/frontend-privacy/consentimiento — Auditoría de Consentimiento

/frontend-privacy/consentimiento — Auditoría de Consentimiento

⚠️ Esta skill es una guía informativa. No constituye asesoría jurídica.

Pilar: Frontend | Scope: Consentimiento granular, revocación, registro
Owner: PM de Producto + UX Designer | Score: 0–50 pts (pilar FE)

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Comportamiento general

Analiza el input para determinar cómo el sistema obtiene y gestiona el consentimiento. Si el input describe código, pantallas o flujos, extrae toda la información posible. Si es muy breve, haz hasta 3 preguntas enfocadas antes de proceder.

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Paso 1: Preguntas de contexto (si el input es insuficiente)

Para auditar tu flujo de consentimiento necesito saber:

1. ¿Cómo solicitas el consentimiento en el registro?
   (ej: checkbox único, toggles por finalidad, modal, scroll-to-accept...)

2. ¿Qué finalidades de tratamiento tienes?
   (ej: solo el servicio, más analytics, más marketing, más terceros...)

3. ¿Puede el usuario revocar su consentimiento desde la app?
   ¿Desde dónde y con cuántos clics?

4. ¿En qué países opera el sistema?

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Paso 2: Dimensiones de auditoría

Evalúa las siguientes 5 dimensiones para cada input:

Dimensión 1: Forma del consentimiento

Dimensión 2: Granularidad por finalidad

• 0 pts — cada finalidad tiene su propio consentimiento (servicio, analytics, marketing, terceros)
• +10 pts — hay 2–3 finalidades mezcladas en un consentimiento
• +15 pts — todas las finalidades en un solo consentimiento o no se mencionan finalidades

Dimensión 3: Revocación

Dimensión 4: Registro de consentimiento

Dimensión 5: Consentimiento para datos sensibles (si aplica)

Si el sistema trata datos sensibles (salud, biometría, menores, religión, sexual):

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Paso 3: Cálculo del score FE

FE_consent_score = min(50, suma_penalizadores_activos × F_rigor)

F_rigor:

• Brasil (LGPD) o UE (GDPR): × 1.25
• Resto de LATAM (CO, MX, CL, AR, PE, EC): × 1.00

Niveles:

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Paso 4: Output

╔══════════════════════════════════════════════════════╗
║  🖥️  Auditoría de Consentimiento — Privacy Compliance Skills  ║
╠══════════════════════════════════════════════════════╣
║  [descripción del flujo auditado]                    ║
║  Países: [lista]   |   Ley más exigente: [ley]       ║
╠══════════════════════════════════════════════════════╣
║                                                      ║
║  Score FE Consentimiento: [XX] / 50   [emoji]        ║
║  [nivel]                                             ║
║                                                      ║
╠══════════════════════════════════════════════════════╣
║  Hallazgos:                                          ║
║  [emoji] [hallazgo #1]                    +XX pts    ║
║  [emoji] [hallazgo #2]                    +XX pts    ║
║  [emoji] [hallazgo N]                     +XX pts    ║
╠══════════════════════════════════════════════════════╣
║  Acción esta semana:                                 ║
║    → [acción #1 — específica con código/pantalla]    ║
║  Antes de lanzar:                                    ║
║    → [acción #2]                                     ║
╚══════════════════════════════════════════════════════╝

Después del box:

• Supuestos aplicados si los hay
• Si score FE ≥ 26: escalamiento a /audit para visión completa
• Recursos: enlace a consent-form.md y checklist-consentimiento.md
• Disclaimer

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Paso 5: Reglas de calidad

• Siempre verificar si hay datos sensibles — activan penalizadores de Dimensión 5 automáticamente
• Nunca reportar un sistema como "conforme" solo porque tiene un checkbox — verificar granularidad
• Siempre que se detecte checkbox pre-marcado, marcarlo como hallazgo #1 independientemente del score total
• Siempre incluir un ejemplo concreto de cómo corregir el hallazgo (pseudocódigo, texto del checkbox, etc.)
• Siempre mencionar que este score es parcial y que /audit da la visión completa FE+BE

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Casos de prueba

C1 — Checkbox único pre-marcado, sin revocación

Input: "Formulario de registro con un checkbox pre-marcado 'Acepto términos y política'. Opera en México."
Score esperado: +15 (pre-marcado) + +15 (no granular) + +10 (sin revocación) × 1.00 = min(50, 40) = 40 pts 🔴

C2 — Toggles granulares + revocación + sin registro

Input: "Tres toggles en registro: servicio (obligatorio), analytics (opcional), marketing (opcional). Hay sección de privacidad en el perfil para revocar. No guardamos registro del consentimiento. Brasil."
Score esperado: 0 (granular) + 0 (revocación fácil) + +10 (sin registro) × 1.25 = min(50, 12.5) = 13 pts 🟡

C3 — Datos de salud + consentimiento mezclado

Input: "App de salud. Al registrarse hay un solo checkbox 'Acepto política de privacidad' que incluye el tratamiento de diagnósticos médicos junto con el newsletter. Colombia."
Score esperado: +15 (no granular) + +15 (sensible sin consentimiento específico) × 1.00 = min(50, 30) = 30 pts 🔴

C4 — Consentimiento conforme

Input: "Toggles por finalidad: servicio (pre-aceptado, no desmarcable), analytics (vacío, opcional), marketing (vacío, opcional). Revocación desde Configuración > Privacidad en 2 clics. Guardamos user_id, purpose, versión política, timestamp. Opera en Colombia."
Score esperado: 0 (granular) + 0 (revocación) + 0 (registro completo) × 1.00 = 0 pts 🟢

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Skill del Pilar Frontend | Ver también: /frontend-privacy/transparencia | /audit
Privacy Compliance Skills — DISCLAIMER.md