ÆGIS analizado por ÆGIS.
Este documento es la Evaluación de Impacto en Protección de Datos del propio servicio AIM ÆGIS. Aplicamos a nuestro producto la misma metodología que el agente aplica para los partners: criterios AEPD del Art. 35.4, directrices WP248 del EDPB, guía AEPD sobre IA agéntica, doctrina sancionadora reciente. Cada conclusión está anclada a la fuente primaria correspondiente.
VERSIÓN 1.0 · 18 MAYO 2026 · REVISIÓN CONTINUA ANTE CAMBIOS MATERIALES
§1 · Identificación del tratamiento
§2 · ¿Es obligatoria la EIPD?
Aplicamos la regla operativa: concurrencia de ≥2 criterios = EIPD obligatoria. Análisis de los 11 criterios AEPD del Art. 35.4 contra ÆGIS:
| Criterio AEPD | Concurre | Justificación |
|---|---|---|
| 1 · Perfilado o valoración de sujetos en múltiples ámbitos | NO | ÆGIS no perfila a interesados ni evalúa su personalidad/comportamiento. El usuario directo es el partner-counsel, sobre el que solo guardamos datos de cuenta y uso. |
| 2 · Decisiones automatizadas que impidan ejercer un derecho o acceder a un servicio/contrato | NO | ÆGIS produce análisis razonado; las decisiones jurídicas las toma el partner-counsel. No hay decisión automatizada del Art. 22 RGPD ni efectos significativos sobre interesados. |
| 3 · Observación, monitorización, geolocalización sistemática · servicios de la sociedad de la información | NO | No observamos comportamiento de interesados fuera del servicio. Logs son técnicos (acceso, errores) bajo Art. 32 RGPD, no comportamentales. |
| 4 · Categorías especiales (Art. 9) · datos de Art. 10 · datos financieros/solvencia | NO | Categorías especiales y datos del Art. 10 vetadas por T&C salvo plan Enterprise con contrato Art. 28 específico. Datos financieros: solo el método de pago tratado por Stripe (cuando se integre). |
| 5 · Datos biométricos identificación única | NO | No tratamos biométricos. |
| 6 · Datos genéticos | NO | No aplica. |
| 7 · Tratamiento a gran escala (criterios WP243) | NO | Volumen actual moderado (decenas a cientos de partner-counsels). No alcanza umbrales WP243. Si se alcanzase, esta DPIA se revisaría. |
| 8 · Asociación, combinación o enlace de BBDD distintas con finalidades/responsables distintos | NO | No realizamos enriquecimiento ni cruce con datasets externos. Cada tenant queda aislado. |
| 9 · Sujetos vulnerables (menores 14, discapacitados, víctimas violencia género) | NO | No targets a colectivos especialmente vulnerables. Usuario tipo: profesional adulto del cumplimiento. |
| 10 · Nuevas tecnologías o uso innovador | SÍ | IA agéntica con memoria conversacional. La AEPD publicó orientaciones específicas el 18 feb 2026 que aplicamos en §3. |
| 11 · Impedimento del ejercicio de derechos | NO | Los derechos del Art. 15-22 RGPD se ejercen desde el panel del usuario o por email a privacidad@aim-aegis.eu / dpo@aim-aegis.eu. Plazos del Art. 12 RGPD. |
Resultado: concurre el criterio 10 (nuevas tecnologías). Aunque la AEPD considere obligatoria la EIPD habitualmente cuando concurren ≥2 criterios, la guía AEPD sobre IA agéntica (18 feb 2026) sostiene que la introducción de un agente de IA en un tratamiento exige revisar la EIPD aunque el tratamiento original ya hubiera sido evaluado. Aplicamos por tanto el principio de responsabilidad proactiva (Art. 5.2 RGPD) y elaboramos esta EIPD voluntariamente, dando entrada al análisis específico de IA agéntica del §3.
«Tratamientos que impliquen la utilización de nuevas tecnologías o un uso innovador de tecnologías consolidadas, incluyendo la utilización de tecnologías a una nueva escala, con un nuevo objetivo o com…»
§3 · Riesgos identificados y medidas de mitigación
Análisis de los riesgos específicos de un sistema de IA agéntica aplicado al cumplimiento, conforme a la guía AEPD de febrero 2026 y a la Opinion 28/2024 EDPB sobre modelos IA.
Amenaza: El modelo de IA podría producir citas a artículos inexistentes o erróneos, induciendo a error al partner-counsel.
Mitigación: Citation Verifier v1.4: cada cita producida por el agente se valida en tiempo real contra el RKB. Las no verificadas se marcan visiblemente UNVERIFIED en ámbar; la confianza del paso se rebaja una posición. Tests de regresión 280+.
Amenaza: Si el proveedor del modelo entrenó con datos personales obtenidos sin base jurídica, el despliegue de ÆGIS podría arrastrar contaminación según EDPB 28/2024.
Mitigación: Diligencia debida documentada sobre el proveedor de IA: revisión de su política de privacidad y de uso de datos, verificación de adhesión al DPF UE-EE.UU., contrato de encargo en vigor. Detalle nominativo de subencargados en /aegis/dpa-modelo (obligación Art. 28.3).
Amenaza: Acumulación involuntaria de datos personales en la "memoria" conversacional, o cruce de información entre conversaciones del mismo o distinto usuario, contraviniendo principios de minimización y plazos. Riesgo identificado expresamente por AEPD feb 2026.
Mitigación: Diseño explícito: cada conversación es un contexto cerrado. No hay memoria a largo plazo compartida entre conversaciones. Borrado de conversación = supresión de datos en la aplicación. No hay fine-tuning con datos de usuarios. Aislamiento por tenant a nivel de base de datos.
Amenaza: Datos enviados al proveedor de IA (EE. UU.) en cada inferencia podrían caer bajo legislación de acceso gubernamental (FISA 702).
Mitigación: Aplicación y base de datos en infraestructura europea (Amsterdam). Para la inferencia de IA: cobertura DPF UE-EE.UU. + Cláusulas Contractuales Tipo 2021/914 + Transfer Impact Assessment documentado. Datos enviados son mínimos (la pregunta del usuario + contexto técnico, sin datos personales por defecto).
Amenaza: Acceso no autorizado a conversaciones de usuarios podría exponer información sensible de sus clientes.
Mitigación: Medidas Art. 32 RGPD: hash adaptativo de alto coste para contraseñas, HTTPS+HSTS, CSP, X-Frame-Options, X-Content-Type-Options, Referrer-Policy, Permissions-Policy, CSRF, rate-limiting, logs append-only. Plan de respuesta alineado con Art. 33 RGPD (notificación AEPD en 72h) y Art. 34 (al interesado si alto riesgo) y, si aplica, NIS2 Art. 23.
Amenaza: El usuario no podría auditar cómo el agente llegó a una conclusión, contraviniendo el principio de transparencia (Art. 5.1.a RGPD).
Mitigación: Cada respuesta expone su cadena de razonamiento completa (interpret · plan · retrieve · cross_map · synthesize) con citas literales. Esto es ya superior al estándar requerido — es el valor diferencial del producto.
Amenaza: El partner-counsel podría dar por bueno el análisis del agente sin contrastar, contraviniendo la "supervisión humana significativa" que exige la guía AEPD feb 2026 y el Art. 14 AI Act.
Mitigación: Cuatro medidas combinadas: (1) banner permanente de Art. 50 AI Act en cada conversación que recuerda que la responsabilidad última es humana; (2) marcas UNVERIFIED ámbar visualmente prominentes; (3) T&C cláusula 5 que asigna responsabilidad jurídica al partner-counsel; (4) materiales de alfabetización en IA (Art. 4 AI Act) disponibles en /aegis/alfabetizacion.
Amenaza: Un actor malicioso podría intentar manipular al agente embebiendo instrucciones en el contexto de la pregunta (p. ej. en un documento aportado) que alteren el razonamiento.
Mitigación: Saneamiento del input en el frontend (HTML escape con autoescape del motor de plantillas activado) y backend (validación de longitud + caracteres). El agente opera bajo un system prompt fijo que prioriza siempre las instrucciones AEPD/EDPB sobre instrucciones del input. Monitorización de prompts anómalos. Sin acceso del agente a funciones externas (no hay tool-use con efectos en sistemas del cliente).
Amenaza: Un atacante con acceso al backend podría leer historiales de conversación de otros usuarios, exponiendo casos confidenciales.
Mitigación: Aislamiento por tenant a nivel de query (filtrado automático por tenant_id en todos los modelos). Solo los SUPERADMIN tienen acceso transversal; lista limitada y auditada. Cifrado en reposo de la base de datos. Logs append-only de cada acceso.
Amenaza: AEPD feb 2026 advierte de que cuando un agente actúa en nombre del usuario puede recibir permisos excesivos (machine identities).
Mitigación: ÆGIS no actúa en nombre del usuario fuera del propio servicio. No tiene tool-use con OAuth ni credenciales de terceros del usuario. La autonomía del agente está limitada a operaciones de lectura/razonamiento sobre el RKB.
§4 · Conclusión
Los diez riesgos identificados se reducen a nivel bajo o muy bajo tras la aplicación de las medidas técnicas y organizativas descritas, salvo R7 (sesgo de automatización) y R8 (inyección de prompts) que quedan en riesgo residual medio al depender en parte del comportamiento humano y de un entorno adversarial dinámico. Procede continuar el tratamiento sin consulta previa a la AEPD (Art. 36 RGPD), con seguimiento reforzado de R7 y R8 y revisión obligatoria de esta DPIA ante:
- Cualquier cambio material del producto que modifique el inventario de datos o las transferencias.
- Publicación de nueva guía AEPD relevante o sentencia TJUE que afecte al razonamiento.
- Incidente de seguridad significativo.
- En todo caso, revisión anual programada.
Firmado por: el DPO designado del responsable (ver /aegis/dpo) tras revisión técnica del equipo y validación por el responsable del tratamiento.
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