Capítulo III · Sección 2 · Requisitos de los sistemas de IA de alto riesgo
Artículo 10 — Datos y gobernanza de datos
▼ Texto primario, literal. Nuestras anotaciones aparecen más abajo, visiblemente separadas.
1. Los sistemas de IA de alto riesgo que utilizan técnicas que implican el entrenamiento de modelos de IA con datos se desarrollarán a partir de conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba que cumplan los criterios de calidad a que se refieren los apartados 2, 3 y 4 del presente artículo y el artículo 4 *bis*, apartado 1, siempre que se utilicen dichos conjuntos de datos.
2. Los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba se someterán a prácticas de gobernanza y gestión de datos adecuadas para la finalidad prevista del sistema de IA de alto riesgo. Dichas prácticas se centrarán, en particular, en lo siguiente:
a) las decisiones pertinentes relativas al diseño;
b) los procesos de recogida de datos y el origen de los datos y, en el caso de los datos personales, la finalidad original de la recogida de datos;
c) las operaciones de tratamiento oportunas para la preparación de los datos, como la anotación, el etiquetado, la depuración, la actualización, el enriquecimiento y la agregación;
d) la formulación de supuestos, en particular en lo que respecta a la información que se supone que miden y representan los datos;
e) una evaluación de la disponibilidad, la cantidad y la adecuación de los conjuntos de datos necesarios;
f) el examen atendiendo a posibles sesgos que puedan afectar a la salud y la seguridad de las personas, afectar negativamente a los derechos fundamentales o dar lugar a algún tipo de discriminación prohibida por el Derecho de la Unión, especialmente cuando las salidas de datos influyan en las informaciones de entrada de futuras operaciones;
g) medidas adecuadas para detectar, prevenir y mitigar posibles sesgos detectados con arreglo a la letra f);
h) la detección de lagunas o deficiencias pertinentes en los datos que impidan el cumplimiento del presente Reglamento, y la forma de subsanarlas.
3. Los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba serán pertinentes, suficientemente representativos y, en la mayor medida posible, carecerán de errores y estarán completos en vista de su finalidad prevista. Asimismo, tendrán las propiedades estadísticas adecuadas, por ejemplo, cuando proceda, en lo que respecta a las personas o los colectivos de personas en relación con los cuales está previsto que se utilice el sistema de IA de alto riesgo. Los conjuntos de datos podrán reunir esas características para cada conjunto de datos individualmente o para una combinación de estos.
4. Los conjuntos de datos tendrán en cuenta, en la medida necesaria para la finalidad prevista, las características o elementos particulares del entorno geográfico, contextual, conductual o funcional específico en el que está previsto que se utilice el sistema de IA de alto riesgo.
− Un pasaje de este punto fue suprimido por la modificación.
6. Para el desarrollo de sistemas de IA de alto riesgo que no emplean técnicas que implican el entrenamiento de modelos de IA, los apartados 2, 3 y 4 del presente artículo y el artículo 4 *bis*, apartado 1, se aplicarán únicamente a los conjuntos de datos de prueba.
Este texto es exclusivamente un instrumento de documentación y no surte efecto jurídico. Las instituciones de la UE no asumen responsabilidad alguna por su contenido. Las versiones auténticas de los actos pertinentes, incluidos sus preámbulos, son las publicadas en el Diario Oficial de la Unión Europea, que pueden consultarse a través de EUR-Lex.
Los pasajes marcados con el borde de acento en el texto primario fueron insertados o sustituidos por la modificación.
Ver el texto tal como se adoptó, antes de la modificación
El texto auténtico de 2024 de esta disposición, mostrado para comparar. Ya no enuncia el derecho vigente.
1. Los sistemas de IA de alto riesgo que utilizan técnicas que implican el entrenamiento de modelos de IA con datos se desarrollarán a partir de conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba que cumplan los criterios de calidad a que se refieren los apartados 2 a 5 siempre que se utilicen dichos conjuntos de datos.
2. Los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba se someterán a prácticas de gobernanza y gestión de datos adecuadas para la finalidad prevista del sistema de IA de alto riesgo. Dichas prácticas se centrarán, en particular, en lo siguiente:
a) las decisiones pertinentes relativas al diseño;
b) los procesos de recogida de datos y el origen de los datos y, en el caso de los datos personales, la finalidad original de la recogida de datos;
c) las operaciones de tratamiento oportunas para la preparación de los datos, como la anotación, el etiquetado, la depuración, la actualización, el enriquecimiento y la agregación;
d) la formulación de supuestos, en particular en lo que respecta a la información que se supone que miden y representan los datos;
e) una evaluación de la disponibilidad, la cantidad y la adecuación de los conjuntos de datos necesarios;
f) el examen atendiendo a posibles sesgos que puedan afectar a la salud y la seguridad de las personas, afectar negativamente a los derechos fundamentales o dar lugar a algún tipo de discriminación prohibida por el Derecho de la Unión, especialmente cuando las salidas de datos influyan en las informaciones de entrada de futuras operaciones;
g) medidas adecuadas para detectar, prevenir y mitigar posibles sesgos detectados con arreglo a la letra f);
h) la detección de lagunas o deficiencias pertinentes en los datos que impidan el cumplimiento del presente Reglamento, y la forma de subsanarlas.
3. Los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba serán pertinentes, suficientemente representativos y, en la mayor medida posible, carecerán de errores y estarán completos en vista de su finalidad prevista. Asimismo, tendrán las propiedades estadísticas adecuadas, por ejemplo, cuando proceda, en lo que respecta a las personas o los colectivos de personas en relación con los cuales está previsto que se utilice el sistema de IA de alto riesgo. Los conjuntos de datos podrán reunir esas características para cada conjunto de datos individualmente o para una combinación de estos.
4. Los conjuntos de datos tendrán en cuenta, en la medida necesaria para la finalidad prevista, las características o elementos particulares del entorno geográfico, contextual, conductual o funcional específico en el que está previsto que se utilice el sistema de IA de alto riesgo.
5. En la medida en que sea estrictamente necesario para garantizar la detección y corrección de los sesgos asociados a los sistemas de IA de alto riesgo de conformidad con lo dispuesto en el apartado 2, letras f) y g), del presente artículo, los proveedores de dichos sistemas podrán tratar excepcionalmente las categorías especiales de datos personales siempre que ofrezcan las garantías adecuadas en relación con los derechos y las libertades fundamentales de las personas físicas. Además de las disposiciones establecidas en los Reglamentos (UE) 2016/679 y (UE) 2018/1725 y la Directiva (UE) 2016/680, para que se produzca dicho tratamiento deben cumplirse todas las condiciones siguientes:
a) que el tratamiento de otros datos, como los sintéticos o los anonimizados, no permita efectuar de forma efectiva la detección y corrección de sesgos;
b) que las categorías especiales de datos personales estén sujetas a limitaciones técnicas relativas a la reutilización de los datos personales y a medidas punteras en materia de seguridad y protección de la intimidad, incluida la seudonimización;
c) que las categorías especiales de datos personales estén sujetas a medidas para garantizar que los datos personales tratados estén asegurados, protegidos y sujetos a garantías adecuadas, incluidos controles estrictos y documentación del acceso, a fin de evitar el uso indebido y garantizar que solo las personas autorizadas tengan acceso a dichos datos personales con obligaciones de confidencialidad adecuadas;
d) que las categorías especiales de datos personales no se transmitan ni transfieran a terceros y que estos no puedan acceder de ningún otro modo a ellos;
e) que las categorías especiales de datos personales se eliminen una vez que se haya corregido el sesgo o los datos personales hayan llegado al final de su período de conservación, si esta fecha es anterior;
f) que los registros de las actividades de tratamiento con arreglo a los Reglamentos (UE) 2016/679 y (UE) 2018/1725 y la Directiva (UE) 2016/680 incluyan las razones por las que el tratamiento de categorías especiales de datos personales era estrictamente necesario para detectar y corregir sesgos, y por las que ese objetivo no podía alcanzarse mediante el tratamiento de otros datos.
6. Para el desarrollo de sistemas de IA de alto riesgo que no empleen técnicas que impliquen el entrenamiento de modelos de IA, los apartados 2 a 5 se aplicarán únicamente a los conjuntos de datos de prueba.
Considerando 67 — contexto interpretativo
Los datos de alta calidad y el acceso a datos de alta calidad desempeñan un papel esencial a la hora de proporcionar una estructura y garantizar el funcionamiento de muchos sistemas de IA, en especial cuando se emplean técnicas que implican el entrenamiento de modelos, con vistas a garantizar que el sistema de IA de alto riesgo funcione del modo previsto y en condiciones de seguridad y no se convierta en una fuente…
Considerando 69 — contexto interpretativo
El derecho a la intimidad y a la protección de datos personales debe garantizarse a lo largo de todo el ciclo de vida del sistema de IA. A este respecto, los principios de minimización de datos y de protección de datos desde el diseño y por defecto, establecidos en el Derecho de la Unión en materia de protección de datos, son aplicables cuando se tratan datos personales. Las medidas adoptadas por los proveedores…
Qué significa para ti
En tus términos · Datos y gobernanza de datos
El linaje de los datos es tuyo: de dónde salió cada conjunto, cómo se preparó, qué lagunas tiene y qué examen de sesgos se ejecutó de verdad.
- Fichas de datos con procedencia
- Informe de examen de sesgos
Cómo se nota el falloAlguien pregunta con qué datos se entrenó el modelo y la respuesta es la ruta de un bucket, sin registro de cómo se compuso el conjunto ni de qué se suponía que representaba.
En tus términos · Datos y gobernanza de datos
El linaje solo se sostiene si el pipeline lo registra: registros por entrenamiento que unen versiones de modelo con versiones exactas de datos.
- Registros de linaje por ejecución
En tus términos · Datos y gobernanza de datos
Los supuestos sobre los datos te toca enunciarlos. El artículo 10, apartado 2, letra d), pide los supuestos sobre qué se supone que miden y representan los datos, y eso es una afirmación de producto sobre una población, no un detalle de ingeniería.
- Supuestos declarados por conjunto de datos
- Nota de representatividad de la población
En tus términos · Datos y gobernanza de datos
El tratamiento de datos sensibles para corregir sesgos tiene sus propias condiciones; esa decisión se toma con tu función de privacidad.
Obligaciones derivadas de este artículo
Si prefieres no leer la ley
La página de fundamentos explica las categorías del propio Reglamento en orden: ámbito, rol, nivel, fecha. La vista de ingeniería agrupa las obligaciones por la capacidad de plataforma que exigen.
Empezar por los fundamentos → Abrir la vista de ingeniería →