Inteligencia artificial y protección de datos personales de las víctimas de graves violaciones a los derechos humanos en Colombia y Brasil
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Universidad Santo Tomás
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El uso de sistemas de inteligencia artificial (IA) sobre bases de datos de víctimas de graves violaciones a los derechos humanos ya no es una posibilidad remota: en Colombia, la Ley 2421 de 2024 ordena la interoperabilidad de los sistemas de información sobre víctimas, y en Brasil avanza una regulación general de la IA mientras ya rige una para el Poder Judicial. Este artículo de reflexión pregunta qué debe exigirse antes de que esos sistemas traten esa información. Compara dos experiencias distintas —el conflicto armado colombiano y la dictadura cívico-militar brasileña— y muestra una asimetría: en Colombia la protección de los datos de las víctimas nació dentro de la justicia transicional; en Brasil llegó treinta años después de la transición, con la LGPD, y protege esos datos como datos sensibles, no como datos de víctimas. A partir de normas, jurisprudencia y estándares internacionales se examinan tres riesgos —opacidad, revictimización y discriminación automatizada— y se sostiene que las reglas generales de protección de datos, y en particular el consentimiento, no bastan cuando quien autoriza es una víctima y quien pide la autorización es el Estado que le debe reparación. Se proponen cinco criterios —legalidad, minimización, evaluación previa de impacto, supervisión humana efectiva y revisión técnica y jurídica— que deben operar como umbral de entrada, con una intensidad proporcional al riesgo de cada tratamiento, junto con el deber de informar a las víctimas cuando intervenga un sistema automatizado y de ofrecerles un mecanismo para pedir explicaciones o revisión.
Abstract
The use of artificial intelligence (AI) systems on databases of victims of serious human rights violations is no longer a remote possibility: in Colombia, Law 2421 of 2024 mandates the interoperability of victim information systems, and in Brazil a general AI regulation is moving forward while rules for the Judiciary are already in force. This reflection article asks what should be required before such systems process that information. It compares two different experiences —the Colombian armed conflict and the Brazilian civil-military dictatorship— and identifies an asymmetry: in Colombia, the protection of victims’ data was born within transitional justice; in Brazil it arrived thirty years after the transition, with the LGPD, and protects that data as sensitive data, not as victims’ data. Drawing on legislation, case law, and international standards, the article examines three risks —opacity, revictimization, and automated discrimination— and argues that general data protection rules, and consent in particular, are not enough when the person authorizing is a victim and the one requesting authorization is the State that owes her reparation. Five criteria are proposed —legality, data minimization, prior impact assessment, effective human oversight, and technical and legal review— which should operate as an entry threshold, with an intensity proportional to the risk of each processing operation, together with the duty to inform victims whenever an automated system intervenes and to provide them with a mechanism to request explanations or review.
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spa
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Reyes Ortiz, L. A., Hormiga Sánchez. J. M (2026), Inteligencia artificial y protección de datos personales de las víctimas de graves violaciones a los derechos humanos en Colombia y Brasil Plantilla de artículo reflexivo [Tesis de posgrado] Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia
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