Con el desarrollo de la inteligencia artificial, el uso de los métodos probabilísticos va en aumento. Los métodos probabilísticos permiten tomar decisiones basadas en la probabilidad y tienen diferentes aplicaciones.
¿Qué son métodos probabilísticos?
Los métodos probabilísticos se refieren a técnicas estadísticas que predicen resultados basándose en históricos de datos y patrones identificados. Es decir, permiten predecir resultados futuros basados en la probabilidad.
En lo que se refiere al tratamiento de datos, los métodos probabilísticos se emplean para hacer inferencias a partir de grandes conjuntos de datos. Sus aplicaciones más comunes incluyen algoritmos de machine learning, sistemas de recomendación y análisis predictivos. Su uso se está volviendo cada vez más habitual.
Desafíos
Usar métodos probabilísticos puede crear problemas de cumplimiento de la normativa. Especialmente relacionada con el principio de exactitud, ya que por su propia naturaleza, pueden generar falsos negativos, falsos positivos o errores de predicción.
Principio de exactitud
El principio de exactitud de los datos puede causar problemas de cumplimiento de la normativa de protección de datos y conducir a sanciones RGPD. Dicho esto, es esencial determinar si el uso de estos métodos es adecuado para la finalidad perseguida y diseñarlos de manera que el principio de exactitud sea respetado.
Consentimiento para usar los métodos probabilísticos
El uso de esta tecnología puede poner trabas a la recogida del consentimiento. En muchas ocasiones los usuarios no son conscientes de que sus datos están siendo procesados por algoritmos para inferir información sobre ellos y llevar a cabo predicciones.
Evaluación de impacto
Usar dichos métodos no solo requiere una evaluación de idoneidad, sino una evaluación de impacto en protección de datos (EIPD). Sobretodo, teniendo en cuenta que se requiere el tratamiento de grandes cantidades de datos personales.
Usar esta tecnología requiere adoptar medidas técnicas y organizativas adecuadas con el objetivo de garantizar la seguridad y confidencialidad de los datos. Entre otras medidas, se deben:
- encriptar los datos utilizados por el algoritmo,
- seudonimizarlos para reducir la posible identificación,
- implementar controles de acceso que se basen en el privilegio mínimo,
- etc.
