GM pagará $12.75M por vender datos de conductores sin consentimiento

General Motors alcanzó un acuerdo de $12.75 millones con autoridades de California lideradas por el fiscal general Rob Bonta por vender datos privados de conductores sin su consentimiento.

Según la denuncia, GM vendió nombres, información de contacto, datos de geolocalización y comportamiento de conducción de cientos de miles de californianos a las empresas de datos Verisk Analytics y LexisNexis Risk Solutions. La información se recopiló a través del programa OnStar de GM, generando aproximadamente $20 millones en ingresos para la compañía.

La controversia surgió en 2024 cuando The New York Times reveló que varios fabricantes de automóviles compartían información de conducción con aseguradoras, lo que llevó a algunos conductores a experimentar aumentos en sus primas de seguro. Sin embargo, en California esto no ocurrió debido a que las leyes estatales prohíben a las aseguradoras usar datos de conducción para establecer tarifas.

Como parte del acuerdo, GM debe cesar la venta de datos de conducción a agencias de informes crediticios durante cinco años y eliminar todos los datos de conductores que conserve en un plazo de 180 días, a menos que obtenga consentimiento explícito. La empresa también debe solicitar a Lexis y Verisk que eliminen estos datos.

"General Motors vendió datos de conductores californianos sin su conocimiento o consentimiento, a pesar de numerosas declaraciones que aseguraban a los conductores que no lo haría", declaró Bonta, enfatizando la importancia de la minimización de datos en la ley de privacidad de California.

Este caso establece un precedente importante para la protección de datos en la era digital, especialmente relevante para América Latina donde muchos países están desarrollando marcos regulatorios similares para proteger la privacidad de los ciudadanos ante el creciente uso de tecnologías conectadas en vehículos.

Fuente original: TechCrunch — Policy

Este resumen fue generado con asistencia de IA y revisado editorialmente por Algoré.