Las herramientas de inteligencia artificial generativa se han convertido en un aliado cotidiano en el trabajo: resumir documentos, redactar correos o analizar información en segundos. El gesto es simple y cada vez más habitual: copiar un texto, pegarlo en una herramienta de IA y pedir un resultado.
Sin embargo, detrás de esa aparente inocuidad se esconde uno de los principales riesgos actuales en protección de datos y seguridad de la información. El problema no suele ser la respuesta que genera la IA, sino los datos que introducimos en ella.
La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) lo ha recordado recientemente en su Decálogo de recomendaciones para proteger la privacidad al usar inteligencia artificial, en el que advierte de los riesgos de compartir información sensible con este tipo de herramientas sin analizar previamente su impacto.
1. El origen de muchos incidentes: un simple «copiar y pegar»
Gran parte de los incidentes vinculados al llamado Shadow AI—uso de herramientas de IA fuera de los canales autorizados por la organización—comienzan con una acción aparentemente trivial.
Un empleado necesita ayuda para revisar un texto, resumir un contrato o entender un informe. Copia el contenido y lo pega en una herramienta de IA generativa para obtener una respuesta rápida. En ese momento, sin ser plenamente consciente, puede estar introduciendo en un sistema externo información confidencial, datos personales o información estratégica de la empresa.
Según la AEPD, antes de utilizar estas herramientas es fundamental evaluar qué tipo de información se está compartiendo y si el servicio garantiza un uso adecuado de los datos.
2. La pérdida de control del dato
Cuando se introduce información en una herramienta de IA generativa, el usuario puede perder visibilidad sobre cómo se gestiona ese contenido. Dependiendo del proveedor y de su configuración, los datos pueden:
- Almacenarse temporalmente o durante más tiempo del esperado.
- Utilizarse para mejorar o entrenar modelos.
- Generar registros de uso o metadatos.
- Procesarse en infraestructuras ubicadas fuera del Espacio Económico Europeo.
Esto no significa que todas las herramientas utilicen los datos con esos fines, pero sí que el control sobre la información puede diluirse si no se analizan previamente las condiciones de uso del servicio.
Por ello, la AEPD insiste en que el uso responsable de la IA implica conocer qué ocurre con los datos introducidos y qué garantías ofrece el proveedor.
3. Una lista breve de lo que nunca debería salir del perímetro
Para reducir riesgos, una buena práctica consiste en establecer reglas claras sobre qué tipo de información no debe introducirse en herramientas de IA generativa. Entre los ejemplos más habituales se encuentran:
- Datos personales de clientes o empleados.
- Documentos contractuales confidenciales.
- Información financiera o estratégica de la empresa.
- Credenciales, claves o información de acceso a sistemas.
- Bases de datos internas o listados de clientes.
Este tipo de información forma parte del perímetro de seguridad de la organización, y su exposición en plataformas externas puede generar riesgos legales, reputacionales o de seguridad.
Conclusión: el problema no es usar IA, sino cómo se usa
La inteligencia artificial generativa puede aportar grandes beneficios en términos de productividad e innovación. El reto está en utilizarla con criterios claros de gobernanza del dato.
El mayor riesgo no suele ser la respuesta que produce la herramienta, sino el contenido que se introduce en ella sin una evaluación previa. Por eso, las organizaciones necesitan políticas internas, formación y criterios claros sobre el uso de estas tecnologías.
Porque en la era de la IA generativa, la pregunta clave ya no es si usamos estas herramientas, sino qué información estamos dispuestos a compartir con ellas.
Como siempre, cuidad los datos y ¡cuidaos!
