El avance acelerado de las tecnologías de inteligencia artificial aplicadas a datos geoespaciales está generando enormes beneficios en ámbitos tan diversos como la planificación urbana, la gestión ambiental o la respuesta ante emergencias. Sin embargo, esta revolución tecnológica también plantea desafíos éticos y legales significativos que requieren una reflexión profunda y marcos regulatorios adecuados, especialmente en lo relativo a la privacidad, la equidad y la transparencia.
El componente geoespacial de los datos personales
Los datos geoespaciales tienen una característica distintiva que los hace particularmente sensibles desde el punto de vista de la privacidad: su capacidad para revelar patrones de movilidad, rutinas y comportamientos de individuos y grupos. La información sobre dónde estamos, hacia dónde nos movemos y con qué frecuencia visitamos determinados lugares puede revelar aspectos muy íntimos de nuestras vidas: desde nuestras creencias religiosas (visitas a lugares de culto) o opiniones políticas (participación en manifestaciones), hasta nuestro estado de salud (visitas a centros médicos especializados) o situación familiar.
En España, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea reconoce la naturaleza sensible de los datos de localización y establece requisitos específicos para su tratamiento. Sin embargo, el rápido desarrollo de nuevas capacidades de recopilación y análisis de datos geoespaciales está generando situaciones que no siempre encajan claramente en los marcos legales existentes.
Un ejemplo particularmente complejo es el uso de técnicas de análisis de imágenes satelitales o aéreas mediante inteligencia artificial. Estas tecnologías pueden identificar y seguir vehículos, detectar actividades en espacios privados o incluso reconocer individuos cuando la resolución es suficientemente alta. ¿Cómo aplicamos los principios de consentimiento informado cuando analizamos retrospectivamente imágenes que pueden contener miles de personas que nunca fueron informadas de este procesamiento?
La paradoja de la anonimización geoespacial
Una de las estrategias habituales para proteger la privacidad en el tratamiento de datos personales es la anonimización. Sin embargo, los datos geoespaciales presentan desafíos específicos que pueden hacer que la anonimización efectiva sea extremadamente difícil o incluso imposible en algunos casos.
Investigaciones recientes, como las realizadas por la Universidad Politécnica de Cataluña, han demostrado que patrones de movilidad supuestamente "anonimizados" pueden ser suficientes para identificar a individuos concretos con una precisión sorprendentemente alta. Esto se debe a que nuestros patrones de desplazamiento son altamente únicos: la combinación de los lugares que visitamos regularmente (domicilio, trabajo, gimnasio, etc.) crea una "huella espacial" que puede ser tan distintiva como una huella dactilar.
Las técnicas tradicionales de anonimización, como la agregación espacial (reducir la precisión de las coordenadas) o la agregación temporal (reducir la precisión temporal de los registros), pueden no ser suficientes cuando se dispone de series temporales largas o cuando se combinan con otros conjuntos de datos.
Este fenómeno ha llevado a desarrollar nuevos enfoques como la "privacidad diferencial geoespacial", que añade ruido controlado a los datos para evitar la identificación individual mientras preserva la utilidad estadística del conjunto. El Centro Criptológico Nacional español está participando activamente en el desarrollo de estas metodologías, especialmente relevantes para la publicación de datos abiertos derivados de información geolocalizada.
Sesgos y discriminación en los sistemas de IA geoespacial
Los sistemas de inteligencia artificial aplicados a datos geoespaciales no están exentos del problema de sesgos algorítmicos que afecta a muchas otras aplicaciones de la IA. Estos sesgos pueden manifestarse de formas específicas en el contexto geoespacial y tener consecuencias particularmente graves cuando informan decisiones con impacto territorial.
Un ejemplo preocupante es el sesgo de representación en los datos de entrenamiento. Si los algoritmos se entrenan principalmente con datos provenientes de áreas urbanas densamente pobladas y tecnológicamente conectadas, pueden funcionar deficientemente cuando se aplican a zonas rurales o a barrios con menor penetración tecnológica. Esto puede llevar a lo que algunos investigadores han denominado "brecha digital geoespacial", donde determinadas áreas geográficas reciben sistemáticamente peores servicios o análisis menos precisos.
En España, un estudio reciente realizado por la Universidad de Sevilla analizó varios sistemas de predicción de demanda de servicios públicos basados en IA y encontró que tendían a subestimar sistemáticamente las necesidades de barrios con mayor población inmigrante o de edad avanzada, precisamente por la menor huella digital de estos colectivos en los datos de entrenamiento.
Otro ámbito donde los sesgos algorítmicos pueden tener graves consecuencias es en los sistemas de valoración inmobiliaria basados en IA. Si estos sistemas se entrenan con datos históricos que reflejan patrones de segregación o discriminación, pueden perpetuar y amplificar estas dinámicas. En Barcelona, un proyecto colaborativo entre el ayuntamiento y la sociedad civil está auditando los algoritmos utilizados por plataformas inmobiliarias para detectar y mitigar posibles efectos discriminatorios en determinados barrios o colectivos.
Vigilancia masiva y geodatos: límites éticos y legales
La combinación de datos geoespaciales con tecnologías de reconocimiento e identificación plantea serios interrogantes sobre los límites éticos y legales de la vigilancia. La creciente capacidad para recopilar, integrar y analizar datos de ubicación a gran escala está difuminando la línea entre aplicaciones legítimas de seguridad pública y posibles escenarios de vigilancia masiva incompatibles con los derechos fundamentales.
En España, como en el resto de la Unión Europea, existe un marco legal que establece límites claros: la vigilancia debe ser proporcionada, tener un fin legítimo, contar con garantías adecuadas y estar sujeta a supervisión independiente. Sin embargo, la aplicación práctica de estos principios en el contexto de las nuevas capacidades tecnológicas no siempre resulta evidente.
Un caso que ilustra esta complejidad fue el despliegue, durante la pandemia de COVID-19, de sistemas de monitorización de movilidad poblacional basados en datos agregados de operadoras de telefonía móvil. Aunque estos datos estaban teóricamente anonimizados y su uso tenía un claro propósito de salud pública, surgieron preocupaciones sobre posibles usos secundarios, la eficacia real de la anonimización y la falta de transparencia sobre quién tendría acceso a estos datos y durante cuánto tiempo.
Más recientemente, la propuesta de instalar sistemas de reconocimiento facial en espacios públicos de algunas ciudades españolas ha generado intensos debates. Aunque estos sistemas podrían justificarse para fines específicos de seguridad, el riesgo de "function creep" (expansión gradual hacia usos no previstos inicialmente) y su potencial efecto intimidatorio sobre el ejercicio de libertades como la de reunión o manifestación han llevado a muchos expertos en derechos digitales a pedir moratorias o prohibiciones.
La Agencia Española de Protección de Datos ha emitido varias recomendaciones sobre el uso de tecnologías de geolocalización y vigilancia, enfatizando principios como la minimización de datos, la evaluación de impacto previa, la transparencia y la garantía de derechos como el de oposición o supresión.
Transparencia y explicabilidad en sistemas geoespaciales basados en IA
La creciente complejidad de los sistemas de IA aplicados a datos geoespaciales plantea desafíos significativos en términos de transparencia y explicabilidad. Muchos de estos sistemas funcionan como "cajas negras" cuyos criterios de decisión resultan opacos no solo para los ciudadanos afectados sino incluso para los propios operadores del sistema.
Esta opacidad es particularmente problemática cuando estos sistemas informan decisiones con impacto directo en derechos y oportunidades de las personas. Por ejemplo, algoritmos que determinan la distribución de recursos públicos en el territorio, que evalúan riesgos ambientales o que influyen en decisiones de planificación urbana pueden afectar significativamente a comunidades enteras sin que estas comprendan los criterios utilizados.
En España, la reciente Carta de Derechos Digitales reconoce explícitamente el derecho a la transparencia e información en el uso de algoritmos, así como el derecho a solicitar la supervisión humana e impugnar decisiones automatizadas. Sin embargo, la implementación práctica de estos derechos en el contexto de sistemas geoespaciales complejos plantea desafíos técnicos considerables.
Algunas administraciones públicas españolas están adoptando enfoques proactivos. El Ayuntamiento de Valencia, por ejemplo, ha implementado un "registro público de algoritmos" donde documenta los sistemas automatizados utilizados en la gestión urbana, explicando de forma comprensible sus objetivos, funcionamiento y posible impacto. Esta iniciativa incluye sistemas de análisis geoespacial como los utilizados para optimizar rutas de recogida de residuos o predecir necesidades de mantenimiento en espacios públicos.
En el ámbito académico, grupos de investigación como el Grupo de IA Ética de la Universidad Pompeu Fabra están desarrollando metodologías para auditar sistemas de IA geoespacial y hacerlos más explicables, aplicando técnicas como los "mapas de atención" que visualizan qué características espaciales están influyendo más en las predicciones del modelo.
Soberanía y geopolítica de los datos geoespaciales
La cuestión de quién posee, controla y tiene acceso a los datos geoespaciales trasciende el ámbito individual para convertirse en un asunto de soberanía nacional y geopolítica. La dependencia de infraestructuras, servicios y datos geoespaciales controlados por un pequeño número de actores, principalmente grandes corporaciones tecnológicas y potencias extranjeras, plantea interrogantes sobre la autonomía estratégica y la capacidad de decisión independiente.
Esta preocupación es particularmente relevante en Europa, donde existe una creciente conciencia sobre la necesidad de desarrollar capacidades propias en tecnologías críticas. En el ámbito geoespacial, iniciativas como el programa Copernicus de la Agencia Espacial Europea (con importante participación española) están contribuyendo a reducir la dependencia externa proporcionando imágenes satelitales de alta calidad bajo un modelo de datos abiertos.
Sin embargo, el desafío va más allá de la captura de datos primarios. La capacidad para almacenar, procesar, analizar y extraer valor de estos datos mediante inteligencia artificial también está altamente concentrada. Las principales plataformas de computación en la nube que ofrecen servicios de análisis geoespacial avanzado están controladas por empresas estadounidenses o chinas, lo que plantea cuestiones sobre la jurisdicción aplicable a estos datos y las garantías de acceso a largo plazo.
España, como parte de la estrategia europea de soberanía digital, está impulsando iniciativas para fortalecer el ecosistema nacional y europeo de tecnologías geoespaciales. El Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia incluye inversiones específicas para desarrollar infraestructuras de datos espaciales, capacidades de observación de la Tierra y tecnologías de análisis geoespacial. Paralelamente, se están reforzando marcos normativos como la Ley de Seguridad Nacional en sus aspectos relacionados con infraestructuras críticas de información geográfica.
El camino hacia un uso ético de la IA geoespacial
Ante los desafíos descritos, es fundamental desarrollar enfoques que permitan aprovechar el enorme potencial de la IA aplicada a datos geoespaciales mientras se gestionan adecuadamente sus riesgos éticos y sociales. Este equilibrio requiere acciones en múltiples niveles:
A nivel regulatorio, España está participando activamente en el desarrollo del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, que establecerá requisitos específicos para sistemas de IA considerados de alto riesgo, entre los que se incluirán muchas aplicaciones geoespaciales. Es importante que estas regulaciones sean lo suficientemente flexibles para adaptarse a la rápida evolución tecnológica, pero también lo bastante robustas para garantizar protecciones efectivas.
Más allá de la regulación formal, el desarrollo de estándares y buenas prácticas específicas para el sector geoespacial resulta esencial. Iniciativas como la "Carta Ética de los Datos Geoespaciales", promovida por el Instituto Geográfico Nacional en colaboración con universidades y empresas del sector, están definiendo principios y directrices voluntarias adaptadas a los desafíos específicos de estos datos.
En el ámbito educativo y profesional, es fundamental incorporar consideraciones éticas en la formación de especialistas en geomática, ciencia de datos e inteligencia artificial. Universidades españolas como la Universidad Politécnica de Madrid han comenzado a incluir módulos específicos sobre ética de datos geoespaciales en sus programas de grado y posgrado relacionados con estas disciplinas.
Las metodologías de "ética desde el diseño" también están ganando relevancia en el desarrollo de sistemas geoespaciales. Este enfoque, que integra consideraciones éticas desde las primeras fases de conceptualización y desarrollo, está siendo adoptado por empresas españolas del sector como Indra o GMV en sus soluciones de análisis territorial basadas en IA.
Participación ciudadana y gobernanza colectiva
Un aspecto crucial para garantizar un uso ético de los datos geoespaciales es la participación de la ciudadanía en su gobernanza. Los datos sobre el territorio afectan a comunidades enteras y, por tanto, las decisiones sobre su recopilación, uso y acceso deberían incorporar mecanismos de participación y control democrático.
Experiencias como los "Laboratorios Ciudadanos de Datos" implementados en ciudades como Barcelona o Madrid están demostrando el valor de involucrar a la ciudadanía en la definición de prioridades, el diseño de soluciones y la evaluación de impactos de proyectos basados en datos geoespaciales. Estos espacios permiten confrontar diferentes perspectivas y garantizar que los beneficios de estas tecnologías se distribuyan equitativamente.
Otro enfoque prometedor es el de los "data commons" o "comunes de datos", modelos de gobernanza que permiten gestionar datos geoespaciales como recursos compartidos bajo reglas definidas colectivamente. Iniciativas como "Decidim Data" en Barcelona están experimentando con estos modelos para datos urbanos, estableciendo mecanismos de decisión colectiva sobre qué datos se recopilan, cómo se procesan y quién puede acceder a ellos.
Conclusión: hacia un uso responsable y beneficioso de la IA geoespacial
La combinación de inteligencia artificial y datos geoespaciales tiene un potencial transformador para abordar desafíos sociales, económicos y ambientales en España. Desde la planificación de ciudades más sostenibles hasta la gestión eficiente de recursos naturales o la respuesta coordinada ante emergencias, estas tecnologías pueden contribuir significativamente al bien común.
Sin embargo, aprovechar este potencial de manera responsable requiere abordar de forma proactiva los desafíos éticos, legales y sociales que plantea. La privacidad, la equidad, la transparencia y la soberanía no son obstáculos para la innovación, sino condiciones necesarias para una innovación socialmente beneficiosa y sostenible en el tiempo.
España, con su combinación de capacidades tecnológicas, marcos regulatorios avanzados y tradición de debate público, está en una posición favorable para contribuir al desarrollo de un modelo de "IA geoespacial ética" que pueda servir de referencia internacional. El camino no está exento de dificultades, pero el esfuerzo colectivo por recorrerlo de manera reflexiva y participativa determinará en gran medida nuestra capacidad para construir territorios más inteligentes, sostenibles y habitables para todos.