Nunca introduzcas estos datos en una IA: podrían ponerte en riesgo

A diferencia de las bases de datos tradicionales, los modelos de IA procesan las entradas de los usuarios a través de vías que pueden utilizar esas interacciones para el reentrenamiento continuo de sus redes neuronales. Introducir información sensible o confidencial en estas plataformas es como pasar nuestros datos a servidores de terceros, lo que expone el contenido a posibles filtraciones por memorización del modelo, accesos no autorizados o fallos de seguridad en la infraestructura de la plataforma en cuestión.

Credenciales y claves

El error más grave en el uso de herramientas de asistencia con IA consiste en pegar código fuente, claves o contraseñas de acceso para buscar fallos o pedir optimizaciones. Cuando un usuario mete una clave de autenticación en la ventana de chat, esa credencial queda registrada en los historiales del proveedor del servicio y en los conjuntos de datos de entrenamiento futuros.

Una persona accediendo a ChatGPT en su ordenador EP

En el ámbito del desarrollo de software, compartir el código de un proyecto o empresa no solo vulnera acuerdos de confidencialidad, sino que abre la puerta a que el modelo aprenda la estructura lógica de la aplicación. Esto permite que usuarios externos puedan, mediante técnicas de ingeniería, deducir vulnerabilidades del sistema o reconstruir funciones presuntamente protegidas por derechos de propiedad intelectual.

Datos financieros, identificación personal e historial médico

Meter números de tarjetas de crédito, datos bancarios o documentos de identidad en un modelo de inteligencia artificial supone una exposición innecesaria a riesgos de robo de identidad y fraude. Aunque las plataformas de IA tengan filtros automatizados de seguridad, estos sistemas no son infalibles ni están diseñados para proteger la custodia de datos financieros o sanitarios como indican muchas regulaciones locales.

De igual manera, compartir datos médicos o historiales clínicos vinculados al nombre de una persona constituye una infracción de las normativas de protección de datos. Una vez que la información personal es absorbida por los servidores centrales de la IA, el usuario pierde el control sobre la eliminación y el almacenamiento de esos registros de salud.

Estrategias de anonimización

Para aprovechar el potencial de las herramientas de inteligencia artificial sin poner en peligro nuestra privacidad ni los activos de una organización o empresa, la norma básica a seguir es preparar una anonimización antes de enviar cualquier texto. Esto implica sustituir nombres propios por etiquetas genéricas, eliminar cifras exactas, omitir referencias geográficas concretas y borrar cualquier identificador del mensaje.

También es imprescindible revisar las opciones de configuración de privacidad de la plataforma que usamos. La mayoría de los servicios de IA ofrecen ajustes para desactivar el historial de chat y prohibir el uso de las conversaciones para el entrenamiento de los modelos, garantizando una capa extra de protección cuando se trabaja con contenidos sensibles o de nuestro ámbito laboral.

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