El 16 de octubre de 2026, la Autoridad Nacional de Protección de Datos de Brasil (ANPD) comunicó resultados diferentes para tres soluciones de inteligencia artificial de su sandbox regulatorio: en movilidad, verificó medidas sobre el tráfico de datos y el procesamiento de imágenes; en salud, registró 30 casos clínicos simulados y problemas con las referencias; y en el proyecto vinculado al sector financiero, examinó documentación, pero dejó las pruebas técnicas para el ciclo siguiente. Participar no equivale a certificación, aprobación clínica ni demostración de cumplimiento íntegro de la Ley General de Protección de Datos Personales de Brasil (LGPD).
El tercer informe parcial de seguimiento corresponde al ciclo 3 del proyecto piloto de la ANPD con apoyo del Centro de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático de la Universidad de São Paulo (CIAAM/USP). Participan Synapse AI, Prevvine Tecnologia y Metatext. El propio informe distingue entre lo que se probó, lo que se entregó por escrito y las medidas todavía pendientes de verificación práctica.
Qué evalúa realmente el sandbox regulatorio
Un sandbox regulatorio es un entorno experimental supervisado que permite observar riesgos y probar salvaguardias en condiciones delimitadas. La metodología prevé seis ciclos; del segundo al sexto, cada uno combina preparación, experimentación y gestión de riesgos, seguida de evaluación y ajustes. Su propósito es generar evidencia para futuras decisiones regulatorias, no conceder licencias de funcionamiento ni declarar que cada producto es seguro en cualquier situación.
La evaluación reúne documentos, registros y pruebas técnicas, además de un marco ético de hasta 100 puntos inspirado en recomendaciones de la UNESCO. La puntuación describe los criterios examinados en ese ciclo, como gobernanza, transparencia y seguridad. No es una tasa de acierto del algoritmo ni una nota de eficacia clínica. Tampoco demuestra, por sí sola, el cumplimiento de todas las obligaciones legales.
Tres proyectos, tres niveles de evidencia
| Sector y solución | Documentado o verificado en el ciclo 3 | Aún pendiente de demostrar |
|---|---|---|
| Movilidad: Synapse AI, Trajetto | El tráfico auditado mostró cifrado en tránsito y el procesamiento de imágenes no identificó personas en las condiciones de ensayo. | Flujos hacia servicios externos, riesgo de identificación indirecta, accesibilidad, explicaciones al usuario y seguridad de la aplicación. |
| Salud: Prevvine, STAiDOC | Integración con HarpIA restablecida, 30 viñetas clínicas simuladas aplicadas y fallos detectados en referencias bibliográficas. | Resultados clínicos consolidados, transparencia, protección de datos personales, seguridad y avisos sobre límites de uso. |
| Finanzas y seguridad de IA: Metatext, GuardionAI | Revisión de arquitectura, flujos de datos y documentación regulatoria; dos pruebas previstas para el ciclo siguiente. | Pruebas prácticas de protección de datos y alertas, supervisión humana y aclaración de transferencias internacionales. |
Movilidad: qué comprobaron las pruebas de Trajetto
Trajetto utiliza información de desplazamientos y estimaciones de concentración de personas. Los investigadores auditaron la comunicación entre una aplicación modificada y una base de datos en un entorno que capturaba tráfico y empleaba datos sintéticos. En el flujo observado, los datos personales viajaban cifrados y no se encontraron identificadores de usuarios expuestos en texto claro. En otra prueba, el algoritmo de estimación de concentración no identificó individuos en las imágenes sintéticas examinadas.
La conclusión tiene límites concretos. La captura no abarcaba necesariamente todo el tráfico ni las llamadas a servicios de terceros, como las plataformas de mapas. Incluso sin recibir un nombre, un proveedor externo puede, en determinadas condiciones, relacionar una solicitud con un dispositivo o con la ubicación del usuario. También quedaron pendientes aspectos de accesibilidad, permisos de localización y transparencia. La puntuación ética de Synapse pasó de 45 a 68 puntos, con riesgo inherente alto, riesgo residual medio y una evaluación que permitió continuar con condiciones.
Salud: 30 casos simulados no validan la precisión clínica
STAiDOC ofrece apoyo a las decisiones de profesionales de la salud. El ciclo 3 restableció su conexión con HarpIA, el entorno utilizado para las evaluaciones, y permitió aplicar 30 viñetas clínicas, es decir, descripciones simuladas de casos con variaciones de perfil y contexto. Sin embargo, el informe detallado aclara que los registros de esos casos no contienen resultados consolidados de aciertos y fallos de las respuestas. También hubo dificultades temporales de integración. Por tanto, los 30 casos no prueban precisión diagnóstica, seguridad clínica ni ausencia de sesgos.
Los evaluadores encontraron respuestas con alucinaciones, referencias inexistentes y enlaces rotos en el componente de verificación bibliográfica NTAV. Su nivel de madurez tecnológica se revisó de TRL 7 a TRL 6; TRL mide la preparación tecnológica, no la eficacia médica. La puntuación ética general de Prevvine pasó de 60 a 63 puntos, con riesgo inherente crítico, residual medio y dictamen favorable con condiciones. Entre las tareas pendientes figuran mostrar las fuentes, advertir contra el uso en emergencias, ofrecer un canal visible de revisión humana, proteger frente a la reidentificación y demostrar la seguridad y continuidad del servicio.
El documento también recomienda comprobar si las funciones de la solución exigen su clasificación como software como producto sanitario. Es una evaluación regulatoria sectorial pendiente, no una clasificación terminada ni una aprobación de la autoridad sanitaria brasileña Anvisa.
Finanzas: por qué GuardionAI todavía no tiene pruebas técnicas concluidas
El comunicado público de la ANPD sitúa el proyecto de Metatext en el ámbito financiero y menciona la detección de fraudes y el bloqueo de operaciones sospechosas. El informe técnico, más específico, describe GuardionAI como una plataforma de seguridad y control de sistemas de agentes de IA e IA generativa. En el ciclo 3, el trabajo fue principalmente documental: se examinaron arquitectura, flujos de datos y obligaciones potencialmente aplicables. No hay demostración de que la ANPD haya probado y validado bloqueos reales de operaciones financieras.
El mapeo regulatorio pasó de 5 a 58 instrumentos legales, una ampliación de la revisión y no 58 casos de cumplimiento demostrado. Para el ciclo 4 se diseñaron dos pruebas independientes: una sobre protección o seudonimización de datos personales y otra sobre alertas enviadas al equipo de seguridad. Persisten preguntas sobre transferencias internacionales de datos, trazabilidad, responsabilidades, supervisión humana y explicabilidad de las decisiones del sistema.
Qué significa un dictamen sujeto a condiciones
El informe distingue entre salvaguardias declaradas por la empresa, las descritas en documentos, los mecanismos implementados y los efectivamente observados en pruebas. Trajetto y STAiDOC pudieron continuar la experimentación con condiciones. Eso no supone conformidad definitiva, una comparación justa entre sistemas con funciones distintas ni permiso irrestricto para tratar datos personales. Las verificaciones técnicas centrales de GuardionAI siguen previstas para el ciclo siguiente.
Para el ciclo 4, la ANPD solicita pruebas de protección de integraciones externas y accesibilidad en movilidad; análisis de los resultados de las viñetas, referencias y avisos en salud; y ejecución de las pruebas pendientes de GuardionAI. Lo aprendido puede orientar futuras directrices, pero el informe no creó una nueva norma general de IA ni sustituye las obligaciones vigentes de la LGPD o las competencias de los reguladores sectoriales.
