Qué datos recopilan los asistentes de IA y cómo protegerte de verdad

La inteligencia artificial se ha colado en nuestro día a día y en los procesos de negocio con una velocidad de vértigo, pero rara vez nos paramos a pensar qué información entregamos y cómo se usa. Comprender qué datos recopilan los asistentes de IA y cómo blindarte ya no es opcional: es un requisito para proteger la privacidad de las personas y los activos críticos de cualquier organización.

Además de impulsar la productividad, estas herramientas pueden abrir brechas si no se gestionan bien. En España, un 40,6% de grandes empresas y un 5,8% de microempresas ya emplean IA, y ese uso disperso, a menudo fuera de los controles clásicos de seguridad, aumenta el riesgo de filtraciones, incumplimientos normativos y daño reputacional. Toca poner orden, con cabeza y sin frenar la innovación.

Qué datos recopilan los asistentes de IA y por qué importa

Los asistentes y extensiones de IA pueden captar mucho más que lo que escribes en un prompt. Estudios académicos recientes han evidenciado prácticas de seguimiento, perfilado y personalización que alcanzan áreas de la vida digital que deberían permanecer privadas.

Una investigación de University College London (UCL) y la Universidad Mediterránea de Reggio Calabria, presentada en el simposio de seguridad USENIX en Seattle, analizó extensiones de IA para navegador y detectó que algunas transmitían a sus servidores contenidos de búsquedas, datos de formularios bancarios y de salud, e incluso la dirección IP. También mostraron capacidad para inferir atributos como edad, sexo, ingresos o intereses para personalizar respuestas entre sesiones; en las pruebas, solo Perplexity no evidenció ese perfilado.

Este acceso tan profundo implica que, además de lo que introduces de forma explícita, los sistemas pueden inferir rasgos y preferencias a partir de tus interacciones. Y eso, en manos de terceros o de atacantes tras un incidente, es oro puro para la manipulación, el fraude o la suplantación de identidad.

• Tipos de datos capturados con mayor frecuencia: consultas y páginas visitadas, formularios web (financieros o sanitarios), metadatos de red (IP, dispositivo, localización aproximada), patrones de navegación y tiempos de interacción.
• Información inferida: segmentos demográficos, intereses, hábitos de compra y riesgos deducidos mediante aprendizaje automático sobre el comportamiento.

Más allá del navegador, la cosa se complica con asistentes conversacionales y agentes que actúan en tu nombre. Estos modelos necesitan contexto del usuario para ser útiles, y ahí es donde hay que hilar muy fino entre utilidad y privacidad.

Riesgos de gestionar mal los datos con IA

El uso descontrolado de asistentes de IA dentro de una empresa puede pasar factura. Los riesgos asociados van desde fugas de secretos hasta multas millonarias, y afectan directamente a la competitividad.

1. Exposición de información confidencial: introducir contratos, código, estrategia o documentos internos (por ejemplo, eliminar metadatos y comentarios) en herramientas sin garantías puede hacer que queden almacenados, procesados o reutilizados por terceros.
2. Incumplimiento normativo: bajo RGPD, compartir datos personales sin base legal, información sensible sin salvaguardas o transferirla fuera de la UE de forma insegura se traduce en sanciones severas.
3. Pérdida de control: una vez que los datos entran en sistemas de terceros, auditar o responder a requerimientos legales se vuelve complejo, con fricciones para tus propias políticas de seguridad.
4. Filtraciones y brechas: no todas las plataformas garantizan el aislamiento de los datos; las fugas accidentales a otros usuarios o desarrolladores son un riesgo real.
5. Daño reputacional: una sola incidencia de mal uso de datos puede deteriorar la confianza de clientes, socios y empleados durante años.

El RGPD exige a las organizaciones garantizar privacidad, notificar brechas y asegurar transferencias transfronterizas. Su incumplimiento puede acarrear multas de hasta 20 millones de euros o el 4% de la facturación anual, lo que no es precisamente calderilla.

El problema se agrava con los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM): son sistemas recientes, no siempre encajan en la arquitectura de seguridad tradicional y su adopción “por la puerta de atrás” por parte de empleados complica el control.

Normas y principios: privacidad por diseño, transparencia y derechos

Para usar IA sin sustos, hay que cumplir y, sobre todo, diseñar con cabeza. Privacidad por diseño, transparencia y consentimiento informado son la base de cualquier despliegue responsable.

Bajo RGPD, las empresas deben minimizar datos, definir el propósito y habilitar derechos como acceso, rectificación o supresión. También deben instrumentar medidas de seguridad proporcionales, firmar contratos con encargados de tratamiento y evaluar riesgos (EIPD) cuando toca.

En otras jurisdicciones existen marcos similares. Por ejemplo, la CCPA en California otorga a los consumidores derechos de acceso, información y opt-out de la venta de datos. Y si operas en Argentina, la Ley 25.326 marca obligaciones análogas de transparencia, consentimiento y derecho al olvido.

Más allá de la ley, el plano ético importa. Algoritmos auditables, mitigación de sesgos y responsabilidad clara evitan discriminaciones y refuerzan la confianza, especialmente en sanidad, banca o justicia.

Qué hacen las grandes plataformas y cómo puedes configurarlas

En el ecosistema de asistentes, los cambios llegan a diario y conviene revisar ajustes de privacidad. Google, por ejemplo, ha introducido opciones como la “Conversación Temporal” en Gemini para limitar el uso de consultas recientes, evitar personalizaciones futuras o el entrenamiento de modelos con tus interacciones.

La compañía reconoce que, cuando usa actividad para mejorar servicios, puede intervenir personal humano y proveedores externos con conversaciones desvinculadas de la cuenta. Por tanto, si no quieres que se utilicen tus aportaciones, toca desactivar “Conservar la actividad”, gestionar lo que guardas y borrarlo de forma periódica.

En el terreno de la mensajería, WhatsApp indica que los chats personales con familiares y amigos son inaccesibles. Para hablar con sus IAs hay que iniciar la conversación activamente y no vinculan tu WhatsApp a Facebook o Instagram. Aun así, avisan: todo lo que envíes a la IA puede usarse para darte respuestas, así que mejor no compartir información que no quieras que conozcan.

Hubo debate también con el almacenamiento de archivos: un cambio en los términos de WeTransfer llevó a matizar, con claridad meridiana, que el contenido sigue siendo del usuario, no se usa para entrenar modelos de IA ni se vende a terceros, manteniendo el cumplimiento RGPD.

Medidas prácticas para empresas: políticas, controles y tecnología

No hay magia: la protección de datos en IA se logra combinando organización, tecnología y cultura. Estas medidas reducen drásticamente el riesgo sin frenar la productividad.

Lo básico que funciona

• Política interna clara: qué herramientas están permitidas, qué datos pueden usarse, qué prácticas se prohíben, y qué validaciones exige cada caso de uso.
• Formación y sensibilización: que todo el mundo entienda cómo funciona la IA, sus límites, y qué no debe compartirse nunca en estos sistemas.
• Controles de acceso y segmentación: permisos por rol, mínimo privilegio, y separación de entornos para evitar exposición innecesaria.
• Monitorización y auditoría: inventario de herramientas, logs de actividad, detección de anomalías y revisiones periódicas.
• Proveedor con garantías: evaluar cumplimiento, opciones de configuración, retención y uso de datos para entrenamiento.
• DLP (Data Loss Prevention): soluciones que bloquean fuga de información sensible hacia plataformas no autorizadas sin frenar los flujos de trabajo.

Sumado a lo anterior, conviene blindar el dato en tránsito y reposo. Cifrado de extremo a extremo, auditorías de seguridad y desarrollo seguro deben ser rutina, no excepción.

Técnicas de privacidad y resiliencia

• Anonimización y seudonimización: eliminar identificadores o sustituirlos por seudónimos para reducir el riesgo de reidentificación.
• K-anonimato y L-diversidad: generalizar campos (p. ej., edad en rangos, códigos postales truncados) y asegurar diversidad en atributos sensibles por grupo.
• PPRL (Privacy-Preserving Record Linkage): vincular registros entre organizaciones sin exponer datos identificativos, usando técnicas criptográficas.
• Datos sintéticos: generar conjuntos artificiales (p. ej., con GANs) para entrenar sin tocar información personal real.

Y mirando a la vanguardia, emergen herramientas potentes. Cifrado homomórfico, privacidad diferencial, IA para ciberseguridad y registros inmutables con blockchain son ya opciones reales para elevar el listón de protección.

Amenazas técnicas a la IA que debes conocer

Los atacantes también han hecho los deberes. Existen técnicas específicas para manipular modelos, robar información o evadir defensas que conviene tener en el radar.

• Envenenamiento de datos: introducir ejemplos maliciosos en el entrenamiento para sesgar el modelo y degradar su precisión.
• Inversión de modelos: interrogar un sistema hasta inferir patrones del conjunto de entrenamiento, con riesgo para datos confidenciales.
• Ataques adversarios: inputs sutilmente modificados que provocan errores groseros (p. ej., una señal de STOP clasificada como límite de velocidad).
• Malware automatizado: código malicioso potenciado por IA (como el concepto DeepLocker) que oculta su carga hasta identificar a la víctima objetivo.

Para mitigarlos, no basta con “poner un firewall”. Hace falta robustez algorítmica, validaciones estrictas de entrada y monitorización activa de comportamiento del modelo.

Cómo proteger modelos de IA en todo su ciclo de vida

La seguridad no empieza en producción: se diseña en el cuaderno de notas del científico de datos. Protege el entrenamiento y la operación con controles adaptados a cada fase.

Durante el entrenamiento

• Entornos aislados y controlados: con accesos mínimos, secretos gestionados y trazabilidad completa.
• Validación y limpieza de datos: detección de outliers, sanitización y verificación de procedencia para cortar el envenenamiento de raíz.
• Robustez del modelo: regularización, validación cruzada y entrenamiento adversario para mejorar la resiliencia ante inputs hostiles.

Si trabajas en la nube, exige las capacidades de seguridad nativas. Segmenta redes, cifra por defecto y aplica controles de identidad y acceso (IAM) coherentes con tus políticas.

En producción

• Autenticación y cifrado punto a punto en las llamadas al modelo, con control de integridad extremo a extremo.
• Validación/sanitización de inputs para evitar inyecciones y formatos inesperados antes de llegar al modelo.
• Detección de anomalías en tiempo real (patrones anómalos de entrada o salida, picos sospechosos, IPs no confiables).

En este terreno, ayudan las plataformas de seguridad modernas. Soluciones EDR/XDR como SentinelOne aportan IA conductual, respuesta automatizada y protección de cargas en nube, útiles para reducir la ventana de exposición y contener incidentes que afecten a datos o sistemas de IA.

Privacidad en IA conversacional: transparencia, consentimiento y minimización

Si despliegas un chatbot, hay obligaciones claras. Debe informarse al usuario de que interactúa con una IA, explicarse qué datos se recogen, con qué fines y durante cuánto tiempo, y recabarse el consentimiento cuando sea exigible.

Diseña tu sistema para recoger solo lo imprescindible. La minimización de datos y la anonimización de conversaciones reducen el impacto de una posible brecha y alivian cargas de cumplimiento.

Además, implementa los derechos del usuario de forma operativa: acceso, rectificación y supresión (“derecho al olvido”), con procesos para localizar y eliminar información personal en registros y logs.

En el mercado hay propuestas centradas en control y seguridad. Algunas plataformas de IA conversacional se entrenan solo con la información real del negocio y ofrecen gestión manual de datos vía CRM, evitando acciones de marketing masivo que puedan derivar en bloqueos por spam y apostando por calidad de interacción sobre cantidad. Es un enfoque alineado con la privacidad por diseño y la construcción de confianza.

Privacidad personal, oportunidades y rol de fundadores

La IA no solo genera riesgos; también puede empoderar a las personas. Herramientas de portabilidad de datos y asistentes personales que dan control al usuario abren la puerta a un ecosistema más sano.

Para founders y startups, el reto es doble: innovar y proteger. Integra la privacidad por diseño desde el primer sprint, educa a tus usuarios, evalúa la interoperabilidad ética y participa en comunidades que promueven IA responsable. Ser transparente hoy es ventaja competitiva mañana.

Hacia dónde va la IA: automejora, datos sintéticos y nuevos riesgos

Las grandes tecnológicas investigan cómo escalar sin devorar datos personales. La “automejora” de la IA (mejor hardware, autoprogramación y entrenamiento generado por la propia IA) promete acelerar el rendimiento sin depender tanto de datos humanos.

Lo estamos viendo con la asistencia a la codificación (p. ej., herramientas específicas para programar) y la optimización de procesadores guiada por IA. La generación de datos sintéticos se vislumbra como vía para sortear el cuello de botella de datos reales; la idea es que el modelo produzca experiencias artificiales útiles para su propio aprendizaje.

Incluso surgen enfoques en los que agentes que reescriben su propio código afinan su desempeño conforme resuelven tareas, lo que plantea avances… y también dilemas de control.

Conviene no pecar de ingenuos: expertos advierten que estas capacidades podrían facilitar ciberataques, diseño de armas o manipulación a gran escala si no se gobiernan con rigor. Mientras tanto, los datos de preparación son tibios: un estudio de Accenture refleja que el 95% de las organizaciones españolas no están preparadas para proteger sistemas e IA, y el 84% a nivel nacional (77% global) carecen de prácticas esenciales para modelos, datos e infraestructura en la nube. La ciberseguridad, como recuerdan, no puede ser un parche final: debe incorporarse desde el diseño.

Estrategia avanzada: gobierno, cumplimiento y preparación continua

Para sostener el esfuerzo en el tiempo, necesitas un marco. Gobernanza de datos, controles de IAM, evaluación de riesgos y planes de continuidad deben orquestarse junto al ciclo de vida del modelo.

• Marco de seguridad: políticas vivas, catálogo de activos de IA, clasificación de datos y responsables claros.
• Supervisión continua: auditorías, pruebas de penetración y actualización de modelos y dependencias.
• Capacitación de equipos técnicos y de negocio en amenazas y mejores prácticas específicas de IA.
• Colaboración con academia, reguladores y sector para compartir inteligencia y elevar estándares.

Invertir en I+D también marca la diferencia. Explorar nuevas técnicas de seguridad y mejorar la ingeniería de datos ayuda a mantenerte un paso por delante de atacantes y a cumplir con marcos que evolucionan.

Todo esto se traduce en una idea sencilla: sí se puede aprovechar el potencial de la IA sin regalar tu información. Con reglas claras, configuración adecuada de las plataformas, controles técnicos sólidos y una cultura de privacidad por diseño, es posible obtener productividad y, a la vez, mantener bajo llave datos personales, secretos de negocio y conocimiento crítico.

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Isaac

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