Entrenamiento o ajuste de modelos con datos propios
Entrenar, ajustar (fine-tuning) o alimentar modelos con datos de clientes, empleados o fuentes públicas. Exige una base jurídica para reutilizar datos personales, documentar los conjuntos de datos y, si se desarrolla un modelo de propósito general, cumplir obligaciones de proveedor.
Ejemplos
Ajustar un modelo con tickets de soporte
Entrenar un modelo de riesgo con datos históricos
Construir una base de conocimiento para RAG
Entrenar un modelo propio de lenguaje
Por país
Solo listamos los países donde una obligación vigente o aprobada menciona este caso de uso.
RGPD y Opinión 28/2024 del CEPD: los modelos no se presumen anónimos e interés legítimo con prueba documentada; si se desarrolla un modelo de propósito general, documentación técnica, política de derechos de autor y resumen de datos de entrenamiento desde el 2-ago-2025.
Siete documentos base para alojar modelos propios o de pesos abiertos: procedencia, línea base de seguridad, pruebas adversariales, arquitectura, tarjeta de modelo, ciclo de vida y reversión.