IA privada y RGPD: qué resuelve un servidor de IA propio

Casi todas las dudas de protección de datos con la inteligencia artificial se reducen a una pregunta: ¿quién más ve los datos? Con ChatGPT y otros servicios de IA en la nube, cada prompt va al proveedor. Con un LLM en tu propio servidor GPU, se queda contigo. Ese cambio resuelve las preguntas más difíciles.

Qué cambia cuando el modelo funciona en tu servidor

La DSK, el órgano que reúne a las autoridades alemanas de protección de datos, considera preferibles los sistemas de IA técnicamente cerrados. Cerrado quiere decir que la IA funciona en un entorno aislado, la usa un grupo reducido de personas que controla lo que entra y lo que sale, y el proveedor no entrena con ello. El entorno aislado lo pone tu servidor. Quién tiene acceso lo decides tú.

Con un servidor propio dependes de menos promesas ajenas.

Transferencias internacionales: para el modelo, ninguna

El RGPD solo permite sacar datos personales de la UE con condiciones estrictas, que para EE. UU. se apoyan en el Marco de Privacidad de Datos UE-EE. UU. de 2023. Ni siquiera la región europea de un proveedor estadounidense lo resuelve del todo: una ley de EE. UU., la CLOUD Act, puede obligarle a entregar los datos que controla, estén donde estén.

Con un servidor dedicado de un proveedor europeo, la cuestión no se plantea para el modelo. Hetzner indica que trata y almacena los datos de sus servidores dedicados solo dentro de la UE, y tu servidor está en Alemania.

Quién firma un contrato de encargo con quién

Si usas una IA solo para tus propios fines, normalmente sigues siendo el único responsable del tratamiento, es decir, quien decide sobre los datos. Necesitas un contrato de encargado del tratamiento con cada empresa que trate los datos por cuenta tuya.

Con un servidor alquilado necesitas dos. Uno con el centro de datos, porque el alojamiento cuenta como encargo aunque el centro de datos nunca mire tus datos; en Hetzner se acepta en el panel de cliente. El otro, con quien mantenga el servidor. En IA privada somos nosotros, y firmamos ese contrato con cada cliente.

Logs e historiales: tú decides qué se guarda

Con una API, el proveedor decide qué registra. En tu propio servidor decides tú. En un servidor de IA privada, los prompts y las respuestas no se registran salvo que tú lo decidas. Nosotros mantenemos la máquina, es decir, actualizaciones, carga, disco y estado, no tus conversaciones.

Para los historiales de chat en cuentas de empleados, la DSK propone un ajuste por defecto respetuoso con la privacidad: ningún historial más allá de la sesión, salvo que la persona quiera guardarlo. Las copias de seguridad también son copias y entran en tu política de borrado.

Supresión y acceso a los datos

Cualquiera puede preguntarte qué guardas sobre él y pedir que lo borres. En un servidor propio es mucho más fácil: historiales, archivos subidos e índices de búsqueda están en discos que controlas. Encuentras los datos de una persona, los borras y puedes demostrarlo.

El modelo solo aprende de tus datos si lo reentrenas. Un ajuste fino con LoRA genera un pequeño archivo adaptador junto al modelo base. Si alguien pide la supresión, quitas su registro, vuelves a entrenar el adaptador y borras el antiguo.

Que un modelo se niegue a responder no es una medida de protección de datos. La protección está en quién tiene acceso, en lo que se guarda y en cómo se borra. Vale igual para los modelos sin censura.

Cuándo necesitas una evaluación de impacto (EIPD)

Una evaluación de impacto relativa a la protección de datos (EIPD) es un análisis de riesgos por escrito. Es obligatoria cuando un tratamiento puede suponer un alto riesgo para las personas. La AEPD la considera necesaria en la mayoría de los casos que cumplen dos o más criterios de su lista, y uno de ellos es el uso de nuevas tecnologías. Un chat con IA que además valora a personas ya suma dos.

Así que un chat de atención al cliente suele necesitar una EIPD, y una herramienta interna que resume manuales técnicos, normalmente no. Lo que cuenta es lo que hace la IA. Con un servidor propio la evaluación es más fácil de redactar: sabes adónde van los datos, qué se guarda y quién tiene acceso, sin depender de la documentación de un proveedor.

Lo que sigue en tu mano

El servidor propio saca al proveedor de la ecuación. El trabajo diario de protección de datos sigue siendo tuyo, como con cualquier software que trate datos personales:

• Decidir para qué sirve la IA y con qué base jurídica usas datos personales.
• Mencionar la IA en tu política de privacidad.
• Atender las solicitudes de acceso y supresión.
• Incluir la IA en el registro de actividades de tratamiento. La entrada es corta: menos destinatarios y ningún tercer país para el modelo.
• Revisar lo que la IA dice sobre personas antes de fiarte.
• No dejar que la IA decida sola sobre personas, por ejemplo a quién se invita a una entrevista de trabajo.
• Notificar una brecha de datos a la autoridad en un plazo de 72 horas.

IA privada: tu propia IA en un servidor en Alemania

Es lo que construyo con IA privada. Tu propia IA funciona en un servidor GPU dedicado de Hetzner en Alemania, con modelos abiertos, también en variantes sin censura, adaptados a tus datos y probados con tus propias preguntas antes de ponerlos en marcha. Sin proveedor de modelos de por medio. Los prompts y las respuestas se procesan en tu servidor y no se registran salvo que tú lo decidas. Tienes una interfaz de chat privada y una API para tus propias herramientas y agentes.

Firmamos un contrato de encargo con cada cliente y conservamos un acceso de administración para el mantenimiento hasta que pidas la entrega completa. A partir de ahí, el acceso root y todas las claves son solo tuyos. La primera llamada es gratuita: IA privada.