La Inteligencia Artificial aplicada al e-commerce : una perspectiva del Parlamento Europeo

En este artículo profundizamos en el análisis realizado por el Parlamento Europeo sobre la Inteligencia Artificial aplicada al e-commerce. 

Este artículo es la Parte II de nuestras publicaciones sobre “IA y retail”. En la Parte I hablamos sobre cómo la IA puede ayudar a la industria del retail y ofrecerle oportunidades para minimizar el impacto del COVID-19 con respeto a la privacidad y los valores éticos. En esta segunda parte nos centramos en el documento publicado por el Parlamento Europeo, que abarca los desarrollos e innovaciones en IA aplicados al e-commerce.  

¿Qué podemos esperar del retail en el futuro? Los paneles inteligentes, los probadores virtuales y las cajas de auto-pago son sólo algunos de los elementos que liderarán la nueva era en la industria. ¿Qué tienen todos ellos en común? La respuesta es e-commerce e Inteligencia Artificial. 

La disyuntiva entre aprender y aprender de forma ética 

El actual estado del arte en matemáticas, estadística y programación hace posible el análisis de grandes cantidades de datos, lo cual ha impulsado el desarrollo del Machine Learning. Sin embargo, existe aún un gran vacío entre el alcance del desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) y el debido respeto a los principios éticos.  El Parlamento Europeo considera esencial que las tecnologías de IA abarquen los siguientes valores:  

  • Imparcialidad, o cómo evitar decisiones discriminatorias. 
  • Precisión, o la habilidad de proporcionar información fiable.
  • Confidencialidad, dirigida a proteger la privacidad de las personas implicadas. 
  • Transparencia, con el objetivo de hacer modelos y tomar decisiones que sean comprensibles para todas las partes involucradas. 

Conforme al documento, Europa aboga por una IA centrada en la persona (Human-centric AI), en beneficio de los humanos tanto a un nivel individual como de Sociedad y por sistemas que incorporen los valores éticos europeos por diseño, de modo que sean capaces de entender y adaptarse a entornos reales, interactuar en situaciones complejas y expandir las capacidades humanas, especialmente en el plano cognitivo. 

Riesgos y retos de la IA

La opacidad de las decisiones junto a los prejuicios y defectos ocultos en los conjuntos de datos de entrenamiento son señalados por el Parlamento Europeo como uno de los principales elementos que deben ser afrontados en la implementación de la IA. 

Los algoritmos basados en IA funcionan como cajas negras que son capaces de tomar decisiones según los movimientos, compras, búsquedas online y opiniones expresadas en redes sociales de los consumidores, pero no pueden explicar el motivo de una determinada predicción o recomendación. 

Los sesgos se derivan de la creación de los algoritmos conforme a las acciones humanas, lo cual puede implicar desigualdad, discriminación o, simplemente, malas decisiones. Esto afectará así al resultado, quizá sin que ni siquiera el sistema ni el sujeto objeto de la decisión final sean conscientes. 

Derecho a explicación 

El derecho a explicación puede ser la solución al obstáculo de la caja negra, y de hecho está ya previsto en el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD): “En cualquier caso, dicho tratamiento debe estar sujeto a las garantías apropiadas, entre las que se deben incluir la información específica al interesado y el derecho a obtener intervención humana, a expresar su punto de vista, a recibir una explicación de la decisión tomada después de tal evaluación y a impugnar la decisión”. Sin embargo, este derecho sólo puede garantizarse a través de una tecnología capaz de explicar la lógica de las cajas negras, y dicha tecnología no es una realidad aún en la mayoría de casos. 

De lo anterior surge la siguiente cuestión: ¿cómo pueden las empresas confiar en sus productos sin un proceso de comprensión y validación? Alcanzar una IA que pueda explicarse es esencial no sólo para evitar discriminación y desigualdad, sino también para crear productos con componentes de IA fiables, para proteger la seguridad del consumidor y para limitar la responsabilidad de la industria. 

Existen dos maneras the abordar el problema de la “IA comprensible”: 

  • Explicación por diseño: XbD. Dado un conjunto de datos de decisión, sería cómo construir un “sistema transparente de toma de decisiones” que ofrezca propuestas comprensibles. 
  • Explicación de las cajas negras: Bbx. Dado un conjunto de decisiones generado por un “sistema opaco de toma de decisiones”, sería cómo reconstruir una explicación para cada decisión. Este método puede dividirse en: 
    • Explicación del Modelo, cuando la meta es la explicación de toda la lógica del modelo opaco; 
    • Explicación del Resultado, cuando la meta es explicar las decisiones de un caso concreto, y 
    • Inspección del Modelo, cuando la meta es explicar las propiedades generales de un modelo opaco. 

El dilema de la dimensión social

¿Cuál sería el resultado de la interacción entre seres humanos y sistemas de IA? Al contrario de lo que se podría esperar, el Parlamento Europeo señala que un conjunto de individuos inteligentes (asistidos por herramientas de IA) no será necesariamente una multitud inteligente. Esto es debido al efecto inintencionado de las redes y el comportamiento agregado.

¿Qué implica esto para el retail? El efecto es el efecto denominado “los ricos se hacen más ricos”: los usuarios, contenidos y productos populares pasan a ser aún más populares.  También se hace mención al sesgo de confirmación, o la tendencia a preferir información cercana a nuestras convicciones.  Como consecuencia de los efectos de red de los mecanismos de recomendación de IA de los marketplace online, los motores de búsqueda y las redes sociales, se intensifica la desigualdad y los núcleos monopolísticos, en detrimento de la diversidad de ofertas y la facilidad de acceso a diferentes mercados.

El objetivo es que las recomendaciones basadas en IA y los mecanismos de interacción ayuden a evolucionar del modelo puramente centrado en la publicidad a otro impulsado por los verdaderos intereses de los consumidores. 

En este contexto, ¿cuáles serían las condiciones para que un grupo fuse inteligente? Hay tres elementos que son clave: diversidad, independencia y descentralización. A estos efectos, la industria del retail necesita diseñar nuevos mecanismos sociales de IA para Marketplace online, motores de búsqueda y redes sociales, centrados en la mitigación de la actual desigualdad introducida por la generación existente de sistemas de recomendación. Resulta esencial tener mecanismos que ayuden a los individuos a acceder a contenido, personas y opiniones diversas. 

¿Cuál es la meta?

La IA debería perseguir objetivos que sean relevantes para los consumidores y los proveedores, en lugar de centrarse únicamente en soluciones de éxito para los intermediarios. Este ecosistema sería beneficioso también para el sector público, y los mismos principios básicos se aplicarían tanto a los marketplace como a los servicios de la información, movido por el interés de los consumidores y proveedores de compartir contenido de alta calidad.  

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¿Estás enfrentando nuevos retos en la industria del retail durante la crisis del coronavirus? Podemos ayudarte. Aphaia ofrece servicios de consultoría para el RGPD y la LOPDGDD, y también evaluaciones de impacto, evaluaciones de la ética de la IA y subcontratación del Delegado de Protección de Datos. Infórmate aquí.

AI and retail industry

IA y la industria del retail después del COVID-19: oportunidades, privacidad y ética (Parte I)

Nuestras vidas han cambiado, y lo harán aún más después del COVID-19. La IA puede ayudar a la industria del retail y ofrecer oportunidades para minimizar el impacto de la pandemia, sin olvidar la privacidad y la ética.  

En los últimos dos meses hemos sido testigos de cómo al mundo entero ha cambiado: desde colegios hasta fábricas, todos hemos sustituido nuestras prácticas y actividades habituales por otras nuevas a prueba de pandemias. Ahora somos conscientes de cómo debemos lavarnos las manos, nos han enseñado cómo proteger nuestra red para trabajar y estudiar desde casa y somos muy cuidadosos en lo que concierne al uso de los datos de geolocalización por los Gobiernos. Una de las principales industrias que se ha visto afectada es el retail, y la IA puede ayudar a maximizar las oportunidad con respeto a la privacidad y la ética. 

¿Qué ocurre con la “nueva normalidad”? ¿Cómo va a ser nuestro día a día después del COVID-19? No podemos predecirlo con certeza, pero parece que la IA tendrá un rol clave en todo ello. En este artículo analizamos algunos de los usos de IA que pueden liderar la realidad post-pandemia, también desde una perspectiva ética. 

¿Qué cambios afrontará la industria del retail? 

La pandemia del COVID-19 es la primera de su tipo en los últimos cien años. Los efectos de la enfermedad resultarán, previsiblemente, en cambios en nuestros hábitos: el modo en que la gente compra, socializa, aprende, trabaja y establece sus preferencias no será el mismo que antes del brote del COVID-19.  

¿Cómo impactará entonces al retail? Pensemos en lo que podría ser un viernes típico en Reino Unido o en España. Te levantas, coges el tren hasta la oficina, comes con tus compañeros y después vas de compras a por el regalo de cumpleaños de tu hermano. Tras ello, quedas con tus amigos en un restaurante para celebrarlo. Suena normal, ¿verdad? Bien, quizá ya nunca más.

Mientras que, desafortunadamente, mucha gente perderá su trabajo debido a la pandemia, otros, aunque lo conserven, decidirán mantener una postura reservada en lo que concierne al gasto debido a la incertidumbre del futuro. Los dilemas económicos no serán sin embargo el único obstáculo en la industria del retail, pues el riesgo de contagio también limitará en gran medida nuestros movimientos. Si volvemos al ejemplo de arriba, quizá tu hermano habría decidido invitar a sus amigos a casa en lugar de llevarlos a un restaurante, para así reducir al mínimo el contacto con otras personas. Y tú, por tu parte, tal vez habrías comprado el regalo a través de un marketplace en la tienda online, en un descanso del teletrabajo. 

Parece por tanto que nuestras actividades de tiempo libre van a tomar una óptica más casera, lo cual también influirá en los productos que compramos. Por ejemplo, bebidas o comida premium para tomar en casa puede tomar mayor relevancia, al igual que electrodomésticos de alto nivel que hagan nuestra vida más fácil y agradable en la nueva normalidad. 

¿Qué cambios surgirán de la reinvención de la industria y cómo puede ayudar la IA? 

Hay dos categorías concretas de cambios, que hemos organizado en “físicos” y “digitales”. Una tercera podría venir de la combinación de ambos. 

Cambios físicos

Los minoristas necesitarán transmitir una sensación de seguridad al comprar en sus tiendas, lo cual requiere la implementación de un amplio rango de medidas, como: 

  • Gestión de colas. La IA puede ayudar a contar el número de personas que hay dentro de la tienda, y controlar sus movimientos, así como gestionar los tiempos de espera en las colas. Se puede diseñar una app a estos efectos, basado en la reserva de huecos y notificaciones SMS. 
  • Distanciamiento social. Los mapas de calor pueden ser útiles en lo que se refiere al control de aforo y distancia mínima de consumidores. La IA puede ser de ayuda en la identificación de las áreas de mayor tráfico, así como en el uso de los datos para rediseñar el espacio. 
  • Control de temperatura y síntomas. El reconocimiento facial y de emociones junto a los sensores de control de temperatura y otros tipos pueden conducir a la automatización de la identificación de clientes contagiados, a fin de prevenir la expansión del virus. 
  • Logística y reparto. Drones construidos con IA pueden repartir paquetes de forma autónoma, con respeto a la política de cero contacto. 
  • Auto-pago. La IA puede ser clave en la sustitución de los métodos tradicionales de pago por cajeros de auto-pago, o incluso la eliminación de dicha fase del proceso de compra en absoluto, mediante el uso de tarjetas virtuales con sensores y deep learning. 
  • Desinfección de productos. Uno de los principales obstáculos a las compras dentro de las tiendas es que el COVID-19 puede permanecer durante días en superficies, lo cual incluye la ropa y otros productos. Una solución a este problema podría pasar por el uso de probadores virtuales: mediante la combinación de IA y realidad aumentada, el cliente puede probarse la ropa en su propio cuerpo de forma virtual con un avatar personal en 3D. Esto sería de aplicación doble, pues también es válido para el ecommerce. 

Cambios digitales

Aunque los minoristas harán todo lo que esté en sus manos a fin de que las tiendas resulten atractivas para los clientes, las compras online se volverán inevitablemente más populares, lo cual será en detrimento de las tiendas físicas. En este contexto, la industria necesitará mejorar el ecommerce si quiere dar una respuesta adecuada a la demanda. Las siguientes alternativas pueden ayudar sacar el máximo provecho de la nueva normalidad en este sentido:  

  • Ofertas y publicidad dirigidas. Si se tiene en cuenta que hay muy pocos datos sobre los nuevos hábitos del consumidor, ser capaz de personalizar las ofertas de forma individual se volverá esencial. La elaboración de perfiles es crucial para prevenir el comportamiento y maximizar las oportunidades de atraer clientes al negocio. 
  • Diseño y usabilidad de las páginas de ecommerce. Prácticas como hacer la navegación simple o automatizar la búsqueda y ofrecer recomendaciones útiles hacen al cliente sentir cómodo mientras navega nuestra, lo cual incrementa así las opciones de compra.  
  • Rastrear y comparar diferentes mercados. ”Renovarse o morir”. Los nuevos tiempos requieren adaptación, y en los casos en que no hay datos históricos disponibles, usar otras técnicas como la comparación de países o cruzar insights de otros productos o servicios puede ser determinante a la hora de entender las nuevas tendencias.   
  • Marketing omnicanal. La experiencia de cliente estará en el centro del modelo de negocio, con lo que ajustarlo y adaptarlo al cliente basado en su comportamiento durante todo el proceso es necesario para ofrecer la mejor de las experiencias de compra. 
  • Emplazamiento de producto. En lo que concierne a la publicidad, habrá nuevos espacios que considerar, como Netflix o series y películas de otras plataformas “on demand”, que pueden ahora ser más rentables que los medios tradicionales. 

Sin embargo, la línea entre físico y digital es muy fina en un mundo tan sumamente conectado. Mientras que algunos ejemplos son claros, otros pueden resultar de una combinación de ambos. Por ejemplo, los paneles inteligentes funcionan con datos recogidos de la presencia física e información que proviene de nuestros dispositivos, como la huella digital. 

En este contexto, se pueden derivar grandes oportunidades de negocio de un análisis óptimo de los datos. Sin embargo, dado el carácter temporal de esta nueva normalidad causado por una pandemia, la flexibilidad continua siendo crucial, pues la capacidad de adaptarse a los cambios en la demanda tan pronto como sea posible será lo que efectivamente marque la diferencia, en un sentido o en otro. 

¿Podemos incorporar estos cambios de forma ética?

Parece que la IA desempeñará un papel protagonista en la adaptación de la industria del retail a los cambios de los hábitos de los consumidores. La finalidad que las empresas persiguen con la implementación de estos cambios es mantener su nivel de ingresos anterior a la crisis, o incluso aumentarlo, pero esto sólo puede conseguirse si se infunde confianza en los clientes. 

Todos las medidas descritas en las líneas anteriores se relacionan con la gestión de riesgos de salud, pero debemos recordar que, aunque en la actualidad son efectivamente los más importantes debido al brote del COVID-19, hay también otras preocupaciones a las que tienen que enfrentarse las compañías, sobre todo cuando algunas de ellas son inherentes a las nuevas medidas, como por ejemplo: protección de datos, privacidad y ética. 

Los clientes no podrán depositar su confianza una empresa que utiliza una IA que no cumple los requisitos para transmitirla. Es este el motivo por el que los sistemas de IA deberán ser: 

(1) legítimos –  respeto a todas las leyes y normativa aplicable.

(2) éticos – respeto a los principios y valores éticos.

(3) robustez – tanto desde la perspectiva técnica como en consideración de su entorno social. 

Se debería llevar a cabo una Evaluación de Impacto de Protección de Datos antes de implementar cambios que impliquen el uso de sistemas de IA, para valorar el alcance de los dilemas éticos y de protección de datos. Los siguientes aspectos deberían quedar cubiertos:  

  • Acción y supervisión humanas. Por ejemplo, un miembro del personal debería intervenir en los casos en que el precio cobrado por un producto en su cuenta virtual no sea correcto. 
  • Solidez técnica y seguridad. Por ejemplo, las empresas deberán asegurar que no se ejerce violencia física sobre una persona por parte de un sistema de IA a fin de bloquear el acceso a la tienda porque se ha detectado temperatura alta. 
  • Gestión de la privacidad y los datos. Se habrá de garantizar cumplimiento absoluto con el RGPD y otras leyes relevantes cuando se use tecnología IA. Por ejemplo, el acceso a los datos debería limitarse por usuario y rol, así como se tendrán que aplicar técnicas de pseudonimización siempre y cuando sea posible. 
  • Transparencia. Se deberán ofrecer mecanismos de trazabilidad a fin de posibilitar una explicación de todas las acciones de la IA. Los clientes necesitan ser conscientes de que están interactuando con un sistema de IA, y en consecuencia sería obligatorio que recibiesen información de sus capacidades y limitaciones. Por ejemplo, el responsable de los datos debería ser capaz de explicar la lógica detrás de la restricción de acceso a la tienda. 
  • Diversidad, no discriminación y equidad. Cualquier tipo de sesgo discriminatorio debería eliminarse, ya sea en el conjunto de datos de entrenamiento, como en la creación del algoritmo o en su aplicación. Por ejemplo, las tiendas deberán asegurarse de que no se le veta el acceso a nadie por un motive distinto de temperatura o síntomas sospechosos. Este podría ser el caso de alguien que vive en un barrio de bajos ingresos y que ha sido golpeado por el COVID-19, a quien se le prohíbe entrar a un centro comercial por el único motivo de provenir de dicha zona. Esto podría conducir a la marginalización de ciertos grupos vulnerables, o la exacerbación del prejuicio y la discriminación. 
  • Bienestar social y ambiental. Los sistemas de IA en este contexto no se utilizan sólo para mejorar los ingresos, sino que también sirven para prevenir la expansión del virus por el bien de la salud pública. 
  • Rendición de cuentas. Sería recomendable que las empresas contasen con medidas como seguros civiles para cubrir cualquier daño responsabilidad de los sistemas de IA. 

A principios de este mes el Parlamento Europeo publicó un informe sobre nuevos desarrollos e innovaciones en el campo de la IA aplicados al ecommerce. Lo analizaremos en detalle en la Parte II. 

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New facial recognition bill

El Estado de Washington aprueba una ley sobre reconocimiento facial.

La nueva ley sobre reconocimiento facial aprobada en el Estado de Washington limita el uso de dicha tecnología por el Gobierno. ¿Qué aguarda el futuro para el reconocimiento facial en Europa y otros lugares? 

 

La nueva ley sobre reconocimiento facial aprobada en Washington requerirá a las agencias públicas informar de forma regular del uso de dicha tecnología, así como probar su imparcialidad y precisión. Se podrá emplear esta tecnología en aras del cumplimiento de la ley, pero se deberá primero obtener una orden judicial, excepto en casos de emergencia. Con esta nueva ley sobre reconocimiento facial, cualquier agencia pública que la use para tomar decisiones que puedan tener efectos legales en los sujetos, debe asegurarse de que los resultados son supervisados por un humano, lo cual incluye cualquier prueba que abarque aspectos relacionados con materia laboral, servicios financieros, vivienda, seguros y educación. 

 

La nueva ley sobre reconocimiento facial de Washington también establece un  grupo de trabajo para estudiar el uso de la tecnología de reconocimiento facial por parte de agencias gubernamentales. Debido a que muchos grupos por los derechos civiles e investigadores afirman que el reconocimiento facial puede enfatizar y ampliar los sesgos humanos, la Unión por las Libertades Civiles de América (ACLU) ha solicitado una demora en la implementación de reconocimiento facial tanto por agencias locales como federales. La ACLU y el MIT llevaron a cabo unos análisis sobre el software de reconocimiento facial de Amazon (Rekognition) que reveló que la tecnología identifica de manera errónea a mujeres y personas de color de forma mucho más frecuente que a hombres blancos. El CEO de Amazon, Jeff Bezos, considera el reconocimiento facial “un ejemplo perfecto de campo en el que se requiere regulación”. El Estado de Washington acoge tanto a Microsoft como a Amazon, dos de las mayores compañías de software de reconocimiento facial en EE.UU. Los líderes de ambas empresas han solicitado al legislador crear normas al respecto de manera urgente, pues en su mayoría no está regulado. 

 

El RGPD ofrece el derecho de oponerse a la elaboración de perfiles, lo que incluye también datos biométricos como el reconocimiento facial, e impone a las organizaciones la elaboración de una Evaluación de Impacto de Protección de Datos antes de realizar una observación sistemática a gran escala de una zona de acceso público. Conforme al artículo 35 del RGPD “Cuando sea probable que un tipo de tratamiento, en particular si utiliza nuevas tecnologías, por su naturaleza, alcance, contexto o fines, entrañe un alto riesgo para los derechos y libertades de las personas físicas, el responsable del tratamiento realizará, antes del tratamiento, una evaluación del impacto de las operaciones de tratamiento en la protección de datos personales”. Por este motivo, la UE está considerando la imposición de un veto temporal en el uso de software de reconocimiento facial

 

En uno de los últimos vídeos de nuestro vlog, exploramos diferentes aspectos del uso de reconocimiento facial en espacios públicos. Puedes echarle un ojo aquí, y suscribirte a nuestro canal de YouTube para más contenido. 

 

https://www.youtube.com/watch?v=3dV5lI2DlUc&t=47s

 

¿Utilizas en tu empresa datos biométricos como reconocimiento facial? El cumplimiento con la normativa relevante como el RGPD y la LOPDGDD resulta esencial a este respecto. Podemos ayudarte. Aphaia ofrece servicios de consultoría para el RGPD y la LOPDGDD, y también evaluaciones de impacto, evaluaciones de la ética de la IA y subcontratación del Delegado de Protección de Datos. Infórmate aquí.

sistemas de IA COVID-19

¿Son éticos los sistemas de IA usados para el rastreo de contacto por el COVID-19?

¿Son éticos los sistemas de IA usados para el rastreo de contacto por el COVID-19? En nuestro último vlog, exploramos hasta qué punto el uso de estos sistemas es ético, y por qué.  

Nos encontramos en un momento de unión global pero también de bandos divididos en lo que al uso de la tecnología se refiere. Por un lado, encontramos que muchos países de la Unión Europea están trabajando en la iniciativa -European Privacy Preserving Proximity Tracing (PEPP-PT) para lanzar software que pueda usarse a fin de crear apps de rastreo de contacto por el COVID-19 y controlar así la posible transmisión del mismo. Sin embargo, por otro lado muchos se preguntan hasta qué punto es esto ético. Estas apps usarían en principio las señales Bluetooth para operar y medir la proximidad entre unos usuarios y otros, y les informaría cuando detectasen que han estado cerca de alguien que ha dado positivo. La semana pasada exploramos el uso de IA para frenar la expansión del COVID-19. Ahora, profundizamos en las implicaciones éticas del uso de dicha tecnología en nuestra sociedad. 

Conforme al artículo 9 del RGPD, algunas categorías especiales de datos personales sólo pueden tratarse bajo circunstancias específicas, que incluyen elementos como el interés vital y la salud pública. En relación a esta última condición, cabe destacar que no basta que sea en interés de la salud pública. Por ejemplo, en Reino Unido, conforme a la Data Protection Act 2018 (su normativa nacional de protección de datos, equivalente a la LOPDGDD), el tratamiento también tendrá que ser llevado a cabo por o bajo la responsabilidad de un profesional de la salud, o por otra persona que en las circunstancias se encuentre bajo el deber de confidencialidad por ley. El artículo 22 del RGPD establece que, sin el consentimiento explícito del interesado, la elaboración de perfiles sólo podrá hacerse si se autoriza por el derecho de la Unión o de un Estado Miembro. 

Con todo esto mente, es importante señalar que la ética de los sistemas de IA empleados en la lucha contra el COVID-19 jugarán un rol esencial, especialmente los principios de precisión y no discriminación. 

Por otro lado, no debemos olvidar que, mientras que estas medidas pueden resultar de gran utilidad en los momentos actuales por el bien de la salud pública, existe el riesgo de que persistan incluso una vez que el COVID-19 se haya erradicado. 

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