Javiera está armando el inventario de datos de una empresa de servicios en Antofagasta antes del 1 de diciembre. Ya marcó como sensibles la carpeta de licencias médicas y la lista de afiliados al sindicato. Entonces abre una planilla que nadie le había mencionado: «Ayudas al personal». Tiene préstamos de emergencia, becas para hijos de trabajadores y una columna de comentarios donde se lee «para pagar el arriendo atrasado» y «quedó sola con los tres niños».
Nadie la había marcado. Para la Ley 21.719, es tan sensible como la de licencias.
Lo que dice la ley
La ley define los datos sensibles como los que se refieren a «hechos o circunstancias de su vida privada o intimidad» y que revelan, entre otras cosas, el origen étnico, la afiliación sindical, la salud, las creencias religiosas y también la situación socioeconómica (artículo 2°, letra g). Está en la misma lista que la salud.
La ley no define qué entra exactamente en «situación socioeconómica», y no todo dato con plata lo es. Un sueldo, por sí solo, es un dato personal común. Lo que la ley protege es lo que revela la situación económica de alguien: que está endeudado, que pidió ayuda, que recibe un beneficio por necesidad, que no puede pagar. Lo básico de qué es un dato personal y qué lo vuelve sensible está en La Ley 21.719 en tres conceptos, y la lista completa, en Qué es un dato sensible.
Hay un régimen aparte para un caso: los datos sobre obligaciones de carácter económico, financiero, bancario o comercial —morosidades, protestos— se pueden tratar sin consentimiento si se cumplen las reglas del Título III de la ley, y la ley dice expresamente que eso incluye los datos referidos a la situación socioeconómica del titular (artículo 13, letra a, y artículos 17 a 19). Eso es materia de otro artículo: Cobranza con IA.
Dónde aparece sin que nadie lo note
La salud tiene carpeta propia. La situación socioeconómica, casi nunca: se cuela en lugares que nadie revisa.
- Préstamos internos y anticipos de sueldo, sobre todo cuando alguien anota el motivo.
- Descuentos en la liquidación que revelan deudas, como las cuotas de un crédito.
- Becas y beneficios: la beca para el hijo de un trabajador, la ayuda por emergencia, el bono asignado por necesidad.
- Atención a clientes: el cliente que explica que no puede pagar porque se quedó sin trabajo, la solicitud de repactación con la historia detrás.
- Educación: las becas y rebajas de arancel, y lo que los apoderados cuentan para pedirlas.
- Municipios: la ficha social, que es entera de esto. Lo tratamos aparte en Municipios: la ficha social en un chat de IA.
Ejemplo. Un correo a la mesa de ayuda dice: «No pude pagar la cuota de marzo porque me quedé sin pega y estoy viviendo donde mi hermana». El correo es un reclamo común. La frase sobre el trabajo y la vivienda es un dato sensible.
Qué cambia cuando es sensible
Tratarla como sensible no es un rótulo: cambia varias cosas concretas.
- La base de licitud. La regla general es el consentimiento expreso del titular (artículo 16). Sin consentimiento, sólo en las excepciones de ese mismo artículo; por ejemplo, cuando hace falta para cumplir obligaciones en el ámbito laboral o de seguridad social, en el marco de la ley.
- La evaluación de impacto. La ley la exige siempre, antes de empezar, cuando se tratan datos sensibles en las hipótesis de excepción del consentimiento (artículo 15 ter, letra d).
- Las filtraciones. Si hay una vulneración de seguridad que afecta datos sensibles, no basta con avisar a la Agencia: hay que avisarle también a cada persona afectada (artículo 14 sexies).
- El secreto. Vulnerar el deber de secreto sobre datos sensibles está entre las infracciones gravísimas (artículo 34 quáter, letra d), y al fijar el monto de una multa la Agencia considera si el tratamiento incluía datos sensibles (artículo 37).
Para quien cumple, la tarea práctica es la de Javiera: buscar dónde aparece y marcarlo en el inventario igual que la salud.
Y cuando alguien la pega en una IA
Como la situación socioeconómica viaja en texto libre —un correo, una solicitud, un comentario—, es fácil que llegue a un chat de IA sin que nadie lo decida. Alguien pega el correo del cliente para que la IA le ayude a responder, y con el correo va la cesantía y la vivienda.
Casi siempre la respuesta no necesita esa parte. Para redactar la respuesta a una solicitud de repactación, la IA necesita saber qué se pide y qué se puede ofrecer, no la historia de la persona. Es el principio de proporcionalidad: sólo lo necesario para el fin (artículo 3°, letra c).
Ejemplo. Antes: «Responde a este cliente: “No pude pagar la cuota de marzo porque me quedé sin pega y estoy viviendo donde mi hermana”». Después: «Un cliente pide repactar una cuota atrasada. Redacta una respuesta amable que explique las dos opciones de repactación disponibles».
Dónde entra Plumii
Plumii tapa nombres, RUT, correos, teléfonos y direcciones antes de que lleguen al modelo, pero el filtro no reconoce los datos sensibles, y la situación socioeconómica es uno de ellos. Si alguien pega «Carla Soto pidió un anticipo para pagar el arriendo atrasado», el modelo recibe «{NAME} pidió un anticipo para pagar el arriendo atrasado». El dato llega; lo que Plumii logra es que llegue sin el nombre. Por eso, aquí más que en ningún otro lado, importa lo que se escribe. Más en preguntas frecuentes.
Este artículo es información general, no asesoría legal. El texto oficial de la ley está en la Biblioteca del Congreso Nacional.