¿Es legal usar ChatGPT con datos personales en España?

¿Es legal usar ChatGPT con datos personales en España en 2025?

¿Es legal usar ChatGPT con datos personales en España? La respuesta corta es sí: es posible utilizar ChatGPT con datos personales en España siempre que se cumplan las exigencias del RGPD y la LOPDGDD, y se apliquen de forma proporcionada las nuevas obligaciones del AI Act. En la práctica esto implica definir una base jurídica clara, limitar la finalidad, firmar un contrato de encargo de tratamiento con el proveedor, valorar transferencias internacionales y documentar controles técnicos y organizativos. Cuando el caso de uso lo requiera por su impacto, conviene realizar una evaluación de impacto en protección de datos (DPIA) y reforzar la supervisión humana.

Marco legal aplicable en 2025

El RGPD y la LOPDGDD siguen marcando el estándar: licitud, lealtad y transparencia, minimización, limitación de la finalidad, exactitud, integridad y confidencialidad, así como responsabilidad proactiva. Sobre ese marco se superpone el AI Act con una lógica de obligaciones graduadas por riesgo —prohibidos, alto, limitado y mínimo— que afectan tanto a proveedores como a usuarios de sistemas de IA. En España, la AEPD mantiene sus competencias en protección de datos y la AESIA adquiere un papel operativo en la supervisión del uso seguro y responsable de la IA.

Cuándo y cómo introducir datos personales en ChatGPT

Antes de enviar cualquier información, la organización debe tener definida la finalidad del tratamiento y la base jurídica que la legitima. En operaciones habituales de soporte interno o atención al cliente, la base jurídica suele ser el interés legítimo ponderado o la ejecución de un contrato; el consentimiento sigue siendo válido cuando el test de ponderación no permita otra base o exista un propósito comercial específico. La minimización es decisiva: conviene seudonimizar, evitar identificadores directos, extremar cautelas con colectivos vulnerables y limitar categorías especiales de datos a supuestos estrictamente necesarios con garantías reforzadas.

La transparencia es igualmente esencial. Las políticas de privacidad y los avisos internos deben explicar que se emplean herramientas de IA, en qué supuestos y con qué garantías. Para evitar decisiones automatizadas con efectos jurídicos o similares sin garantías, resulta obligatorio mantener la intervención y supervisión humana y proporcionar vías de impugnación y revisión.

Checklist práctico para un despliegue seguro

Resulta eficaz empezar por un inventario de casos de uso y tipos de datos, un test de interés legítimo cuando proceda y una política interna de IA que marque límites operativos: qué puede enviarse, qué está prohibido y cómo se revisan los resultados. Conviene firmar un DPA con el proveedor que detalle subencargados, medidas de seguridad, gestión de incidencias, plazos de supresión y, de forma expresa, el tratamiento relativo a prompts y outputs. Cuando existan transferencias internacionales, se documenta una TIA y se emplea el marco UE–EE. UU. o cláusulas contractuales tipo con medidas suplementarias. En casos de alto riesgo por perfilado, gran escala o impacto significativo, se elabora una DPIA que integre además los elementos del AI Act: clasificación de riesgo, robustez, sesgo y gobernanza del ciclo de vida.

Durante la operación diaria es recomendable aplicar controles de contenido en los prompts para evitar información innecesaria, exigir revisión humana del output y registrar lo imprescindible para la trazabilidad. A nivel técnico, ayudan el cifrado, la segregación de accesos, la retención limitada y, cuando sea posible, la desactivación del uso de los datos para reentrenamiento.

Contratación con proveedores: cláusulas que protegen

El contrato debe especificar la ubicación de los datos y las condiciones de cualquier transferencia, el listado de subencargados y el régimen de notificación de cambios. En seguridad se espera cifrado en tránsito y reposo, pruebas de robustez y capacidad de auditoría razonable mediante informes y certificaciones. La cuestión del entrenamiento con los datos del cliente se deja cerrada por defecto en sentido restrictivo, salvo pacto expreso en contrario. También conviene fijar niveles de servicio, procedimientos de respuesta ante incidentes, límites de responsabilidad proporcionados al riesgo e indemnidades de propiedad intelectual. Finalmente, la salida del servicio debe garantizar portabilidad y exportación de historiales y registros en formatos abiertos.

Documentación que pide cualquier revisión

Una política de uso de IA clara y accesible, formación periódica para los equipos, registro de actividades de tratamiento, DPA y sus anexos, DPIA y TIA cuando proceda, y un procedimiento operativo para el ejercicio de derechos de los interesados. Completa el paquete un plan de respuesta a incidentes que cubra brechas, comunicaciones a autoridades y retirada de contenidos, además de un calendario de revisiones y auditorías periódicas.

Errores frecuentes y cómo evitarlos

Suelen aparecer tres fallos: introducir datos sensibles sin necesidad, operar sin DPA o sin control de subencargados, y permitir por omisión el uso de datos para entrenamiento. La solución pasa por seudonimizar, firmar y vigilar el contrato, exigir notificación previa de cambios y establecer un opt-out contractual y técnico. Otro error habitual es confiar ciegamente en el output: la medida preventiva es la revisión humana con criterios definidos y guías internas de validación.

Conclusión

El uso de ChatGPT con datos personales en España es viable y, bien gestionado, puede aportar eficiencia y calidad. La clave no es tecnológica, sino de gobierno del dato y del riesgo: finalidad y base jurídica claras, contrato equilibrado con el proveedor, controles técnicos y organizativos, documentación robusta y una cultura de revisión humana. Con ese enfoque, las organizaciones cumplen, reducen exposición sancionadora y ganan confianza ante clientes y autoridades.