiles detallados de comportamiento, ubicación y estado de salud.
- Interfaces limitadas — Muchos dispositivos IoT no tienen pantalla ni interfaz de usuario, lo que dificulta proporcionar avisos de privacidad u obtener el consentimiento.
- Riesgos de transmisión — Los datos transmitidos desde los dispositivos a los servicios en la nube pueden atravesar redes no seguras.
- Retención — La naturaleza de funcionamiento continuo de los dispositivos IoT puede provocar una retención de datos indefinida si no se gestionan adecuadamente.
A diferencia de los sistemas informáticos tradicionales, los dispositivos IoT suelen operar en entornos no controlados donde no se puede restringir el acceso físico, las actualizaciones de software son difíciles de implementar y la gran cantidad de dispositivos crea una amplia superficie de ataque. Un dispositivo IoT comprometido puede exponer información personal identificable a gran escala con una mínima notificación para los titulares de los datos afectados.
La norma ISO 27701:2025 aborda estos riesgos mediante diversos controles:
| Control | Título | Aplicación de IoT |
|---|---|---|
| A.3.22 Dispositivos de punto final del usuario | Dispositivos terminales de usuario | Requisitos de seguridad para dispositivos IoT como puntos finales, incluyendo configuración, control de acceso y gestión del ciclo de vida. |
| A.3.26 Uso de criptografía | Uso de criptografía | Cifrado de la información de identificación personal (PII) en tránsito desde dispositivos IoT y almacenada en el dispositivo. |
| A.1.4.10 Controles de transmisión PII | Controles de transmisión | Garantizar la seguridad de los datos transmitidos entre los dispositivos IoT y la infraestructura de procesamiento. |
| A.1.4.2 Limitar la recopilación | Limitar colección | Configurar los dispositivos IoT para que recopilen únicamente la información de identificación personal necesaria para su propósito declarado. |
| A.1.4.7 Archivos temporales | Archivos temporales | Gestión de información personal identificable almacenada en caché o en búfer en el almacenamiento del dispositivo |
| A.3.19 Escritorio despejado y pantalla despejada | Escritorio claro y pantalla clara | Dispositivos de visualización y quioscos que pueden mostrar información de identificación personal en espacios compartidos o públicos. |
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¿Cómo aborda la norma ISO 27701:2025 la privacidad de los datos biométricos?
Los datos biométricos, que incluyen huellas dactilares, plantillas de reconocimiento facial, escaneos de iris, huellas de voz y datos biométricos de comportamiento, representan algunos de los datos personales más sensibles que una organización puede procesar. Según el RGPD, los datos biométricos procesados con fines de identificación se clasifican como datos de categoría especial en virtud del artículo 9, lo que exige medidas de seguridad adicionales.
La norma ISO 27701:2025 no cuenta con un control específico para "datos biométricos", pero el marco proporciona una cobertura integral a través de controles que abordan cada etapa del procesamiento de datos biométricos:
Recopilación y consentimiento
La recopilación de datos biométricos requiere una atención especialmente cuidadosa a la documentación del propósito y al consentimiento. Control A.1.2.2 Identificar y documentar el propósito Requiere que las organizaciones documenten claramente por qué se recopilan los datos biométricos. Controles A.1.2.4 Determinar el consentimiento y A.1.2.5 Obtener y registrar el consentimiento Establecer requisitos para determinar cuándo se necesita el consentimiento y registrarlo adecuadamente. En el caso de los datos biométricos, casi siempre se requiere el consentimiento explícito.
Minimización y almacenamiento
Los controles de minimización de datos son fundamentales para los datos biométricos. Control A.1.4.2 Limitar la recopilación (limitar la recopilación) garantiza que las organizaciones recopilen solo los datos biométricos realmente necesarios. Control A.1.4.5 Minimización de la información de identificación personal Los objetivos de minimización de la información de identificación personal (PII) requieren establecer objetivos específicos para reducir los datos biométricos siempre que sea posible, por ejemplo, almacenar plantillas derivadas en lugar de imágenes biométricas sin procesar.
Desidentificación y seguridad
Control A.1.4.6 Desidentificación y eliminación Cubre técnicas de anonimización que son particularmente relevantes para los datos biométricos. Las organizaciones deben considerar si se pueden usar plantillas biométricas en lugar de datos sin procesar, si el hash unidireccional puede reemplazar las imágenes biométricas almacenadas y cuándo se deben eliminar permanentemente los datos biométricos. Control A.3.26 Uso de criptografía La criptografía aborda el cifrado de datos biométricos tanto en tránsito como en reposo, lo cual es esencial dada la sensibilidad de este tipo de datos.
Datos biométricos y RGPD
Para las organizaciones sujetas al RGPD, Anexo D Esta norma relaciona los controles de la ISO 27701 con los artículos del RGPD, incluido el artículo 9 sobre categorías especiales de datos. Esta correspondencia proporciona un enfoque estructurado para demostrar que el tratamiento de datos biométricos cumple con los requisitos europeos de protección de datos.
Escenarios comunes de datos biométricos
Las organizaciones deben considerar cómo se aplica la norma ISO 27701:2025 a sus casos de uso biométrico específicos:
- Control de acceso de empleados — El reconocimiento de huellas dactilares o facial para el acceso a edificios requiere documentación del propósito (A.1.2.2 Identificar y documentar el propósito), una base legal (A.1.2.3 Identificar la base legal, a menudo interés legítimo o contrato), y cifrado de plantillas almacenadas (A.3.26 Uso de criptografía)
- Autenticación del cliente — El reconocimiento de voz o facial para servicios bancarios o de pago requiere consentimiento explícito (A.1.2.4 Determinar el consentimiento, A.1.2.5 Obtener y registrar el consentimiento), evaluación del impacto en la privacidad (A.1.2.6 Evaluación del impacto en la privacidad) y medidas de desidentificación robustas (A.1.4.6 Desidentificación y eliminación)
- Biometría en el sector sanitario — Los escáneres de retina, el análisis de la marcha o la monitorización fisiológica en entornos clínicos requieren una estricta limitación de la recopilación (A.1.4.2 Limitar la recopilación), transmisión segura (A.1.4.10 Controles de transmisión PII) y políticas de retención claras (A.1.4.9 Eliminación)
- Cooperación en materia de aplicación de la ley — Las organizaciones que reciban solicitudes de datos biométricos de las autoridades deben contar con procesos, según lo estipulado en el apartado A.1.5.x, para gestionar dichas solicitudes legalmente.
Implementación práctica en IA, IoT y biometría.
Si bien los riesgos específicos para la privacidad difieren entre las tecnologías de IA, IoT y biométricas, el marco ISO 27701:2025 proporciona un enfoque coherente para gestionarlos. Las organizaciones deben:
- Actividades de procesamiento de mapas — Documentar cada actividad en la que los sistemas de IA, IoT o biométricos procesen información de identificación personal (PII), incluyendo el propósito, la base legal, las categorías de datos y los destinatarios.
- Realizar evaluaciones de impacto en la privacidad - Control A.1.2.6 Evaluación del impacto en la privacidad Requiere evaluaciones de impacto en la privacidad para las actividades de procesamiento que presenten un riesgo elevado. La IA, el IoT y el procesamiento biométrico casi siempre cumplirán con este requisito.
- Aplicar la privacidad desde el diseño — Utilizar el control A.3.27 Ciclo de vida de desarrollo seguro incorporar consideraciones de privacidad en el diseño y desarrollo de modelos de IA, arquitecturas de IoT y sistemas biométricos desde el principio.
- Establecer procesos de derechos de los interesados en los datos - Los Controles A.1.3.x Garantizar que las personas puedan acceder, corregir y eliminar sus datos presenta desafíos técnicos particulares para los datos integrados en conjuntos de entrenamiento de IA o distribuidos en redes de IoT. Considere cómo atenderá las solicitudes de eliminación cuando la información de identificación personal se haya utilizado para entrenar un modelo, o cómo proporcionará acceso a los datos recopilados pasivamente por sensores de IoT.
- Implementar salvaguardias técnicas - Los Controles compartidos A.3.x Proporcionar una base de medidas de seguridad que incluyan criptografía, control de acceso, registro de eventos y gestión de incidentes.
- Monitorear y revisar — Las tecnologías emergentes evolucionan rápidamente. Utilice la Cláusula 9 Requisitos de evaluación del rendimiento para revisar periódicamente si sus controles de privacidad siguen siendo efectivos a medida que se reentrenan los modelos de IA, se actualiza el firmware de los dispositivos IoT o se actualizan los sistemas biométricos.
Creación de un registro de privacidad multitecnología
Las organizaciones que procesan información de identificación personal (IIP) mediante diversas tecnologías emergentes deben mantener un registro unificado de actividades de procesamiento que incluya cada tipo de tecnología, las categorías de IIP procesadas, los controles aplicables y las calificaciones de riesgo. Esto proporciona una visión integral de las obligaciones de privacidad en los sistemas de IA, IoT y biométricos, lo que facilita la identificación de deficiencias y la demostración del cumplimiento durante las auditorías.
El registro debe documentar: la tecnología específica y la actividad de procesamiento; las categorías de información personal identificable (PII) involucradas; la base legal y el propósito; aplicable anexo A controles; el estado de la evaluación del impacto en la privacidad; y cualquier riesgo residual después de la implementación de los controles. SGSI.online Proporciona un registro centralizado que vincula las actividades de procesamiento directamente con los controles, riesgos y evidencias pertinentes.
Este enfoque resulta especialmente valioso durante las auditorías de certificación, donde los auditores esperan observar una relación clara y documentada entre las actividades de procesamiento, las evaluaciones de riesgos y los controles aplicados para gestionar dichos riesgos. Un registro unificado demuestra que su organización gestiona los riesgos de privacidad de las tecnologías emergentes de forma sistemática, en lugar de hacerlo de manera aislada.
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¿Por qué elegir SGSI.online ¿Para gestionar la privacidad en IA, IoT y biometría?
SGSI.online Proporciona las herramientas y la estructura necesarias para gestionar la privacidad en entornos de procesamiento complejos:
- Registro de actividad de procesamiento — Documentar y mantener un inventario completo de las actividades de IA, IoT y procesamiento biométrico, incluyendo su propósito, base legal y clasificación de riesgos.
- Flujos de trabajo de evaluación del impacto en la privacidad — Plantillas estructuradas de PIA que le guían a través del proceso de evaluación para actividades de procesamiento de alto riesgo.
- Mapeo de controles — Consulte exactamente qué controles del Anexo A se aplican a su procesamiento de IA, IoT y biométrico, y realice un seguimiento del estado de implementación.
- Gestión integrada de riesgos — Evaluar y tratar los riesgos de privacidad específicos de las tecnologías emergentes dentro de un único registro de riesgos centralizado.
- Compatibilidad con múltiples marcos — Gestionar ISO 27701:2025 junto con ISO 42001, (gestión de IA) y ISO 27001, (seguridad de la información) en una plataforma, con controles y evidencia compartidos.
Preguntas Frecuentes
¿La norma ISO 27701:2025 abarca específicamente la inteligencia artificial?
La norma ISO 27701:2025 es una norma tecnológicamente neutra que se aplica a todas las formas de procesamiento de información personal identificable (PII), incluida la IA. Si bien no contiene controles específicos para la IA, su marco abarca las principales preocupaciones de privacidad que surgen de los sistemas de IA: limitación de la finalidad, base jurídica, toma de decisiones automatizada, minimización de datos y transparencia. Para la gobernanza específica de la IA, las organizaciones también deberían considerar la norma ISO 42001, que aborda la gestión responsable de la IA. Ambas normas se complementan bien: la ISO 27701 cubre la dimensión de la privacidad y la ISO 42001 abarca la gobernanza más amplia de la IA.
¿Cómo se relaciona la norma ISO 27701 con la norma ISO 42001?
Las normas ISO 27701:2025 e ISO 42001 son complementarias. La ISO 27701 proporciona un sistema de gestión de la información de privacidad para proteger la información de identificación personal (IIP) en todas las actividades de procesamiento, mientras que la ISO 42001 proporciona un sistema de gestión para el desarrollo y uso responsable de la IA. Las organizaciones que utilizan IA para procesar datos personales se benefician de la implementación de ambas: la ISO 42001 para la gobernanza general de la IA (incluidas las consideraciones éticas, los sesgos, la transparencia y el riesgo) y la ISO 27701 para las obligaciones específicas de privacidad relacionadas con el manejo de datos personales por parte de la IA. SGSI.online Admite ambos estándares en una única plataforma.
¿Se consideran los datos biométricos como datos de categoría especial según la norma ISO 27701?
La norma ISO 27701:2025 no utiliza el término «datos de categoría especial», ya que se trata de una terminología específica del RGPD. Sin embargo, la norma reconoce que ciertos tipos de información personal identificable (PII) conllevan un mayor riesgo y requieren salvaguardas adicionales. Los datos biométricos entran en esta categoría. Al implementar la ISO 27701, las organizaciones que procesan datos biométricos deben aplicar controles más estrictos para la limitación de la recopilación, el consentimiento, la anonimización y la seguridad. Si también está sujeto al RGPD, Anexo D Establece la correspondencia entre los controles de la norma ISO 27701 y los artículos del RGPD, incluido el artículo 9, que regula los datos de categorías especiales.
Para obtener un marco integral sobre los riesgos de privacidad específicos de la IA, consulte nuestra Gobernanza de la privacidad de la IA guía.
Las plataformas SaaS que procesan PII se enfrentan a desafíos únicos: nuestra guía para plataformas SaaS Cubre estos aspectos en detalle.
