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Contexto del caso de uso GLAM

Orientacion regulatoria AI Act

⚠️ Cribado orientativo — no es clasificacion juridica. Las preguntas siguientes ayudan a situar el caso de uso en el mapa de riesgo del AI Act, pero no sustituyen el analisis juridico del caso concreto ni la opinion de un especialista. La clasificacion definitiva debe hacerse con asesoramiento especializado y revisando la norma directamente.
Ej.: manipulacion prohibida, explotacion de vulnerables, social scoring o ciertas formas prohibidas de identificacion biometrica.
Ej.: usos encuadrables en Anexo III o componentes de seguridad. En GLAM puede afectar especialmente si se cruzan biometria, empleo, educacion o acceso a servicios esenciales.
Ej.: chatbots de referencia, asistentes de sala, recomendadores conversacionales, sistemas generativos, imagen o audio sintetico y deepfakes.
Ej.: sistemas que determinan o filtran automaticamente quien puede acceder a un fondo, servicio restringido o recurso cultural; o que generan perfiles de usuario con efectos institucionales.
Ej.: identificacion biometrica de personas en colecciones fotograficas o audiovisuales, acceso por reconocimiento facial, o inferencia de atributos personales a partir de imagenes.
Clasificacion orientativa pendiente Complete las preguntas anteriores para obtener una sugerencia inicial de riesgo segun el AI Act.
Ver ejemplos de casos GLAM por nivel de riesgo
⛔ Riesgo inaceptable
Sistema de puntuacion social de usuarios de biblioteca basado en comportamiento. Identificacion biometrica encubierta de visitantes en espacios de acceso libre sin base legal.
🔴 Alto riesgo
Sistema que decide automaticamente quien puede acceder a un fondo restringido o expediente personal. IA que genera perfiles de usuario con efecto en prestaciones institucionales.
🟡 Riesgo limitado
Chatbot de referencia que atiende consultas de usuarios (debe informar de que es IA). Sistema que genera transcripciones o descripciones presentadas como definitivas sin marca de autoria.
🟢 Riesgo minimo
Asistente interno de catalogacion con revision profesional obligatoria. OCR o HTR para digitalizacion con validacion humana. Clasificacion automatica de tipologias documentales en flujos internos.

Estos ejemplos son orientativos. La clasificacion real depende del contexto, el alcance, los datos implicados y el nivel de automatizacion efectiva.

La clasificacion confirmada ajusta umbrales, pesos y reglas de bloqueo del informe. Puede coincidir o no con la sugerencia automatica.