LA RESPONSABILIDAD CIVIL DE LAS PLATAFORMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA DESDE LA PERSPECTIVA DEL CÓDIGO DE PROTECCIÓN DE DATOS Y DE CONSUMO (LGPD)

Autores/as

  • Vitória Soares da Silva Autor/a

DOI:

https://doi.org/10.56238/levv17n57-069

Palabras clave:

Inteligencia Artificial Generativa, Responsabilidad Objetiva, Código de Protección al Consumidor, LGPD (Ley General de Protección de Datos de Brasil), Vulnerabilidad Algorítmica

Resumen

Este artículo analiza el régimen de responsabilidad civil aplicado a las plataformas de Inteligencia Artificial (IA) generativa, desde la perspectiva del diálogo entre el Código de Protección al Consumidor (CDC) y la Ley General de Protección de Datos (LGPD). El problema central de la investigación reside en investigar la eficacia de las instituciones jurídicas tradicionales ante la vulnerabilidad algorítmica y la opacidad de las cajas negras tecnológicas. La metodología adoptada se basa en la investigación bibliográfica y documental, con un enfoque deductivo y el análisis de casos internacionales paradigmáticos y decisiones nacionales recientes. Los resultados demuestran que la responsabilidad de las plataformas es objetiva, basada en el riesgo de la empresa, y que las denominadas alucinaciones algorítmicas constituyen un defecto del servicio debido a la violación del deber de seguridad e información. Se concluye que la integración normativa entre el microsistema de protección al consumidor y la protección de datos es esencial para garantizar la transparencia algorítmica y la plena indemnización por daños y perjuicios, asegurando que la innovación tecnológica no anule los derechos fundamentales ni la autodeterminación informativa del consumidor.

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Publicado

2026-02-23

Cómo citar

DA SILVA, Vitória Soares. LA RESPONSABILIDAD CIVIL DE LAS PLATAFORMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA DESDE LA PERSPECTIVA DEL CÓDIGO DE PROTECCIÓN DE DATOS Y DE CONSUMO (LGPD). LUMEN ET VIRTUS, [S. l.], v. 17, n. 57, p. e12273, 2026. DOI: 10.56238/levv17n57-069. Disponível em: https://periodicos.newsciencepubl.com/LEV/article/view/12273. Acesso em: 24 feb. 2026.