Cómo usar IA en tu empresa sin poner en riesgo la información

1. Decide qué información puede utilizarse

No todo dato empresarial es personal, pero también puede ser confidencial. Un listado de precios pactados, una estrategia comercial o una contraseña requieren protección aunque no identifiquen a una persona.

• Información pública o ficticia: suele ser el mejor punto de partida para un piloto, respetando derechos de uso.
• Información interna: procedimientos, informes o presupuestos deben utilizarse solo en herramientas y condiciones aprobadas.
• Datos personales y especialmente delicados: nombres, contactos, nóminas, historiales médicos o documentación identificativa requieren una revisión específica antes de incorporarlos.

La AEPD recomienda no compartir datos personales o información delicada con herramientas de IA de uso general y propone describir casos ficticios. Puedes consultar su decálogo para proteger la privacidad al usar IA.

2. Revisa la herramienta y sus condiciones

Que una herramienta tenga un plan de pago o una opción llamada «privado» no resuelve por sí solo todos los requisitos. Revisa el producto, el plan y la configuración concretos que va a utilizar tu equipo.

• Uso de la información: si el proveedor utiliza entradas, archivos o respuestas para mejorar modelos y qué opciones de control ofrece.
• Conservación y borrado: cuánto tiempo mantiene conversaciones, documentos, registros y copias.
• Acceso y ubicación: quién puede acceder a la información, qué terceros intervienen y dónde se trata.
• Condiciones contractuales: confidencialidad, responsabilidades y, cuando corresponda, contrato de encargo de tratamiento y garantías para transferencias internacionales.
• Control de la empresa: cuentas corporativas, gestión de usuarios, permisos y retirada de acceso cuando alguien deja el equipo.

Evitar que los datos se utilicen para entrenar no significa que no se almacenen ni se procesen. Comprueba cada cuestión por separado y guarda la versión de las condiciones con la que se aprobó el uso.

Si vas a desarrollar un piloto, nuestra comparativa de entornos de IA y machine learning te ayuda a distinguir opciones en la nube y en infraestructura propia.

3. Utiliza menos datos y limita los accesos

Trabaja solo con los campos necesarios para la tarea. Si quieres estudiar tiempos de respuesta, quizá basten fechas, categorías y duración; no necesitas incluir el texto completo de cada conversación.

Quitar el nombre no siempre anonimiza un documento. Un cargo, una fecha o una combinación de circunstancias pueden permitir identificar a alguien. La seudonimización sustituye identificadores y separa la información que permite recuperar la identidad, pero los datos siguen siendo personales. La AEPD explica esta diferencia.

• Separa pruebas y producción; evita copiar bases completas para un experimento.
• Usa cuentas individuales, autenticación multifactor y permisos ajustados a cada función.
• Protege las claves de acceso a servicios y revisa los enlaces compartidos.
• Configura el cifrado y las copias de seguridad de acuerdo con el entorno; controla también quién puede descifrar o restaurar los datos.
• Revisa documentos, resultados y registros: cualquiera de ellos puede conservar información sensible.

Estos controles forman parte de una protección más amplia. Si necesitas revisar la base, consulta cómo proteger tu empresa de amenazas digitales.

4. Mantén el control al conectar IA con tus sistemas

Un asistente que redacta una propuesta tiene un alcance distinto de uno que puede leer todo el correo, modificar un CRM o enviar mensajes. Concede solo los permisos que requiere el caso de uso.

Los documentos y mensajes externos pueden contener instrucciones diseñadas para confundir a un sistema de IA, un riesgo que recoge la AEPD en sus orientaciones sobre IA agéntica. Por eso, no conviene que una salida generada se convierta directamente en una acción con efectos sobre clientes o datos.

• Empieza en modo consulta: permite proponer o clasificar antes de autorizar cambios.
• Exige aprobación humana: antes de enviar comunicaciones, modificar datos importantes o ejecutar pagos.
• Comprueba el resultado: exactitud, destinatario, datos incluidos y coherencia con la solicitud.
• Prepara una vuelta atrás: registra las operaciones, define límites y conserva una alternativa manual.

Este es el tipo de implantación gradual que planteamos en automatización e IA para empresas, conectando el proceso con las herramientas existentes y manteniendo supervisión.

5. Define reglas, responsables y respuesta a incidentes

Una política breve y entendible resulta más útil que un documento que nadie consulta. Debe indicar qué herramientas están autorizadas, para qué tareas, qué datos pueden utilizarse y a quién preguntar antes de probar algo nuevo.

Si se tratan datos personales, hay que definir la finalidad y la base jurídica adecuada, informar cuando corresponda y atender los derechos de las personas. El consentimiento no es la única base jurídica ni sirve automáticamente para cualquier tratamiento. Cuando sea probable un alto riesgo para los derechos y libertades, debe realizarse una evaluación de impacto antes de empezar. La guía de la AEPD sobre IA y RGPD desarrolla estas cuestiones.

Forma al equipo con ejemplos de sus tareas: qué puede copiar, qué debe retirar y cuándo necesita una revisión. Repite la comprobación si cambia el proveedor, se añade un conector o el sistema empieza a tomar nuevas decisiones.

Si alguien carga información por error: detén el uso afectado, conserva los datos necesarios para investigar, revoca accesos expuestos y avisa al responsable interno. Evalúa qué información salió, quién pudo acceder y las medidas de contención. Si hay una brecha de datos personales, la notificación a la autoridad puede ser obligatoria en un máximo de 72 horas desde que se tiene constancia, salvo que sea improbable que exista un riesgo para las personas. La AEPD detalla cuándo debe notificarse.

Preguntas frecuentes sobre IA y datos de empresa