AIM ÆGIS analizado por AIM 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 1.2, del 08/10/2026 (la 1.0 es del 18/05/2026). Se revisa ante cualquier cambio material.
§1 · Identificación del tratamiento
- Denominación
- Asistencia automatizada al cumplimiento normativo europeo
- Tecnología
- Sistema de IA agéntica con cadena de razonamiento explícita, RKB de fuentes primarias y comprobación de que cada artículo citado existe en la base normativa
- Responsable
- AIM ÆGIS · Biomag S.L.U.
- Encargados
- Proveedores cifrados en infraestructura europea + inferencia de IA por OpenRouter (Qwen3-Max en Alibaba Cloud International y Gemini en Google; y, para leer las nóminas escaneadas, Claude Haiku 5.5 de Anthropic; OpenRouter y Alibaba no figuran en la lista del DPF y la de Anthropic está pendiente de comprobar). Detalle nominativo (Art. 28 RGPD) en /aegis/rat y /aegis/dpa-modelo
- Volumen estimado
- ≤10.000 usuarios activos en Y1, ≤1M conversaciones/año
- Sectores cliente
- Despachos, DPDs externos, consultoras de cumplimiento (no AAPP)
§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 AIM ÆGIS:
| Criterio AEPD | Concurre | Justificación |
|---|---|---|
| 1 · Perfilado o valoración de sujetos en múltiples ámbitos | NO | AIM 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 | AIM 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: a 27/09/2026 ninguno, porque el servicio aún no cobra. La pasarela elegida es Paddle, que factura en su nombre: cuando se active, los datos de la tarjeta se introducen en su propia ventana de pago y no llegan a AIM ÆGIS. |
| 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 | 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 hola@aim-aegis.ai. Plazos del Art. 12 RGPD. |
Resultado: concurre el criterio 10 (nuevas tecnologías). Aunque la AEPD considere obligatoria la EIPD, en general, cuando concurren ≥2 criterios, sus orientaciones sobre IA agéntica (febrero de 2026) advierten de que incorporar un agente de IA puede obligar, según el caso, a realizar una EIPD o a revisar la ya existente. Por eso, y por responsabilidad proactiva (Art. 5.2 RGPD), 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.
R1 Alucinación de citas
IMPACTO ALTO · RIESGO RESIDUAL BAJOAmenaza: El modelo de IA podría producir citas a artículos inexistentes o erróneos, induciendo a error al partner-counsel.
Mitigación: Cada artículo que cita el agente se busca en tiempo real en la base normativa, en la norma que se nombra. La respuesta dice cuántos se han encontrado («N de M artículos citados encontrados en la base normativa») y cuántos con su texto oficial; el que no se encuentra se marca «no verificada» en ámbar, no se muestra entre comillas y rebaja una posición la confianza del paso; una respuesta sin ninguna fuente encontrada lleva delante un aviso de que no es firme. Límite: a 27/09/2026 se comprueba que el artículo existe, no que diga lo que la respuesta afirma.
R2 Contaminación de fases por entrenamiento ilícito
IMPACTO MEDIO · RIESGO RESIDUAL BAJOAmenaza: Si el proveedor del modelo entrenó con datos personales obtenidos sin base jurídica, el despliegue de AIM 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, comprobación en la lista oficial del DPF (21/09/2026: OpenRouter y Alibaba no figuran, Google sí), acuerdo de tratamiento de OpenRouter de 26/08/2026 con cláusulas tipo, módulo 2; pendientes a 25/09/2026 el módulo 3, el pacto que ese acuerdo exige para la información laboral y la garantía de Alibaba. Detalle nominativo de subencargados en /aegis/dpa-modelo (obligación Art. 28.3).
R3 Memoria persistente del agente · falta de compartimentación
IMPACTO MEDIO · RIESGO RESIDUAL MUY BAJOAmenaza: 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.
R4 Transferencias internacionales sin garantías
IMPACTO ALTO · RIESGO RESIDUAL BAJOAmenaza: 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: OpenRouter y los modelos Qwen3-Max (Alibaba Cloud International) y Gemini (Google) y, para leer las nóminas escaneadas, Claude Haiku 5.5 (Anthropic); OpenRouter y Alibaba no figuran en la lista oficial del DPF (comprobado el 21/09/2026); el acuerdo de tratamiento de OpenRouter (26/08/2026) incorpora las cláusulas tipo, módulo 2, y quedan pendientes a 25/09/2026 el módulo 3, el pacto que ese acuerdo exige para la información laboral y la región y la garantía de Alibaba; evaluación de impacto de la transferencia en revisión. Datos enviados: la pregunta del usuario y el contexto técnico; el texto de los convenios y los nombres de los puestos que se valoran; y, solo cuando el lector de nóminas no reconoce un formato, una muestra de las primeras filas con los identificadores sustituidos desde el 21/09/2026 (nombre, documento, afiliación, correo, teléfono, cuenta y dirección). Riesgo residual: un nombre bajo una cabecera que no lo delata.
R5 Brecha de seguridad
IMPACTO ALTO · RIESGO RESIDUAL BAJOAmenaza: 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, registro de auditoría de los eventos importantes (una tabla de la base de datos, sin cadena de huellas). 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.
R6 Falta de explicabilidad
IMPACTO MEDIO · RIESGO RESIDUAL MUY BAJOAmenaza: 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.
R7 Sesgo de automatización · el partner-counsel acepta sin filtrar
IMPACTO ALTO · RIESGO RESIDUAL MEDIOAmenaza: El partner-counsel podría dar por bueno el análisis del agente sin contrastarlo. La intervención humana significativa es una medida que recomiendan las orientaciones de la AEPD sobre IA agéntica (febrero de 2026); el Art. 14 del Reglamento de IA solo sería exigible si el sistema fuera de alto riesgo.
Mitigación: Cuatro medidas combinadas: (1) una línea fija al inicio de cada conversación del asistente recuerda que es orientación con base legal citada, no asesoramiento jurídico para el caso concreto; (2) la cita que no se encuentra en la base normativa se marca «no verificada» en ámbar, y cada respuesta dice cuántos de los artículos que cita se encontraron; (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.
R8 Inyección de prompts
IMPACTO ALTO · RIESGO RESIDUAL MEDIOAmenaza: 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: El texto del usuario se escapa al mostrarse (autoescape del motor de plantillas activado) y el Copiloto recorta cada mensaje a 2.000 caracteres. El agente opera bajo unas instrucciones de sistema fijas. No llama a servicios de terceros más allá del proveedor del modelo (la única búsqueda en fuentes abiertas es la del cribado de noticias adversas del módulo de prevención del blanqueo) ni actúa sobre sistemas del cliente. Dentro de la plataforma, el Copiloto sí usa herramientas, siempre acotadas a la organización del usuario: consulta sus datos (cartera, clientes, documentos, plazos) y puede proponer tres acciones —dar de alta un cliente, generar un documento o abrir una brecha— que solo se ejecutan si una persona pulsa «Confirmar», tras volver a comprobar sus permisos. A 27/09/2026 no hay una vigilancia automática de instrucciones anómalas en las preguntas.
R9 Acceso ilícito a memoria agéntica
IMPACTO ALTO · RIESGO RESIDUAL BAJOAmenaza: 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. El registro de auditoría guarda los eventos importantes (inicios de sesión, cambios de rol, exportaciones, consultas de expedientes del canal de denuncias…), no cada lectura, y es una tabla normal: no es de solo añadir.
R10 Permisos excesivos del agente
IMPACTO MEDIO · RIESGO RESIDUAL MUY BAJOAmenaza: AEPD feb 2026 advierte de que cuando un agente actúa en nombre del usuario puede recibir permisos excesivos (machine identities).
Mitigación: AIM ÆGIS no actúa en nombre del usuario fuera del propio servicio ni usa credenciales del usuario en servicios de terceros (no hay conexiones OAuth). Dentro del servicio, las herramientas del Copiloto solo alcanzan la organización del usuario: leen sus datos y proponen acciones que solo se ejecutan si una persona pulsa «Confirmar»; los agentes programados solo leen y dejan un informe con un aviso en la campana del panel.
R11 Referencias anónimas · reidentificación de una empresa por sus indicadores agregados
IMPACTO MEDIO · RIESGO RESIDUAL BAJOAmenaza: Publicados en una celda pequeña, o restando una celda de otra, los indicadores agregados de jornada podrían revelar la situación de una empresa concreta. El riesgo de dato de salud se eliminó el 31/10/2026 (D-AEGIS-87): el absentismo por incapacidad temporal ya no entra en las referencias.
Mitigación: Ningún indicador derivado de salud (una prueba automática lo impide); celdas de 10 o más empresas; se publica la mediana redondeada y la banda («10 o más»), nunca el recuento exacto; no se publica una celda con un valor repetido en más de la mitad de las empresas ni con menos de 3 valores distintos; «todos los sectores» solo sale si salen todas las sectoriales de ese tramo, para que la resta no aísle a menos de 10 empresas; corte mensual con celdas congeladas todo el mes. La adhesión es expresa, apagada por defecto y revocable, con registro de alta y baja. Actividad A-10 del registro de actividades de tratamiento; base y ponderación documentadas el 31/10/2026, revisión externa recomendada y no hecha.
§4 · Conclusión
Los once 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.
Esta evaluación es la que publica esta página, en la versión y la fecha de su cabecera; no hay una copia firmada aparte que podamos enlazar. La designación y las funciones del DPO, en /aegis/dpo.
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