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AI Policy Generator

Evaluaciones, matrices e informes · Plantilla de evaluación · Legal

Análisis de interés legítimo para tratamientos con IA

Prueba en tres pasos (finalidad, necesidad y ponderación) para documentar el interés legítimo como base legal al entrenar o usar IA con datos personales.

GROU LLC · construido sobre AI Business Core, de Vreinn · · Cómo verificamos las fuentes

A quién ayuda

Empresas que entrenan, ajustan o usan modelos con datos personales sin consentimiento, en la UE o en Ecuador.

Quién lo usa
DPO, legal, privacidad y equipos de datos
Responsable habitual
DPO; legal
Formatos
DOCX, PDF
Idiomas
Español, English
Extensión aproximada
6 páginas
Extensión
Estándar. Una política, un procedimiento, un plan o una guía completos, con roles, plazos y evidencias.
Tipo de documento
Evaluaciones, matrices e informes. Herramientas para analizar un sistema, un proveedor o un riesgo y dejar documentada la conclusión.
Código del documento
APG-LEG-005. APG es la colección AI Policy Generator, LEG el área (Legal) y el número identifica el documento. Úsalo para citarlo en tu sistema documental.

Vista previa

Extracto generado a partir del documento: la sección «Cómo usar este documento», el título y las dos primeras secciones, más el índice completo. El resto del texto no se muestra.

APG-LEG-005 · Versión 1.1.0 · fuentes a 4 de noviembre de 2026

Cómo usar este documento

  • Sirve para documentar, antes de empezar, si el interés legítimo puede servir como base legal para entrenar, ajustar o usar un sistema de IA con datos personales, aplicando la prueba en tres pasos: finalidad, necesidad y ponderación.
  • Dueños sugeridos: el delegado de protección de datos (DPO) o la función de privacidad, con legal. El dueño del proyecto de IA y el equipo de datos aportan la descripción técnica y las medidas.
  • Antes de adoptarla, la organización debe decidir quién firma el análisis, qué resultado obliga a buscar otra base legal y cómo se atenderá el derecho de oposición.
  • Complete un análisis por tratamiento y por fase. Entrenar un modelo y usarlo en producción son fases distintas y pueden dar resultados distintos.
  • Si el tratamiento incluye datos sensibles, el interés legítimo por sí solo no basta: revise la sección 7 antes de seguir.
  • Si el análisis concluye que el interés legítimo no es válido, archívelo igualmente y documente la base alternativa o la decisión de no tratar.
  • Conserve solo las variantes de los países donde se realiza el tratamiento y elimine las demás.
  • Pida a legal interno o a un asesor externo que revise el análisis, sobre todo la ponderación y las medidas de mitigación, y que el DPO emita su opinión por escrito.
  • Apruebe el análisis con la firma de una persona con autoridad sobre el tratamiento, consérvelo con control de versiones y vincúlelo al registro de actividades de tratamiento y, si la hay, a la evaluación de impacto.

Análisis de interés legítimo para tratamientos con IA

Campo Contenido
Organización [RAZÓN SOCIAL] ([NOMBRE DE LA ORGANIZACIÓN])
Tratamiento analizado [COMPLETAR]
Sistema de IA [SISTEMA DE IA]
Fase Desarrollo (entrenamiento o ajuste) / Despliegue (uso en producción) / Ambas
Proveedor del modelo o servicio [PROVEEDOR]
Dueño del tratamiento [RESPONSABLE]
Área [ÁREA RESPONSABLE]
Países [PAÍS]
Referencia en el registro de actividades [COMPLETAR]
Evaluación de impacto vinculada [COMPLETAR] / No aplica
Versión y fecha [COMPLETAR] / [FECHA]
Contacto de privacidad [EMAIL DE PRIVACIDAD]

1. Objeto y alcance

1.1. [NOMBRE DE LA ORGANIZACIÓN] realiza este análisis para decidir, y dejar constancia, de si su interés legítimo, o el de un tercero, permite tratar datos personales en el tratamiento descrito sin que prevalezcan los intereses, derechos y libertades de las personas afectadas.

1.2. El análisis se completa antes de iniciar el tratamiento y se revisa cuando cambian la finalidad, los datos, las fuentes, el modelo o el contexto de uso.

1.3. Cada fase del ciclo de vida del sistema de IA se analiza por separado cuando sus características difieren: obtención de datos, entrenamiento o ajuste, evaluación, despliegue y mejora continua con datos de uso.

2. Descripción del tratamiento

Elemento Descripción
Finalidad concreta [COMPLETAR: por ejemplo, "entrenar un modelo que detecta transacciones fraudulentas en pagos con tarjeta"]
Funciones del sistema de IA [COMPLETAR]
Categorías de datos personales [COMPLETAR]
Fuentes de los datos Aportados por las personas / Generados por la relación / Obtenidos de terceros / Extraídos de fuentes públicas en internet / Otros: [COMPLETAR]
Personas afectadas Clientes / Personas usuarias / Personal / Candidatos / Público en general / Otros: [COMPLETAR]
¿Hay menores o personas vulnerables? Sí / No / No se puede descartar
Volumen aproximado [COMPLETAR: personas y registros]
Conservación [COMPLETAR]
Destinatarios y proveedores [COMPLETAR]
Transferencias internacionales Sí / No. Expediente: [COMPLETAR]
¿El modelo resultante puede contener datos personales? Sí / No / Pendiente de comprobar (ver sección 6)

Índice completo del documento:

  • 1. Objeto y alcance
  • 2. Descripción del tratamiento
  • 3. Paso 1. Prueba de finalidad
  • 4. Paso 2. Prueba de necesidad
  • 5. Paso 3. Ponderación
  • 6. ¿El modelo contiene datos personales?
  • 7. Datos sensibles y menores
  • 8. Transparencia y derecho de oposición
  • 9. Conclusión
  • 10. Firmas
  • Variantes por país
  • Ayudas de implementación
  • Referencias normativas relacionadas
  • Control de versiones

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