Entrenamiento o ajuste de modelos con datos propios en Ecuador: normas relacionadas
Entrenar, ajustar (fine-tuning) o alimentar modelos con datos de clientes, empleados o fuentes públicas. Exige una base jurídica para reutilizar datos personales, documentar los conjuntos de datos y, si se desarrolla un modelo de propósito general, cumplir obligaciones de proveedor.
Organizaciones que tratan datos con IA basándose en el interés legítimo, por ejemplo para entrenar modelos, prevenir fraude o personalizar marketing.
Qué prevé la norma
Aplicar la metodología de ponderación de la Superintendencia y documentar por qué el interés de la empresa no prevalece sobre los derechos de las personas.
Evidencias habituales
Análisis de interés legítimo firmado por tratamiento
Verificado en fuente oficial el 4 de noviembre de 2026Comprobado en el texto publicado por la SPDP: art. 2 (obligatoria para quien use el interés legítimo; solo para el sector privado) y anexo con la metodología. Vigente desde su suscripción, el 7-nov-2025.
Siete documentos base para alojar modelos propios o de pesos abiertos: procedencia, línea base de seguridad, pruebas adversariales, arquitectura, tarjeta de modelo, ciclo de vida y reversión.