A/79/173 25. En un informe posterior, se hizo referencia a los principios de transparencia y explicabilidad en el tratamiento de datos personales en la inteligencia artificial y se recalcó la importancia de esos principios en ese contexto 20.. 26. Esos principios son relevantes porque la transparencia y la explicabilidad no solo ayudan a generar confianza y fiabilidad en la inteligencia artificial, sino que contribuyen a proteger los derechos humanos. Mediante esos principios, por una parte, se informa de manera oportuna, completa, sencilla y clara a las personas sobre aspectos básicos respecto del uso de su información personal en procesos o proyectos de inteligencia artificial y sus consecuencias y, por otra parte, se exige que las personas afectadas por la inteligencia artificial puedan conocer los motivos concretos por los cuales se han visto afectadas. De este modo, esas personas podr án ejercer sus derechos, por ejemplo, el derecho al debido proceso y el derecho de defensa frente a las decisiones que se hayan adoptado mediante la utilización de herramientas o tecnologías de inteligencia artificial. 27. En ese informe se recalcó que la inteligencia artificial conllevaba diferentes tipos de riesgos. Entre las contingencias que había de tenerse en cuenta debían considerarse las inherentes a la operación de los algoritmos ―sesgos humanos, fallas técnicas, vulnerabilidad de seguridad y fallas en la implementación―, a su diseño y al tratamiento de datos personales. 28. En cuanto a los datos personales, se señaló que estos eran un insumo que procesaban los algoritmos para arrojar resultados. Los datos de entrada podían estar afectados por sesgos (incorporación de datos parciales, insuficientes, no actualizados o manipulados) o su pertinencia (relevancia, inconsistencia o completitud de los datos). Si no se usan datos de calidad que sean pertinentes, los resultados serán erróneos. El algoritmo, por su parte, puede verse afectado por los patrones (sesgos de la lógica de programación, inclusión de funciones no previstas y fallas inherentes de las funciones utilizadas para su codificación) y los errores (condiciones de la operación que reflejan un funcionamiento diferente al previsto y que atentan contra las premisas del diseño planteado). Todo lo anterior incide en los resultados obtenidos con herramientas de IA, que están relacionados con la pertinencia y precisión del resultado de la ejecución del algoritmo y constituyen una respuesta al análisis de los datos de entrada. 29. Estas son algunas de las conclusiones de ese informe: a) La transparencia y la explicabilidad contribuyen a generar confianza en la inteligencia artificial y a respetar los derechos humanos; b) Quienes desarrollan inteligencia artificial deben ser transparentes con relación a cómo se tratan los datos (cómo se recopilan, almacenan y utilizan), así como también con relación a la forma en que se toman las decisiones basadas en la inteligencia artificial, la confiabilidad de estas y la seguridad de la información; c) Las personas afectadas por las decisiones tomadas a partir de la inteligencia artificial merecen una explicación clara, sencilla, completa, veraz y comprensible de la motivación de esa decisión. En este sentido, el principio de explicabilidad es de cardinal importancia no solo porque se corresponde con el principio de transparencia, sino porque permitirá el derecho de defensa y el debido proceso de dichas personas; d) La explicabilidad y la transparencia demandan claridad, completitud, veracidad, imparcialidad y publicidad de las decisiones adoptadas mediante __________________ 20 10/25 “Principios de transparencia y explicabilidad en el tratamiento de datos personales en la inteligencia artificial”, Informe de la Relatora Especial sobre el derecho a la privacidad (A/78/310, 30 de agosto de 2023). 24-13146