Cajas de compensación y mutuales: licencias médicas, accidentes y datos de salud

¿Qué cambia con la Ley 21.719 para una caja de compensación o una mutual que trata licencias médicas y fichas de accidentes? La respuesta corta:

• Tienen base para tratar esos datos de salud sin pedirle el consentimiento a cada persona.
• La finalidad los amarra: el dato de una licencia sirve para tramitarla, no para ofrecer otros productos.
• La escala trae deberes propios: evaluación de impacto antes de un proyecto nuevo, medidas de seguridad, aviso de filtraciones.
• Para usar IA, lo que corresponde es trabajar con totales, no con casos individuales, en una herramienta con contrato de encargo.

Una empresa cualquiera recibe una licencia de vez en cuando; ese caso está en licencias médicas e IA. Una caja o una mutual tramitan licencias y atienden accidentes como parte de su giro, todos los días, para miles de personas que ni siquiera son sus trabajadores. En una mutual, además, los trabajadores no la eligieron: la eligió su empleador. Lo que cambia la respuesta es la escala.

Tienen base para tratar los datos de salud

Los datos de una licencia o de una ficha de accidente son datos relativos a la salud, y para la Ley 21.719 son datos sensibles (artículo 2°, letra g). La regla general para tratarlos es el consentimiento expreso del titular (artículo 16). Pero una entidad que tramita licencias o atiende accidentes laborales tiene de dónde agarrarse para tratarlos sin pedírselo a cada persona:

• El artículo 16 permite tratar datos sensibles cuando hace falta para ejercer derechos y cumplir obligaciones en el ámbito laboral o de seguridad social, en el marco de la ley (letra e).
• El artículo 16 bis, que regula los datos de salud, permite tratarlos sin consentimiento para fines de medicina preventiva o laboral, la «evaluación de la capacidad laboral del trabajador», el diagnóstico, la prestación de asistencia y la «gestión de sistemas y servicios de asistencia sanitaria y social» (letra e), y cuando una ley lo permite indicando expresamente la finalidad (letra f).
• Si la mutual además atiende al trabajador, su ficha clínica es reservada según la Ley 20.584 sobre derechos y deberes de los pacientes.

El resto lo definen las normas propias del sector. Los conceptos de responsable, base de licitud y encargado están en la Ley 21.719 en tres conceptos.

La finalidad amarra el dato

El artículo 16 bis dice que los datos de salud sólo pueden tratarse para los fines previstos por las leyes especiales en materia sanitaria. Y el principio de finalidad dice que los datos no se tratan con fines distintos de los informados al recogerlos, salvo los casos que la ley permite (artículo 3°, letra b).

Esto importa más en una organización que, además de tramitar licencias o atender accidentes, ofrece otros productos y beneficios. El dato de una licencia se recogió para tramitarla y pagarla. Usarlo para cualquier otra cosa —ofrecer un producto, segmentar a los afiliados— es tratarlo con una finalidad distinta de aquella para la que se recolectó, que la ley califica como infracción grave (artículo 34 ter, letra a). Destinarlo maliciosamente a una finalidad distinta de la prevista en la ley es gravísima (artículo 34 quáter, letra b).

La escala trae deberes propios

• Evaluación de impacto. El artículo 15 ter la exige siempre, antes de empezar, en algunos casos. Dos calzan con una caja o una mutual: el tratamiento masivo o a gran escala (letra b) y el de datos sensibles en las hipótesis en que la ley permite tratarlos sin consentimiento (letra d). La evaluación debe considerar al menos la descripción de las operaciones, su finalidad, si son necesarias y proporcionales, los riesgos y las medidas para mitigarlos. No hacerla cuando corresponde es una infracción gravísima (artículo 34 quáter, letra k). Un proyecto nuevo que lleve licencias o fichas de accidentes a una herramienta de IA es exactamente el tipo de cambio que esa evaluación tiene que mirar.
• Seguridad. Entre las medidas que la ley menciona están la seudonimización y el cifrado (artículo 14 quinquies, letra a).
• Filtraciones. Si una vulneración afecta datos sensibles, además del reporte a la Agencia hay que avisar a cada titular (artículo 14 sexies); el paso a paso está en qué hacer ante una filtración de datos.
• El monto de una multa. Entre los criterios para fijarlo, la Agencia considera el número de titulares afectados y si el tratamiento incluía datos sensibles (artículo 37).

La evaluación no es un trámite para la analista que tiene el informe el jueves. Es una decisión de la caja o de la mutual, que se toma antes de que los datos lleguen a cualquier chat.

Con IA, totales y no casos individuales

La pregunta de la gerencia de Juanita es de patrones: por qué se demora más la zona sur. Para eso no hace falta saber de quién es cada licencia ni qué diagnóstico tenía. Basta con los totales: licencias por semana, por comuna, por tipo de empleador, con su tiempo promedio de tramitación. Es el principio de proporcionalidad: los datos tratados deben limitarse a los necesarios, adecuados y pertinentes para el fin (artículo 3°, letra c).

Ejemplo. Juanita arma primero una tabla resumen en su planilla: «Zona sur, septiembre: 4.120 licencias, 9,4 días promedio de tramitación; agosto: 3.870, 6,1 días. El 38 % del alza se concentra en empleadores de menos de 10 trabajadores». Le pide a la IA que le ayude a redactar el informe y a proponer hipótesis con esos números. Ningún RUT ni diagnóstico sale de la caja.

En una mutual vale lo mismo para el informe de accidentabilidad de una empresa adherida.

Ejemplo. Cuarenta y dos accidentes de una constructora, cada uno con su ficha: «Caída desde andamio, fractura de muñeca, 45 días de reposo». En vez de subir las fichas, con nombre, RUT, obra, turno y diagnóstico, la analista de la mutual arma una tabla con cuatro columnas —tipo de accidente, parte del cuerpo, días de reposo y turno— y le pide a la IA: «Agrupa estos accidentes por tipo y turno, y dime qué se repite». El análisis sale igual, y ningún nombre ni RUT sale de la mutual.

Qué puede saber la empresa adherida del diagnóstico de cada trabajador lo fijan las normas propias del sector. Pero para encontrar patrones, la IA no necesita saber quién se accidentó.

Ojo con los detalles que identifican sin nombre. La ley considera identificable a quien puede reconocerse directa o indirectamente, considerando los medios que razonablemente se podrían usar (artículo 2°, letra f). «Fractura de muñeca, 45 días de reposo» en una tabla de cuarenta y dos accidentes no apunta a nadie; «fractura de muñeca del capataz de la obra de la avenida, turno noche del martes», sí. Y una licencia de una comuna chica, de un empleador de tres trabajadores y con fechas exactas puede apuntar a una sola persona aunque no lleve RUT.

Si el análisis necesita registros individuales

A veces los totales no alcanzan y hay que bajar a fila por fila. Para eso la ley ofrece la seudonimización, que deja los datos de forma que ya no se pueden atribuir a una persona sin información adicional, guardada por separado y protegida (artículo 2°, letra l). Por ejemplo, reemplazar el RUT por un código interno cuya tabla de equivalencias nunca sale del sistema.

Un dato seudonimizado sigue siendo dato personal, porque con la tabla se vuelve a la persona. Sólo la anonimización, que es irreversible, hace que un dato deje de ser personal (artículo 2°, letra k). Y un diagnóstico sigue siendo un diagnóstico aunque no lleve RUT: si con la comuna, el empleador y las fechas se puede reconocer a alguien, sigue siendo un dato de salud de esa persona.

Con qué herramienta

Si la caja o la mutual usan un chat de IA, quien procesa los datos por cuenta de ellas es un encargado. La ley pide un contrato que diga el objeto del encargo, su duración, la finalidad, el tipo de datos y las categorías de titulares (artículo 15 bis). El encargado no puede usar los datos para otra cosa ni cederlos, y si sufre una vulneración de seguridad, tiene que avisarle al responsable.

Si los modelos corren fuera de Chile, hay además una transferencia internacional, que la ley permite con resguardos (artículo 27); está en cuando los datos salen de Chile.

Dónde ayuda Plumii

Plumii no es un sistema para procesar licencias ni fichas: es un chat de IA que sirve para redactar el informe a partir de los totales, como encargado bajo contrato, y deja registro de qué datos traía cada mensaje y qué regla se aplicó. Con la plantilla de partida, nombres, RUT, correos, teléfonos y direcciones se tapan antes de llegar al modelo. Pero el filtro no reconoce los datos sensibles: un diagnóstico o un código de diagnóstico llegan al modelo, aunque sin el nombre. Y si se sube una exportación o un lote de fichas como archivo, un modelo distinto al del chat lo lee entero una vez, tal cual y sin la regla, para poder buscar en él; no lo guarda, pero lo lee. Por eso, en una caja o una mutual, la tabla sin casos individuales vale más que cualquier filtro. Así funciona.

Las personas, empresas y situaciones de este artículo son ficticias: las inventamos para explicar la ley, y cualquier parecido con un caso real es coincidencia. Este artículo es información general, no asesoría legal. El texto oficial de la ley está en la Biblioteca del Congreso Nacional.