Las herramientas de inteligencia artificial han irrumpido en el entorno empresarial con una promesa poderosa: mejorar la productividad. Desde asistentes virtuales que automatizan tareas rutinarias hasta modelos avanzados capaces de optimizar procesos complejos, la IA está demostrando que puede ahorrar tiempo y mejorar la eficiencia.
Sin embargo, junto a este potencial emerge un dilema que muchas organizaciones aún no están abordando con suficiente rigor, o bien los protocolos todavía están a medio redactar o validar: ¿cómo proteger la privacidad y la seguridad de la información cuando los empleados utilizan herramientas de IA?
La fisura de la información sensible
Las IA actuales no son meros algoritmos estáticos. Son modelos de aprendizaje automático que se entrenan, se afinan y evolucionan con cada interacción. Esto significa que cualquier contenido introducido —por inofensivo que parezca— puede acabar alimentando estos sistemas, generando una más que posible exposición de datos que muchas compañías no saben todavía como contener o limitar.
«Y aquí radica el problema: la IA no distingue entre información pública y datos estratégicos. Si un empleado introduce sin saberlo un documento interno, una previsión financiera o un acuerdo confidencial en una herramienta de IA sin control, los riesgos dejan de ser teóricos y se convierten en una amenaza real.»
Compliance: ¿freno excesivo o dique de contención legítimo ante la adopción de la IA?
Si las empresas quieren autorizar el uso de IA sin comprometer su seguridad, necesitan revisar sus políticas de compliance. Sin un marco claro, el uso de estas herramientas se convierte en un riesgo difícil de controlar.
Algunas claves a considerar para un uso seguro:
🔹 Restringir el acceso de las IA a información sensible dentro de la organización.
🔹 Definición clara de qué contenido se puede procesar con herramientas externas.
🔹 Establecer protocolos de auditoría que monitoricen cómo y con qué fines se utiliza la IA.
🔹 Formar y concienciar a los empleados sobre buenas prácticas, riesgos y responsabilidades.
Así pues: ni laissez faire, ni prohibición. Vamos a ver más en detalle una posible estrategia a seguir…
¿Es posible una estrategia que garantice un uso eficaz, pero también seguro?
Si y No. La clave de esta aparente incoherencia radica en la palabra «garantía».
Sí es posible (y debemos) elaborar una estrategia corporativa en 6 pasos para integrar la inteligencia artificial de forma segura, eficiente y transversal. Pero No podrá garantizar de forma indefinida que ese equilibrio entre uso generalizado y seguridad se mantenga.
IA y Seguridad: Estrategia Corporativa en 6 Pasos
1. Auditoría inicial y diagnóstico
- Identificar qué herramientas de IA se están utilizando (de forma oficial o informal).
- Evaluar qué tipos de datos se están introduciendo (textos, imágenes, documentos, etc.).
- Clasificar los riesgos según niveles de sensibilidad: confidencial, interno, público.
2. Definición de un marco normativo interno
- Redactar una política corporativa de uso de IA, que incluya:
- Qué herramientas están aprobadas y en qué condiciones.
- Qué información puede (y no puede) compartirse con herramientas externas.
- Límites para el uso de IA generativa (como ChatGPT, Gemini, Copilot, etc.).
- Incorporar estas políticas a los códigos éticos y manuales de compliance existentes.
3. Segmentación de accesos y herramientas
- Para roles sensibles (jurídico, financiero, I+D), limitar el uso de IA pública o establecer entornos de IA locales (on-premise o cloud privada).
- Ofrecer alternativas internas seguras para empleados con tareas repetitivas (automatización controlada).
- Integrar IA en procesos bajo supervisión (por ejemplo, en atención al cliente, con revisión humana de outputs).
4. Capacitación y sensibilización continua
- Formación obligatoria para todo el personal en:
- Buenas prácticas y riesgos en el uso de IA.
- Reconocimiento de prompts peligrosos o usos indebidos.
- Legislación vigente (como el GDPR, la AI Act europea, etc.).
- Promover una cultura de “IA responsable” con ejemplos reales y casos de uso supervisados.
5. Supervisión y mejora continua
- Establecer un comité de IA (o incluirlo en el comité de tecnología) que:
- Revise trimestralmente (o con mayor frecuencia en su fase inicial) el uso de herramientas.
- Detecte nuevos riesgos o usos emergentes.
- Evalúe qué procesos podrían optimizarse con IA sin comprometer la seguridad.
- Implementar logs y trazabilidad sobre los datos usados y las decisiones automatizadas.
6. Plan de contingencia y respuesta ante incidentes
- Debemos tener unos Protocolos claros que permitan:
- Identificar un uso indebido o una filtración.
- Notificar al DPO (Data Protection Officer) y a los stakeholders necesarios.
- Mitigar impactos reputacionales y legales.
- Asegurar que los contratos con proveedores de IA incluyan cláusulas de confidencialidad, trazabilidad de datos y derecho a auditoría.
Gestionar la incertidumbre
Ahora mismo, las empresas deben aprender a gestionar la incertidumbre. Nada nuevo en el mundo empresarial, donde la gestión estratégica precisamente trabaja de forma planificada bajo escenarios inciertos.
Pero lo que sí es nuevo es el tipo de riesgo que implica una mala gestión (o, más bien, una «no gestión») de la IA: exposición de datos sensibles, vulneración de secretos comerciales o incluso sanciones regulatorias graves.
La situación actual es compleja: los extremos son igual de problemáticos. Optar por el “todo vale” (sin ningún control) o, en el lado opuesto, prohibir por completo el uso de IA, son decisiones que generan más inseguridad que certezas.
Más nos vale disponer de un protocolo, aunque no sea perfecto, e ir iterando de forma continua para actualizarlo.
