Cada vez m\u00e1s startups atraviesan dificultades financieras y, en algunos casos, optan por vender los datos que han generado durante su operaci\u00f3n. Entre estos datos se incluyen correos electr\u00f3nicos y mensajes de Slack, que son tambi\u00e9n un recurso valioso para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA). Sin embargo, este fen\u00f3meno plantea importantes cuestiones legales y \u00e9ticas que merecen atenci\u00f3n.<\/p>\n
Desde un punto de vista legal, los empleados generalmente no tienen derechos sobre las comunicaciones que generan en el trabajo. Seg\u00fan los t\u00e9rminos de servicio de plataformas como Slack, el empleador, reconocido como “Cliente”, posee todos los datos creados en el espacio de trabajo. Esto incluye mensajes, archivos y reacciones, lo que significa que los empleados a menudo ceden sus derechos de propiedad intelectual en el momento de su contrataci\u00f3n.<\/p>\n
Marc Rotenberg, fundador del Center for AI and Digital Policy, enfatiza que la venta de estos datos presenta “enfoques considerables”. Para \u00e9l, no se trata solo de datos gen\u00e9ricos; son datos personales que pueden identificarse y que pueden ser fundamentalmente diferentes a otros tipos de informaci\u00f3n. La simple transferencia de derechos de propiedad intelectual no necesariamente aborda las inquietudes sobre la reventa de comunicaciones internas a terceros.<\/p>\n
Ante estas preocupaciones, Rotenberg y su organizaci\u00f3n han instado a la Comisi\u00f3n Federal de Comercio (FTC) en EE.UU. a aumentar la vigilancia sobre estas pr\u00e1cticas. La falta de regulaciones espec\u00edficas deja a muchos empleados en una posici\u00f3n vulnerable, sin poder reclamar sus datos ni beneficiarse de su utilizaci\u00f3n en el mercado.<\/p>\n
Las empresas que compran estos datos a menudo aseguran que toman la anonimizaci\u00f3n en serio. Sin embargo, este proceso es complejo y poco fiable. Seg\u00fan un estudio de 2020 realizado por expertos de OpenAI y Google, los grandes modelos de lenguaje pueden memorizar partes exactas de sus datos de entrenamiento, lo que significa que incluso tras la anonymizaci\u00f3n, la informaci\u00f3n personal podr\u00eda ser recuperable a trav\u00e9s de ciertas consultas.<\/p>\n
Algunas ex-empresas han optado por participar en este mercado de datos. Shanna Johnson, ex-CEO de cielo24, declar\u00f3 haber recibido “cientos de miles de d\u00f3lares” por trece a\u00f1os de datos internos de su compa\u00f1\u00eda. Este tipo de transacciones pone de manifiesto la atracci\u00f3n que representa la monetizaci\u00f3n de datos, incluso en el contexto de una empresa en quiebra.<\/p>\n
Por otro lado, Bobby Samuels, de la empresa Protege, se ha encargado de manejar los riesgos reglamentarios relacionados con datos reales. Advierte que no existe una soluci\u00f3n t\u00e9cnica capaz de eliminar de manera instant\u00e1nea la huella personal generada a lo largo de toda una carrera profesional en un conjunto de datos. Esto subraya la necesidad urgente de desarrollar marcos regulatorios que protejan a los individuos.<\/p>\n
La venta de datos generados por startups en crisis es un tema complicado que abarca aspectos legales, \u00e9ticos y t\u00e9cnicos. A medida que el uso de inteligencia artificial contin\u00faa expandi\u00e9ndose, es crucial que se establezcan normativas claras que protejan la privacidad de los empleados y aseguren un uso responsable de sus datos. La balanza entre la monetizaci\u00f3n de datos y la protecci\u00f3n de derechos individuales debe encontrar un equilibrio para generar confianza en el ecosistema digital.<\/p>\n