Una comparación lado a lado entre datos personales y datos no personales. Comprenda cómo la identificabilidad cambia el análisis de privacidad, el uso lícito y los controles de gobernanza de IA.
Veredicto rápido: Use datos personales cuando la información se refiera a una persona física identificada o identificable; use datos no personales cuando los datos no cumplan esa definición legal.
Personal Data defines information relating to an identified or identifiable natural person under data protection law.
Contexto: Más relevante al evaluar base jurídica, controles de privacidad, minimización de datos y registros de entrenamiento o despliegue de IA.
Non-Personal Data defines data that does not meet the legal definition of personal data under applicable data protection law.
Contexto: Más relevante al documentar conjuntos de datos fuera de las reglas de datos personales pero que todavía necesitan controles de calidad y gobernanza.
| Aspecto | Personal Data | Non-Personal Data |
|---|---|---|
| Categoría de datos | Los datos personales son información relativa a una persona física identificada o identificable. | Los datos no personales son datos que no cumplen la definición legal de datos personales. |
| Efecto legal | Los datos personales activan análisis de protección de datos, incluida base jurídica, finalidad, minimización y consideraciones sobre interesados. | Los datos no personales generalmente quedan fuera de las obligaciones de datos personales, aunque aún pueden aplicarse otros deberes de gobernanza, contractuales o de confidencialidad. |
| Riesgo de identificabilidad | La identificabilidad puede ser directa o indirecta y puede depender de información adicional disponible. | La clasificación depende de si la identificación ya no es posible bajo el estándar legal aplicable. |
| Controles | Los controles suelen incluir revisión de base jurídica, límites de acceso, reglas de retención, documentación de privacidad y salvaguardias para el tratamiento. | Los controles suelen centrarse en calidad de datos, procedencia, seguridad, restricciones contractuales y confirmación de que el estatus de dato personal no ha reaparecido. |
| Error común | Un error común es tratar registros enmascarados o parcialmente transformados como no personales sin evaluar el riesgo de reidentificación. | Un error común es suponer que todos los datos técnicos o agregados son automáticamente no personales. |
| Desarrollo de IA | Los datos personales en el desarrollo de IA pueden afectar el análisis de entrenamiento, pruebas, monitoreo y tratamiento por proveedores. | Los datos no personales pueden reducir restricciones de privacidad, pero aún necesitan documentación de fuente, calidad y uso permitido. |
En la práctica, los datos no personales deben tratarse como una conclusión, no como una suposición. Los equipos deberían mantener un registro breve que explique por qué los datos no son personales y qué cambiaría esa conclusión.
Suponer que eliminar nombres convierte los datos en no personales.
Ignorar la vinculabilidad con otros conjuntos de datos.
No reevaluar la clasificación de datos cuando se añaden nuevos atributos.
Tratar los datos no personales como libres de toda obligación de gobernanza.
Use datos personales cuando la información pueda relacionarse con una persona física identificada o identificable, directa o indirectamente. En proyectos de IA, este término debe usarse siempre que conjuntos de datos, prompts, registros, salidas o registros de monitoreo puedan conectarse con una persona.
Use datos no personales cuando los datos no cumplan la definición legal aplicable de datos personales. El término debe usarse con cuidado y apoyarse en una evaluación de identificabilidad, especialmente cuando los datos se han transformado o agregado.
Esta distinción es fundamental bajo el RGPD y relevante para la gobernanza de datos del Reglamento de IA de la UE porque los datos personales activan controles específicos de privacidad. Los registros de ISO/IEC 42001 y NIST AI RMF deben documentar cómo se clasifican los conjuntos de datos y qué evidencia respalda la clasificación.
Solo si la reidentificación no es razonablemente posible bajo el estándar aplicable. Una desidentificación débil aún puede dejar los datos como personales.
Sí. Las salidas, registros, prompts y contenido generado pueden contener o revelar datos personales si se refieren a una persona identificada o identificable.
Entrenar con datos personales puede requerir análisis de base jurídica, minimización, seguridad, retención y transparencia. Los datos no personales pueden reducir obligaciones de privacidad, pero aún necesitan controles de procedencia y calidad.
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