Datos no personales

Los datos no personales (NPD) son datos electrónicos que no contienen ninguna información que pueda utilizarse para identificar a una persona física . Por lo tanto, pueden ser datos que no tienen información personal para empezar (como datos meteorológicos, precios de acciones, datos de sensores IoT anónimos); o son datos que tenían datos personales que posteriormente fueron seudoanonimizados (por ejemplo, cadenas identificables sustituidas por cadenas aleatorias) o anonimizados (por ejemplo, eliminando irreversiblemente todos los datos personales). ^[1] Los NPD son parte de la Estrategia general de gobernanza de datos de una región o país. Si bien los datos personales están cubiertos por la legislación de protección de datos como el RGPD , otros tipos de datos caerían dentro del alcance del Reglamento NPD.

Se ha señalado que el futuro está impulsado por los datos. ^[2] Esto significa que gran parte de la innovación actual que se está produciendo en ámbitos como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se alimenta de datos, que son necesarios para calibrar los modelos complejos (que comprenden los basados ​​en redes neuronales y otros tipos). Cuanto mayor sea el volumen, la diversidad y la calidad de los datos, mayor será la calidad del modelo, lo que conduce a mejores predicciones y explicaciones.

Sin embargo, la disponibilidad de datos tiene una contrapartida. La creciente conciencia de la privacidad y la consiguiente necesidad de normas de protección de datos estrictas (como el RGPD ) hacen que sea cada vez más difícil o imposible obtener datos en las cantidades necesarias. Esto es una contradicción, y la única salida sería eliminar todos los datos personales de los conjuntos de datos (ya sea mediante la anonimización de datos o la seudonimización junto con la inyección de ruido, en cuyo caso se convierte en NPD).

Por ello, muchos países que favorecen la innovación están creando regímenes regulatorios que garantizarían la protección de los datos personales y, al mismo tiempo, la extracción de datos no personales de los datos personales, de modo que se fomente la innovación. En otras palabras, el desarrollo de nuevos productos "libera" valor que estaba encerrado en conjuntos de datos que contienen información de identificación personal. Se espera que, una vez que se establezcan las regulaciones, se empiecen a ofrecer múltiples conjuntos de datos de desarrollo de nuevos productos de forma gratuita o comercial a través de distintos proveedores.

Los datos no personales tienen usos importantes que pueden ser económicos, sociales, políticos o relacionados con la seguridad. Varios países y regiones están en proceso de regular el uso de los datos no personales. En mayo de 2019, la Unión Europea puso en práctica su Reglamento sobre la libre circulación de los datos no personales. ^{[3] La India anunció la creación de un} comité de expertos de nueve miembros para formular recomendaciones sobre la regulación de los datos no personales en 2019, que publicó su primer informe a mediados de 2020. El informe se abrió a comentarios públicos, tras lo cual se revisó y se publicó en diciembre de 2020. ^[4]

Los siguientes fueron los objetivos de la reglamentación india propuesta según el informe revisado:

1. Soberanía : India tiene derechos sobre los datos de la India, su gente y sus organizaciones.
2. Beneficio para la India: Los beneficios de los datos deben beneficiar a la India y a su gente.
3. Beneficia al mundo: Innovación, nuevos modelos y algoritmos para el mundo.
4. Privacidad : Se deben evitar el uso indebido, la reidentificación y los daños.
5. Simplicidad: La normativa debe ser sencilla, digital y sin ambigüedades.
6. Innovación y emprendimiento: los datos deberían estar disponibles gratuitamente para la innovación y el emprendimiento en la India.

La principal preocupación en el uso de NPD es si existen técnicas (estadísticas o basadas en IA) mediante las cuales se puedan utilizar múltiples conjuntos de datos para extraer datos de identificación personal. ^[5]