Los expertos en privacidad reciben presión desde muchos frentes, ya que las normativas siguen expandiéndose a nivel global y los derechos de privacidad de los consumidores cada vez se ejercen con más frecuencia. A su vez, las organizaciones están adoptando rápidamente iniciativas basadas en IA y datos que dependen de datos personales.
Sin embargo, muchos programas de privacidad aún funcionan con hojas de cálculo, hilos de email y revisiones manuales, ya sea de forma independiente o como solución para un contexto donde los sistemas están desconectados.
Esta situación genera un dilema constante: dedicar tiempo a gestionar tareas operativas o enfocarse en un trabajo de gobernanza de mayor valor. El problema es que los procesos manuales no se pueden escalar. A medida que los programas de privacidad maduran, la automatización se vuelve esencial para preservar el cumplimiento normativo al mismo tiempo que se permite que el negocio avance.
La buena noticia es que muchos de los flujos de trabajo de privacidad que consumen más tiempo ahora pueden automatizarse. Para los equipos que buscan modernizar sus programas, estos suelen ser el mejor punto de partida.
1. Tratar las solicitudes de los interesados
Las solicitudes de los interesados, incluidas las solicitudes de acceso y eliminación, siguen siendo uno de los flujos de trabajo de privacidad más exigentes a nivel operativo.
Y es que cada solicitud requiere varios pasos:
- Verificar la identidad del solicitante
- Localizar datos personales entre sistemas
- Revisar registros
- Ofuscar datos sensibles
- Enviar la respuesta de forma segura
Los profesionales de la privacidad mencionan mucho estos pasos como los mayores desafíos en el proceso. Aunque un indicador evidente del estrés del programa es el volumen de solicitudes entrantes; de hecho, en una encuesta sobre este respecto, el 42 % contestó que localizar los datos era la parte más difícil a la hora de gestionar las solicitudes de ejercicio de derechos del interesado, mientras que otro 42 % destacó que revisar y ofuscar los datos personales era el mayor obstáculo.
Los flujos de trabajo mecánicos aumentan la dificultad, puesto que los equipos suelen tener que coordinarse con varios departamentos, buscar en sistemas desconectados y rastrear el progreso a partir de hojas de cálculo o cadenas de email. Sin embargo, la automatización cambia toda esta dinámica.
Las plataformas modernas de automatización de la privacidad simplifican todo el ciclo de vida de las solicitudes gracias a:
- Formularios de entrada automatizados que se ajustan a los requisitos de la normativa
- Flujos de trabajo de verificación de identidad
- Localización automatizada de datos personales en todos los sistemas
- Ofuscación automatizada de datos sensibles
- Envío de información y generación de informes seguros
El impacto en las operaciones puede ser notable. Por ejemplo, una organización logró reducir el tiempo necesario para completar la solicitud de un interesado en un 99.2 %, lo que supone un ahorro promedio de 10.5 horas por solicitud.
Para los equipos de privacidad que gestionan grandes volúmenes de solicitudes, estas eficiencias liberan tiempo que luego puede enfocarse en la gobernanza y la gestión de riesgos en lugar de trabajo administrativo.
2. Realizar EIP y EIPD
Las evaluaciones de impacto sobre la privacidad (EIP) y las evaluaciones de impacto relativas a la protección de datos (EIPD) son fundamentales para identificar los riesgos antes de comenzar nuevas actividades de tratamiento. Sin embargo, en muchas organizaciones, este tipo de evaluaciones continúan siguiendo un proceso extremadamente manual.
Los equipos de privacidad envían cuestionarios bastante largos a las partes interesadas dentro de la organización, esperan a que lleguen las respuestas y recopilan la documentación de forma mecánica. Por su parte, las mismas preguntas suelen repetirse en proyectos distintos, donde mucha de la información requerida ya existe en alguna otra parte de la organización.
Esto crea fricción con las partes interesadas y lleva a lo que muchos equipos de privacidad describen como un enorme desgaste a raíz de todo el trabajo que generan las evaluaciones.
En este respecto, la automatización mejora este proceso de forma significativa, puesto que, en lugar de tener que empezar de cero cada vez, los flujos de trabajo de evaluación automatizados pueden:
- Desencadenar evaluaciones automáticamente cuando se detecten nuevas actividades de tratamiento de datos
- Precompletar cuestionarios con información de inventarios de datos existentes
- Analizar documentos de apoyo para extraer información relevante
- Resaltar los posibles riesgos y las mitigaciones recomendadas
Este enfoque reduce el trabajo repetitivo y mejora la calidad de los datos, lo que garantiza que las evaluaciones se definen de acuerdo con el ámbito más reciente de las operaciones empresariales. También, ayuda a incorporar la privacidad desde el inicio del proceso de planificación del proyecto y, de esta forma, se asegura que los riesgos se identifican antes de que se implementen los sistemas o procesos.
A medida que los programas de privacidad maduran, estos flujos de trabajo evolucionan aún más, ya que las evaluaciones se integran en el ciclo de vida de los datos de modo más amplio al conectar inventarios, políticas y requisitos regulatorios en un solo proceso.
3. Mantener inventarios de datos
Entender dónde residen los datos personales es fundamental para cualquier programa de privacidad, pero muchas organizaciones todavía mantienen sus inventarios de datos mediante actualizaciones manuales de carácter periódico. Por su parte, los equipos de privacidad entrevistan a las partes interesadas, actualizan hojas de cálculo e intentan ofrecer una imagen precisa de los flujos de datos incluso cuando los entornos de datos modernos cambian continuamente.
En definitiva, se despliegan nuevas aplicaciones, se agregan campos de datos a los sistemas existentes y los equipos de marketing inician campañas que introducen nuevos puntos de recopilación de datos personales, lo que significa que los inventarios de carácter manual se vuelven obsoletos muy rápidamente.
Pero la automatización aborda este desafío a partir de la localización continua y la supervisión.
Las plataformas modernas de automatización de la privacidad pueden localizar y clasificar automáticamente los datos personales a través de sistemas, rellenar un mapa de datos centralizado y monitorizar los cambios con el paso del tiempo. Esto aporta a los equipos de privacidad un inventario vivo que se mantiene bien alineado con el entorno tecnológico de la organización.
Estos inventarios automatizados también alimentan otros flujos de trabajo. Por ejemplo, cuando se detecta una nueva actividad de tratamiento de datos, el sistema puede desencadenar automáticamente procesos relacionados como evaluaciones de impacto o revisiones de riesgo.
4. Gobernar los supuestos prácticos de IA
La adopción de la IA está sacando a relucir una nueva categoría de riesgos de privacidad. Es decir, las organizaciones están implementando modelos de IA en Marketing, sus operaciones, la experiencia del cliente y las herramientas internas de productividad, por lo que estos sistemas a menudo dependen de grandes conjuntos de datos y complejos procesos de tratamiento que son difíciles de rastrear de forma manual.
Para los equipos de privacidad, esto plantea una serie de nuevas preguntas:
- ¿Qué sistemas de IA se están utilizando en toda la organización?
- ¿Qué conjuntos de datos se utilizan para entrenar o hacer funcionar estos modelos?
- ¿Qué marcos normativos se aplican?
- ¿Cómo se deben documentar y mitigar los riesgos?
Intentar responder a estas preguntas de forma manual a gran escala es poco realista. Por eso, la automatización permite un enfoque más estructurado para la gobernanza de la IA.
Las plataformas modernas pueden ayudar a los equipos de privacidad a mantener un inventario de sistemas de IA, correlacionar los modelos y conjuntos de datos con las regulaciones relevantes, y evaluar riesgos a lo largo del ciclo de vida de la IA. Asimismo, los flujos de trabajo automatizados de gobernanza también documentan los mecanismos de protección y proporcionan informes de transparencia para las partes interesadas a nivel interno y los reguladores.
Toda esta visibilidad ayuda a que los equipos de privacidad puedan ir más allá de la supervisión reactiva y participar directamente en la innovación de la IA responsable.
El impacto en las operaciones al automatizar la privacidad
Automatizar las operaciones de privacidad mejora la eficiencia y cambia en lo esencial cómo operan los equipos de privacidad.
Al reducir el tiempo que se dedica al trabajo administrativo más repetitivo, la automatización permite que los profesionales de la privacidad puedan centrarse en tareas de mayor valor, como asesorar sobre nuevas iniciativas empresariales, orientar el uso de la IA responsable y fortalecer la confianza dentro de la organización.
Por su parte, las investigaciones muestran que a medida que los programas de privacidad incrementan la automatización, también amplían su capacidad para gestionar casos prácticos adicionales de privacidad mientras ofrecen un mayor valor empresarial. Por eso mismo, la automatización hace posible que los equipos de privacidad puedan escalar las operaciones, preservar un cumplimiento normativo más sólido y apoyar la innovación en toda la organización.
En otras palabras, la automatización permite que los equipos de privacidad puedan aplicar una gobernanza efectiva sin frenar los negocios.
Además, los programas de privacidad nunca se diseñaron para operar a la escala actual de los datos, la regulación y la adopción de la IA, lo que significa que los flujos de trabajo que antes parecían manejables ahora se han convertido en cuellos de botella para las operaciones. Al automatizar los procesos que consumen una gran cantidad de recursos, como las solicitudes de interesados, las evaluaciones de privacidad, los inventarios de datos y los flujos de trabajo de gobernanza de la IA, los equipos pueden reducir la fricción de las operaciones mientras fortalecen la supervisión y apoyan la innovación responsable en toda la organización.
Si estás listo para reducir el volumen de trabajo manual y escalar tu programa de privacidad, aprende cómo OneTrust Privacy Automation ayuda a los equipos a automatizar los flujos de trabajo de cumplimiento normativo, disponer de una imagen en tiempo real del uso de los datos y gobernar la IA de modo responsable.
P+F: qué necesitan saber los especialistas en privacidad sobre la automatización de la privacidad
