Mientras las empresas chilenas aceleran la incorporación de Inteligencia Artificial en sus operaciones, el país se prepara para uno de los cambios más importantes de las últimas décadas en materia de protección de datos personales. La Ley 21.719 establece nuevas exigencias para el tratamiento de esta información y crea una autoridad especializada encargada de fiscalizar su cumplimiento.
El Gobierno presentó recientemente una propuesta para aplazar la entrada en vigencia de la normativa desde el 1o de diciembre de 2026 hasta el 1o de diciembre de 2027. La iniciativa busca ampliar el plazo disponible para instalar la nueva institucionalidad y facilitar la adaptación de las organizaciones públicas y privadas.
Para GlobalLogic, compañía del grupo Hitachi especializada en ingeniería digital, este escenario plantea un desafío que va más allá del cumplimiento legal. Las empresas necesitan revisar cómo están construidos sus sistemas y determinar qué ocurre con los datos personales cuando incorporan Inteligencia Artificial a sus procesos.
“La discusión no debería limitarse a cuánto tiempo tendrán las empresas para cumplir con la ley. La pregunta es si hoy saben realmente qué datos utilizan sus sistemas de Inteligencia Artificial, de dónde provienen, cómo se procesan y quién puede acceder a ellos. Esa información es fundamental para proteger a las personas y operar con mayor seguridad”, señala Gabriel Arango, Head of Technology de GlobalLogic Latam.
Chile acelera la adopción de IA, pero todavía enfrenta dificultades para escalarla
La preparación para la nueva normativa coincide con un período de rápida incorporación de Inteligencia Artificial en el mercado chileno. De acuerdo con un estudio difundido por la Cámara de Comercio de Santiago en agosto de 2026, más del 80% de las grandes empresas utiliza Inteligencia Artificial. Sin embargo, solo un 3,6% ha logrado escalar sus iniciativas de manera transversal y con retornos medibles.
A comienzos de septiembre, la Cámara de Comercio de Santiago, Corfo y PMG presentaron además el primer índice nacional de madurez en Inteligencia Artificial, elaborado a partir de información de 740 empresas. Chile obtuvo 34 puntos sobre 100, en un escenario donde uno de los principales desafíos es convertir la adopción tecnológica en una hoja de ruta con prioridades y resultados concretos.
Para GlobalLogic, estos antecedentes muestran que la expansión de la IA debe ir acompañada de una revisión de los sistemas y datos que sostienen su funcionamiento. Una empresa puede incorporar nuevas herramientas con rapidez, pero tendrá dificultades para controlar sus resultados si mantiene información dispersa, procesos poco documentados o sistemas que no permiten seguir el recorrido de los datos.
El desafío no es solo proteger los datos, sino saber cómo se utilizan
La Ley 21.719, publicada en diciembre de 2024, moderniza el marco chileno de protección de datos personales. Entre sus cambios se encuentra la creación de la Agencia de Protección de Datos Personales, un organismo público autónomo y de carácter técnico que tendrá funciones de fiscalización y protección de los derechos de las personas.
En este contexto, la incorporación de Inteligencia Artificial agrega nuevas preguntas para las organizaciones. Un sistema puede utilizar información proveniente de distintas plataformas, combinar bases de datos y generar resultados que posteriormente influyan en decisiones comerciales u operacionales.
Por eso, GlobalLogic plantea que las empresas deben ser capaces de identificar el origen de la información, establecer quién tiene acceso a ella y mantener registros sobre su tratamiento. También necesitan mecanismos para detectar errores y supervisar los resultados de sus sistemas de IA.
“El desafío ya no es solamente proteger una base de datos. Hoy las organizaciones necesitan entender cómo circula la información entre sus sistemas y qué hace la Inteligencia Artificial con ella. Si esos controles no se incorporan desde el diseño, corregirlos cuando la tecnología ya está operando puede ser mucho más complejo”, explica Arango.
Cinco aspectos que las empresas deberían revisar desde ahora
Desde su experiencia en ingeniería digital, datos e Inteligencia Artificial, GlobalLogic identifica cinco áreas que las organizaciones pueden abordar durante este período de preparación:
1. Identificar los datos personales que utilizan: Reconocer qué información recopilan los sistemas, de dónde proviene y para qué se utiliza, incluyendo las herramientas de Inteligencia Artificial.
2. Revisar la arquitectura de datos: Determinar dónde se almacena la información, cómo circula entre plataformas y qué sistemas o proveedores tienen acceso a ella.
3. Incorporar controles desde el diseño: Considerar permisos de acceso, seguridad, trazabilidad y mecanismos de validación antes de poner nuevas soluciones en funcionamiento.
4. Supervisar los sistemas de IA: Establecer procedimientos para monitorear sus resultados, detectar comportamientos inesperados y permitir la intervención humana cuando sea necesario.
5. Coordinar a las áreas involucradas: Integrar el trabajo de tecnología, seguridad, operaciones y equipos legales para que la preparación no dependa exclusivamente de un departamento.
