Protección de datos sensibles y prohibición del scoring social: el desafío dual del Reglamento de Inteligencia Artificial de la Union Europea.

Abstract

Este TFG analiza el desafío dual que plantea el Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial. Por un lado, la prohibición del scoring social y, por otro, la protección de los datos sensibles en sistemas de IA. El trabajo parte de la idea de que ambas cuestiones responden a una misma preocupación jurídica: evitar que la IA se convierta en una herramienta de clasificación, vigilancia y discriminación incompatible con la dignidad humana, la igualdad y la autodeterminación informativa. Desde una perspectiva europeo-española y con especial atención al Derecho Civil, se combina análisis normativo, revisión doctrinal y valoración crítica personal. El estudio sostiene que la prohibición del scoring social del artículo 5.1.c) del Reglamento de IA tiene un alcance amplio, pues ya no se limita a autoridades públicas ni a la mera evaluación de la fiabilidad, sino que alcanza también al sector privado y a características inferidas o predichas. Sin embargo, persisten zonas grises en la distinción entre prácticas prohibidas y evaluaciones legítimas, como el credit scoring, la selección de personal o los sistemas reputacionales en plataformas digitales. En paralelo, el trabajo examina la relación de complementariedad entre el Reglamento de IA y el RGPD, destacando la paradoja del artículo 10.5: en ciertos casos puede ser necesario tratar datos sensibles para detectar y corregir sesgos discriminatorios. Como aportación personal, se defiende que la tutela actual es insuficiente y propone reforzarla mediante responsabilidad objetiva por prácticas prohibidas, mejor coordinación entre AEPD y AESIA, mecanismos de tutela colectiva y una autorización previa para el uso excepcional de datos sensibles.This thesis examines the dual challenge addressed by Regulation (EU) 2024/1689 on Artificial Intelligence. The prohibition of social scoring and the protection of sensitive data in AI systems. Its central argument is that both issues reflect the same underlying concern, preventing AI from becoming a mechanism of classification, surveillance, and discrimination that undermines human dignity, equality, and informational self-determination. Adopting a mainly European and Spanish perspective, with particular attention to Civil Law, the author combines statutory analysis, doctrinal debate, and personal critical assessment. The thesis argues that the ban on social scoring under Article 5.1(c) of the AI Act is intentionally broad. It no longer applies only to public authorities or to evaluations of trustworthiness, but also extends to private actors and to known, inferred, or predicted personal traits. At the same time, the author stresses the existence of interpretative grey areas, especially when distinguishing prohibited social scoring from legitimate assessments such as credit scoring, recruitment tools, or reputation systems on digital platforms. The thesis also highlights the complementary relationship between the AI Act and the GDPR, emphasizing the paradox of Article 10.5. Sensitive data may exceptionally need to be processed in order to detect and correct discriminatory bias in high-risk AI systems. In its personal contribution, the thesis concludes that current safeguards remain insufficient. It therefore proposes stricter civil remedies, including strict liability for prohibited practices, stronger coordination between supervisory authorities, collective redress mechanisms for affected groups, and prior authorization for the exceptional use of sensitive data.