Minimización de datos

La minimización de datos plantea una pregunta simple antes de cualquier recolección: ¿realmente necesitamos este dato, con este nivel de detalle, para esta finalidad? El RGPD la establece como principio central (art. 5.1.c), y otras leyes, como la LGPD brasileña, la expresan como principio de necesidad. Se aplica a qué se recoge, en qué cantidad, con qué precisión, quién accede y cuánto tiempo se conserva.

Minimizar no significa usar la menor cantidad posible de datos en términos absolutos, sino mantener la proporcionalidad respecto de una finalidad definida. Por eso depende de la limitación de la finalidad: sin un propósito claro, nada puede considerarse necesario.

En proyectos de IA, el principio lleva a quitar identificadores directos de los datos de entrenamiento, agregar cuando no se necesitan registros individuales, evitar recoger atributos "por si acaso" y preferir técnicas como la seudonimización o los datos sintéticos. Un modelo que predice la demanda por tienda rara vez necesita nombres o fechas de nacimiento exactas; rangos de edad y regiones pueden bastar.