IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN
LA PROTECCIÓN DE DATOS
PERSONALES
Libro Coordinador Luis Gustavo Parra Noriega
Editor Tirant lo Blanch
Primera edición 2026
LIBRO RECOMENDADO Y POR
ENCARGO
COMENTARIO
Este
libro producto del esfuerzo de varios autores se han planteado un esqueleto de
temas desarrollados con maestría y pulcritud y que desde luego pisan un terreno
novedoso y de los cuáles he escogido algunas preguntas que me saltan y que aquí
encontrarás respuesta y que además amplía la perspectiva en este nuevo campo de
proceder
¿Cuál
es la nueva frontera entre el gobernar e instrumentar entre neuro datos y de la
ciberseguridad fincadas sobre la base del derecho?; ¿será que los neurodatos
tendrán alguna frontera algún limite que señale el hasta aquí? ¿y cuáles serán
estos riesgos y fin de su ultimo del alcance?
Aquí
encontrarás dentro de otras cosas evaluaciones de impacto en la ciberseguridad
y es que tendremos unas normas hechas exprofeso para delimitar los alcances y
los riesgos de este nuevo acontecimiento en el conocimiento; para lo cual surge
la pregunta ¿tenemos ante nosotros una ventana de oportunidad para llevar y
desarrollar y divulgar el conocimiento masivamente?
¿Qué
hay sobre la seguridad de los datos personales? Esto ultimo desde el punto de
vista del derecho y de la tecnología, además de sus riesgos y amenazas que se puedan
perpetrar con esta herramienta
¿Qué
se ha hecho en China, en Estados Unidos de Norteamérica?
Aquí
se habla del paradigma de la anonimización, vulnerabilidad, de riesgos,
amenazas, compliance, privacidad por defecto, prevención, ataques, seguridad,
diseño, del GDPR y AI Act, del marco regulatorio actual específicamente del RGPD
(rendición de cuentas), recomendaciones, memoria, privacidad, del algoritmo y
los principios de la LFPDPPP, del paquete Ómnibus Digital de la Comisión
Europea, evaluaciones de impacto, normas, ciberamenazas, de los 7 principios de
la privacidad en el diseño, impactos neurocognitivos, de sanciones, de la
tensión ontológica, de autoridades, diseño, transparencia, como explicar, privacidad
del diseño, reglamento de la Unión Europea (UE); se tendrá registrado un ciclo
de vida en este tema; 2024/1689, del artículo 25 del RGPD; que hay en México
sobre este tipo de actividad; y otras más cuestiones que elegantemente abordan
los diferentes autores, por lo cual no dudo en recomendarlo ampliamente para
personas interesadas en este precioso tema
ÍNDICE
Prólogo
Dr. Luis Gustavo Parra Noriega
Implementación y regulación de
herramientas Inteligencia Artificial IA
¿esquemas de autorregulación vinculante?:
Caso Meta
Dra. Amada María Arley Orduña
I.-
Introducción
II.-
Los
principios de Inteligencia Artificial IA
de
la OCDE: un marco global
III.-
El
compromiso de Meta con la Inteligencia
Artificial
IA responsable
IV.-
La
Nueva Ley Federal de Protección de Datos
Personales
en Posesión de Particulares
(LFPDPPP,
2025) y su impacto en
la
Inteligencia Artificial IA
V.-
Análisis
del caso Meta
VI.
¿Esquemas
de autorregulación vinculante?
VII.-
Conclusión
VIII.-
Referencias
Inteligencia Artificial IA, ciberseguridad
y datos personales: gobernanza de
riesgos y protección de derechos
en la era algorítmica
Dra. Anahiby Becerril Gil
I.-
Introducción
II.-
Inteligencia
artificial, ciberseguridad y protección
de
datos personales: análisis jurídico – tecnológico
comparado
III. -
Ciberseguridad
e inteligencia artificial:
amenazas
y riesgos para la privacidad
y
los datos personales
3.1.
Amenazas
actuales: ataques adversarios, filtraciones,
Inteligencia
Artificial IA generativa maliciosa
y
envenenamiento de modelos
3.2.
Vulnerabilidades
en infraestructuras digitales
críticas
y riesgo de vigilancia masiva automatizada
3.3.
Privacidad
y seguridad desde el diseño en
sistemas
de Inteligencia Artificial IA
3.4.
Evaluaciones
de impacto, ciberseguridad y
cumplimiento
normativo proactivo
3.5.
Neurodatos
y ciberneuroseguridad:
la
nueva frontera de la gobernanza basada en derechos
3.6.
Continuidad
entre ciberamenazas
e
impactos neurocognitivos
3.7.
Neurodatos
como límite último
de
la gobernanza tecnológica
3.8.
Propuestas
normativas y de gobernanza
sobre
neurodatos y ciberneuroseguridad:
Hacia
un enfoque preventivo,
integrado
y basado en derechos
IV.
Propuestas
normativas y de gobernanza
integradas
en virtud de la convergencia
de
la inteligencia artificial, la ciberseguridad
y
los datos personales
4.1.
Reconocimiento
normativo de tratamientos
de
alto riesgo y aplicación del principio
de
proporcionalidad reforzada
4.2.
Evaluaciones
de impacto integradas: privacidad,
ciberseguridad
e Inteligencia Artificial IA
4.3.
Seguridad
y privacidad desde el diseño
como
obligación jurídica exigible
4.4.
Transparencia
funcional, explicabilidad y
rendición
de cuentas algorítmica
4.5.
Gobernanza
multinivel y coordinación
entre
autoridades
V.
Conclusiones.
Gobernanza de la convergencia
entre
inteligencia artificial, ciberseguridad
y
datos personales desde una perspectiva de derechos
VI.
Referencias
La ubicuidad ética frente a la inferencia
algorítmica: la gobernanza de la
Inteligencia Artificial IA como imperativo
Mtra. Adriana Yadira Cárdenas Tagle
I.-
Introducción:
La asimetría entre la velocidad
tecnológica
y la protección jurídica
II.-
La
capacidad de inferencia de la Inteligencia Artificial IA:
La
transmutación de lo trivial en lo íntimo
III.-
Crisis
del paradigma de la anonimización
y
la tensión ontológica del "Dato Personal"
IV.-
Ética
en la IA y protección de datos:
Principios
para un nuevo contrato digital
V.-
Propuestas
normativas y de política pública:
Hacia
una gobernanza de la inferencia
VI.-
Conclusiones
VII.-
Referencias
Bibliográficas
Riesgos y vulnerabilidades en la
protección de datos personales en
sistemas de inteligencia artificial
Mtro. Juan Carlos Carrillo
Introducción
I.
El
cambio de paradigma: de la sustracción física
a
la replicación digital en la Inteligencia Artificial IA
II.
Tensiones
sistémicas entre el funcionamiento
algorítmico
y los principios de la LFPDPPP
1.
El
principio de finalidad frente a los modelos
de
propósito general
2.
El
principio de información frente a la
opacidad
algorítmica (Black Box)
3.
El
tratamiento de datos sensibles y el riesgo
de
discriminación automatizada
4.
El
principio de proporcionalidad y la
minimización
normada
5.
Transferencias
transfronterizas y la
soberanía
de la información en la nube
III.
Análisis
de riesgos y el impacto sancionatorio
en
el contexto corporativo
IV.-
La
Privacidad desde el Diseño (Privacy by Design)
como
eje de gobernanza tecnológica
Conclusiones
Referencias
Memoria algorítmica y olvido digital:
la privacidad en los modelos
de Inteligencia Artificial IA
Dra. Laura Verónica Coronado Contreras
I.-
Inteligencia
Artificial: el cambio de paradigma
II.-
La
falacia del Derecho al Olvido en México
III.-
La
naturaleza de intermediario:
¿puede
la Inteligencia Artificial IA ser
regulada
como “Puerto Seguro”?
IV.-
La
memoria permanente y la opacidad del algoritmo
V.-
La
arquitectura legal del futuro
VI.-
Referencias
Bibliográfica
La privacidad y su impacto
en la inteligencia artificial IA
Dr. Iván Díaz González
El futuro de la protección de datos
personales en sistemas de
inteligencia artificial IA
Mtra. Laura Lizette Enríquez Rodríguez
I.-
Introducción
II.-
La
tensión entre privacidad y protección de datos
personales
en la era de la inteligencia artificial
III.-
Los
riesgos para la protección de datos personales
en
los sistemas de inteligencia artificial
IV.-
Las
oportunidades y soluciones para
la
protección de datos personales
V.-
Conclusiones
VI.-
Referencias
Bibliográficas
Privacidad por diseño en sistemas
de inteligencia artificial: fundamentos
jurídicos, técnicas de protección
y desafíos regulatorios
Dr. Joel Alejandro Gómez Treviño
I.-
Introducción
II.-
Marco
conceptual de la privacidad por diseño
2.1.
Origen
y evolución del concepto
2.2.
Distinción
entre privacidad por diseño
y
privacidad por defecto
III.-
Los
siete principios fundacionales
de
la privacidad por diseño
3.1.
Principio 1:
Proactivo,
no reactivo; preventivo, no correctivo
3.2.
Principio 2:
Privacidad
como configuración predeterminada
3.3.
Principio 3:
Privacidad
incrustada en el diseño
3.4.
Principio 4:
Funcionalidad
completa – suma
positiva,
no suma cero
3.5.
Principio 5:
Seguridad
de extremo a extremo – protección
del
ciclo de vida completo
3.6.
Principio 6:
Visibilidad
y transparencia - mantenerlo abierto
3.7.
Principio 7:
Respeto
a la privacidad del usuario – mantener
un
enfoque centrado en el usuario
IV.-
Marco
Regulatorio: El RGPD y el Reglamento
de
Inteligencia Artificial de la Unión Europea
4.1.
El
artículo 25 del RGPD: Protección de datos
desde
el diseño y por defecto
4.2.
El
Reglamento de Inteligencia Artificial IA
de
la Unión Europea
4.3.
Interrelación
entre el RGPD y el Reglamento
de
Inteligencia Artificial IA (UE) 2024/1689
V.-
La
privacidad por diseño aplicada a sistemas
de
Inteligencia Artificial IA
5.1.
El
ciclo de vida de desarrollo de Inteligencia
Artificial
IA y la protección de datos
5.2.
Desafíos
específicos de la Inteligencia
Artificial
IA generativa
5.3.
Controles
de propósito y prevención
de
deriva de finalidad
VI.-
El
contexto mexicano:
marco
normativo y desafíos
6.1.
Marco
constitucional y legal de la
protección
de datos personales
6.2.
Tratamiento
de datos personales
en
cómputo en la nube
6.3.
Recomendaciones
del INAI sobre Inteligencia
Artificial
IA y datos personales
6.4.
Iniciativas
legislativas en materia
de
Inteligencia Artificial IA
VII.-
Técnicas
de protección de la privacidad
en
sistemas de Inteligencia Artificial IA
7.1.
Tecnologías
de mejora de la privacidad (PETs)
7.2.
Seudonimización
y anonimización
7.3.
Privacidad
diferencial
7.4.
Aprendizaje
federado
7.5.
Datos
sintéticos
VIII.-
Recomendaciones
prácticas para la implementación
8.1.
Para
responsables del tratamiento
8.2.
Para
desarrolladores de sistemas
de
Inteligencia Artificial IA
8.3.
Para
usuarios empresariales
8.4.
Gobernanza
de la memoria y gestión de datos
IX.-
Conclusiones
X.
Referencias
Bibliográficas
Impacto del Reglamento de Inteligencia
Artificial IA de la Unión Europea en México
Dr. Héctor E. Guzmán Rodríguez
I.-
Introducción
II.-
Las
fuentes del derecho de la Unión
Europea
y los Reglamentos
III.-
¿Qué
dice el Reglamento de
Inteligencia
Artificial IA?
3.1.
Ámbito
de aplicación
3.2.
Definiciones
básicas
3.3.
La
regulación del riesgo
3.4.
Sistema
de gestión de riesgos
3.5.
Datos
y gobernanza de datos
3.6.
Documentación
técnica
3.7.
Transparencia
y comunicación de información
a
los responsables del despliegue
3.8.
Supervisión
humana
3.9.
El
paquete Ómnibus Digital de la Comisión Europea
IV.-
Materias
relacionadas con el cumplimiento
de
una futura Ley de Inteligencia Artificial en México
Referencias
Bibliográficas
Casos de éxitos y fracasos en la
protección de datos personales
en inteligencia artificial
Mtra. Miriam Josefina Padilla Espinosa
I.
Introducción
II.
Casos
de éxito
III.
Casos
de fracaso
IV.-
Lecciones
aprendidas y mejores prácticas internacionales
Referencias
Bibliográficas
La regulación de la Protección de Datos
Personales e Inteligencia Artificial IA
Dr. Luis Gustavo Parra Noriega
I.-
Introducción
II.-
Marco
Conceptual
2.1
Protección
de datos personales y privacidad
2.2
Inteligencia
artificial: definición y alcance
2.3
Decisiones
automatizadas y explicabilidad
2.4
Sesgos
algorítmicos
2.5
Anonimización
y privacidad diferencial
III.-
Regulaciones
globales: Panorama Normativo
en
la PDP e Inteligencia Artificial IA
3.1
Reglamento
General de Protección de Datos
(GDPR)
de la Unión Europea
3.2
Ley
de Inteligencia Artificial IA de la Unión Europea
3.3
Convenio
108+ y estándares de la OCDE
3.4
Iniciativas
de UNESCO y otros marcos emergentes
3.5
Red
Iberoamericana de Protección de Datos
IV.-
Leyes
Nacionales
4.1
Leyes
de privacidad en Estados Unidos: CCPA y CPRA
4.2
China:
Entre el Control Estatal y la Innovación
4.3
Estonia:
Innovación y Privacidad
4.4
Brasil:
La Vanguardia Regulatoria del sur global
V.-
Marco
Normativo en México
5.1
Fundamento
constitucional en México
5.2
Leyes
de Protección de Datos Personales en México
5.3
Marco
regulatorio de inteligencia artificial en México
VI.-
Riesgos
y Desafíos de la Intersección
entre
Datos e Inteligencia Artificial
6.1
Sesgos
algorítmicos y discriminación
6.2
Falta
de transparencia y explicabilidad
6.3
Vigilancia
masiva y biometría
6.4
Scraping
y recopilación no autorizada de datos
6.5
Transferencias
internacionales de datos
6.6
Evaluación
de impacto y gestión de riesgos
VII.-
Gobernanza
y Cumplimiento: Privacidad
por
Diseño y Privacidad por Defecto
VIII.-
Conclusiones
Referencias
Bibliográficas
Recomendaciones
para el tratamiento de datos
personales
en sistemas de inteligencia artificial
Análisis transversal del marco normativo
y doctrinal europeo e Iberoamericano
Dr. Oscar Raúl Puccinelli Parucci
Introducción
I.-
Licitud:
las bases jurídicas para el tratamiento
II.-
Lealtad:
la prohibición de prácticas
engañosas
o perjudiciales
III.-
Transparencia
y explicabilidad algorítmica
IV.-
Limitación
de la finalidad
V.-
Minimización
de Datos
VI.-
Exactitud
VII.-
Limitación
del plazo de conservación
VIII.-
Integridad
y confidencialidad
IX.-
Reevaluación:
desafíos y recomendaciones para
la
implementación práctica de los principios
9.1.
Privacidad
desde el diseño y por defecto
en
sistemas de Inteligencia Artificial IA
9.2.
Evaluaciones
de impacto en la protección de datos
9.3.
Gobernanza
de Datos y Gestión del Ciclo de Vida
9.4.
Capacitación
y Cultura Organizacional
Referencias
Protección de Datos Personales e
Inteligencia Artificial IA: Marcos de Compliance,
mejores prácticas y desafíos regulatorios
Dr. Alfredo Alejandro Reyes Kraft
I.-
Introducción:
La Convergencia entre Protección
de
Datos e Inteligencia Artificial IA
1.1
El
Imperativo de la Protección de Datos en
la
Era de la Inteligencia Artificial IA
1.2
Principios
Fundamentales de Protección de Datos
1.3
El
Principio de Responsabilidad
Demostrada
(Accountability)
II.-
Marcos
Regulatorios Internacionales:
GDPR
y AI Act
2.1
El
Reglamento General de Protección
de
Datos (GDPR)
2.2
Transparencia
y el Debate sobre
el
"Derecho a la Explicación"
2.3
El
Reglamento sobre Inteligencia Artificial (AI Act)
2.4
Articulación
entre AI Act y GDPR
III.-
La
Perspectiva Mexicana:
Reforma
2025 y Tradición Doctrinal
3.1
La
Reforma de 2025: Decisiones Automatizadas
3.2
Contexto
Institucional: La Extinción del INAI
3.3
Antecedentes
Doctrinales:
Certificación
Digital y Firma Electrónica
IV.-
Mejores
Prácticas Internacionales
en
Protección de Datos
4.1
Definición
y Principios de Mejores Prácticas
4.2
Caso de Éxito: Microsoft y Privacy by
Design
4.3
Caso
de Éxito: Apple y Privacidad como
Diferenciador
Competitivo
4.4
Sector
Financiero
V.-
Marcos
de Compliance para IA y Protección de Datos
VI.-
Marcos
Internacionales de Interoperabilidad
VII.-
Desafíos
Específicos de la Inteligencia Artificial IA
VIII.-
Recomendaciones
Prácticas
IX.-
Conclusiones
Reflexión
Final
Referencias
Bibliográficas
El impacto de la Inteligencia Artificial IA
en la privacidad, intimidad y datos
personales. Retos y límites
Dr. Guillermo A. Tenorio Cueto
Introducción
I.-
Inteligencia
Artificial IA y privacidad: conceptos esenciales
II.-
Impactos
principales de la IA en la privacidad
III.-
Retos
actuales de la IA frente a la privacidad
IV.-
Límites
y respuestas regulatorias
V.-
Perspectivas
a futuro
VI.-
Conclusiones
Referencias
Bibliográficas
FICHA TÉCNICA:
1
libro
324
páginas
Pasta
delgada en color plastificada
Primera
edición 2026
ISBN
Papel 9791370591977
ISBN
Ebook 9791370591984
Coordinador:
Luis Gustavo Parra Noriega
Autor/a:
Amada María Arley Orduña Becerril Gil, Anahiby Cárdenas Tagle, Adriana Yadira
Carrillo, Juan Carlos Laura Coronado Contreras Díaz González, Iván Laura
Lizette Enríquez Rodríguez Gómez Treviño, Joel Alejandro Héctor E. Guzmán
Rodríguez Padilla Espinosa, Miriam Josefina Puccinelli Parucci, Oscar Raúl
Reyes Kraft, Alfredo Alejandro Guillermo A. Tenorio Cueto
Editor
Tirant lo Blanch
FAVOR DE PREGUNTAR
POR EXISTENCIAS EN:
Correo
electrónico:
Celular
y WhatsApp:
6671-9857-65
Gracias
a Google por publicarnos
Quedamos
a sus órdenes
IMPACTO
DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PROTECCIÓN DE DATOS PERSONALES
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