RT Dissertation/Thesis
T1 Prácticas comerciales personalizadas mediante sistemas de Inteligencia Artificial. La explotación desleal de datos sensibles y factores de vulnerabilidad
A1 Sánchez Frías, Irene
K1 Protección de datos - Tesis doctorales
K1 Datos masivos - Derecho y legislación
K1 Consumidores - Protección - Derecho y legislación
K1 Competencia económica desleal
AB El análisis de cantidades masivas de datos y el auge de complejos sistemas de Inteligencia Artificial han permitido una personalización cada vez mayor de prácticas comerciales como la publicidad comportamental, la determinación de los precios online o el diseño adictivo de ciertos servicios digitales. Aunque la aplicación de perfiles a prácticas comerciales puede guardar efectos positivos, el marco normativo de la Unión Europea se ha ido adaptando con el objetivo de prevenir o mitigar los posibles efectos adversos en intereses individuales y colectivos. Algunas medidas tienen un cierto recorrido, como es el caso de las normas de competencia desleal, no previstas inicialmente para técnicas de tal complejidad, pero con una formulación lo suficientemente flexible como para acompasar muchas de estas prácticas. Otras disposiciones, como las introducidas por el Reglamento de Servicios Digitales o el Reglamento de IA, son más recientes y se formulan en torno a supuestos de hecho más acotados. La tesis presentada tiene por objeto analizar en qué medida el marco normativo de la Unión Europea proporciona una protección adecuada y eficaz frente a prácticas comerciales personalizadas que exploten datos sensibles o vulnerabilidades de los destinatarios. El examen de adecuación guarda en consideración la política normativa actual, más centrada en el tratamiento personal de datos personales que en las consecuencias negativas de dicho tratamiento. El examen de eficacia tiene en cuenta la inseguridad jurídica que rodea a muchas normas de reciente entrada en vigor, las cuales heredan determinados conceptos (como la noción de datos sensibles) sin beneficio de inventario.
PB UMA Editorial
YR 2025
FD 2025
LK https://hdl.handle.net/10630/39972
UL https://hdl.handle.net/10630/39972
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 3 mar 2026