AEPD y EDPS destacan el aprendizaje federado como vía segura para entrenar IA sin comprometer datos

La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD), de la que la Asociación de la Prensa de Málaga es entidad adherida, y el Supervisor Europeo de Protección de Datos (EDPS) publicaron el 10 de junio un informe que analiza en detalle el concepto del aprendizaje federado como mecanismo para entrenar modelos de inteligencia artificial sin necesidad de centralizar información personal. Ver INFORME COMPLETO.

Este enfoque permite que los datos permanezcan en su origen —sea un dispositivo o entidad— y que únicamente se compartan los parámetros o resultados finales del entrenamiento, evitando el envío de datos brutos a servidores centrales. Así, se refuerzan principios clave del RGPD, como la minimización y la finalidad, especialmente en ámbitos sensibles como el sanitario, asistentes de voz o vehículos autónomos.

El informe también advierte sobre los desafíos técnicos y legales que plantea esta tecnología. Resalta la necesidad de implementar seguridad integral en todo el ecosistema federado y de realizar auditorías rigurosas para evitar que los modelos o parámetros compartidos puedan revelar información personal o sesgos no detectados .

Asimismo, los autores insisten en la importancia de aplicar el principio de “privacidad desde el diseño”, integrando desde el inicio mecanismos de protección de datos que promuevan la transparencia y la responsabilidad proactiva en todo el ciclo del aprendizaje federado.

La AEPD y el EDPS consideran el aprendizaje federado una tecnología estratégica para impulsar una economía digital basada en datos, que permita la colaboración entre instituciones sin comprometer la privacidad individual. Este informe se enmarca dentro de una serie de documentos técnicos publicados por ambas entidades, destinados a fomentar buenas prácticas en la innovación tecnológica con enfoque en la protección de datos.

Otros documentos sobre innovación tecnológica publicados junto al EDPS: