Qué información nunca deberías compartir con una IA (y por qué)

Por qué tu próxima consulta a ChatGPT puede terminar en los servidores de un competidor

El dato que resume el problema salió a la luz en abril de 2023: ingenieros de la división de semiconductores de Samsung pegaron código fuente confidencial en ChatGPT para que detectara errores, y otro subió la minuta completa de una reunión directiva para que la resumiera. Toda esa información propietaria quedó almacenada en los servidores de OpenAI y disponible para entrenar futuros modelos. La reacción fue drástica: Samsung prohibió temporalmente el uso de IA generativa en sus redes internas, según reconstruyó LA NACION en su manual de IA publicado el 24 de agosto de 2026.

Tres años después, el patrón se repite en startups, agencias y áreas de tecnología que nadie monitorea. Marcelo De Luca, cofundador de The App Master, lo sintetiza así: "El riesgo no es un hacker ruso atravesando tu barrera de seguridad a medianoche; hoy la principal fuga de información son empleados con buenas intenciones usando herramientas públicas para trabajar más rápido". En otras palabras, la amenaza ya no es externa sino interna, y casi siempre involuntaria.

Cómo se filtra tu información cuando usas una IA pública

Cuando un usuario envía un prompt a un modelo como ChatGPT, Gemini o Claude ocurren dos cosas: el sistema genera la respuesta y, dependiendo de la configuración, retiene esa información para entrenar versiones futuras. La consecuencia operativa la explica De Luca: "Si le subís un balance, una estrategia de ventas o el código de tu sistema, todo eso entra en una gran bolsa de aprendizaje. Mañana, si un competidor tuyo le hace la pregunta correcta a esa misma IA, el sistema podría usar lo que aprendió con tus datos para responderle a él".

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La diferencia entre cuenta personal y corporativa es la única barrera efectiva. Sergio Aguilera, director de Carreras de Informática de la Universidad de Belgrano, lo describe en términos contractuales: "En las versiones gratuitas y abiertas al público masivo, la regla general establecida por los proveedores es la reserva del derecho a incorporar las consultas y las respuestas para perfeccionar sus algoritmos. Por el contrario, cuando se opera mediante suscripciones corporativas, entornos dedicados o accesos por interfaz de programación de aplicaciones, los contratos estipulan cláusulas explícitas donde los datos son excluidos de los esquemas de reentrenamiento".

Google confirmó a LA NACION que, en cuentas personales de Gemini, si el usuario mantiene activada la función "Actividad", las interacciones pueden usarse para mejorar productos, aunque se desvinculan de la cuenta y se anonimizan. En Google Workspace o Google Cloud, en cambio, la información "nunca se utiliza para entrenar los modelos públicos de IA de Google ni de terceros". OpenAI, en tanto, no respondió a la consulta sobre el tratamiento de datos que le realizó el medio argentino.

Shadow AI: el punto ciego que ya tiene cifras

El fenómeno que los expertos llaman Shadow AI (uso corporativo de IA fuera del control de TI) dejó de ser una anécdota para convertirse en un riesgo cuantificado. Según la investigación State of Workforce Communication citada por Forbes, el 76% de los trabajadores recurre a canales no aprobados para comunicarse tareas laborales. Gartner, recogido por el mismo artículo, estima que el 69% de las organizaciones sospecha o tiene evidencia de que sus empleados usan IA generativa pública prohibida.

El reporte State of the Internet: Enterprise AI Usage Risk Report 2026 de Akamai aporta una radiografía más fina: el 5% de los "power users" de IA dentro de las empresas interactúa con modelos a 12 veces la tasa del 50% restante, y sus conversaciones promedio duran 18 prompts frente a los 5 del empleado medio. Casi la mitad de las conversaciones corporativas con IA (47,11%) ocurre a través de identidades personales, no cuentas gestionadas. En ChatGPT y Claude, más del 60% de las sesiones son personales; en Gemini Enterprise y Microsoft Copilot M365, en cambio, la proporción se invierte a favor del control corporativo (98,15% y 90,55%, respectivamente).

El dato más alarmante: el 14,4% de las conversaciones empresariales se realiza con correos corporativos registrados en suscripciones "freemium" personales, lo que significa que los datos sensibles que el empleado inyecta en el prompt pueden usarse para entrenar modelos públicos. Las extensiones de navegador e IDE suman otro vector crítico: el 17,7% de los empleados en empresas medianas usa al menos una extensión de IA, y casi el 75% de ellas pide permisos altos o críticos. El 16,31% de esas extensiones tiene vulnerabilidades CVE conocidas, frente al 10,80% del resto.

En sectores regulados, el riesgo escala. El Enterprise Cloud Index de Nutanix reporta que el 83% de las organizaciones de salud ve el Shadow AI como un riesgo crítico, el 72% cita la soberanía de datos como prioridad de infraestructura, y en el sector público el 91% coincide en que el uso no controlado de IA crea riesgos severos de misión y seguridad.

Qué información nunca deberías compartir con una IA

Pablo Lima, director de ventas para el sur de América Latina de VU (ciberseguridad), propone una regla simple: si esa misma información no se la enviarías sin problema a un proveedor externo desconocido, tampoco deberías cargarla en una herramienta de IA sin los controles contractuales adecuados. Jorge Litvin, CEO de Safe-U, concreta la lista negra:

Credenciales: contraseñas, claves de API, tokens y códigos de doble factor.
Documentación personal y financiera: fotos de documentos, tarjetas, comprobantes o resúmenes bancarios.
Información confidencial de terceros: datos de pacientes, clientes, empleados o expedientes.
Secretos de negocio: código fuente con credenciales, información previa a un anuncio, una compra, un balance o una reestructuración.
Estrategias sensibles: estrategia jurídica de un caso abierto, una investigación interna o una negociación.
Información de menores: fotos, audios, documentos y datos que permitan identificarlos o perfilar su vida.

Luciano Moreira, de Cloud Legion, añade un punto del que casi no se habla: "Nunca subir un documento que no se leyó completo. Los archivos llevan metadatos, comentarios, control de cambios y hojas ocultas. Uno cree que comparte un resumen, pero comparte el historial de negociación".

El nuevo marco europeo: qué cambia desde el 2 de agosto de 2026

El Reglamento de IA de la Unión Europea (AI Act) entró en su fase de transparencia obligatoria el 2 de agosto, según reportó Business Standard. A partir de esa fecha, los proveedores deben notificar explícitamente cuando un usuario interactúa con un chatbot, etiquetar deepfakes y contenido sintético (audio, imagen, vídeo y texto), e incluir marcas legibles por máquina que permitan detectar generación o manipulación por IA. Los modelos lanzados antes del 2 de agosto tienen un período de gracia hasta el 2 de diciembre de 2026 para adaptarse.

El incumplimiento se paga caro. The Veran y Business Standard coinciden en multas de hasta 15 millones de euros o el 3% de la facturación global (lo que sea mayor) para violaciones de transparencia. El Reglamento europeo de IA añade una escala propia: hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación mundial por prácticas prohibidas, y hasta 15 millones o el 3% por incumplir obligaciones de transparencia, según cita LA NACION recogiendo el análisis de Jorge Litvin.

Anthropic, propietaria de Claude, ya respondió al cambio regulatorio: anunció que marcará con marcas de agua invisibles todo el contenido procesado por sus modelos, no solo el generado, según reportó Ars Technica. Los nuevos modelos saldrán con la marca "desde el día uno" a nivel global, no solo en la UE.

En América Latina, el contraste es marcado. El Financiero documentó que México acumula seis años de rezago legislativo en protección digital, sin Ley de Ciberseguridad nacional, tras la desaparición del INAI. Chile funciona como referente regional porque impone sanciones concretas a las organizaciones que no reportan incidentes. Argentina, donde se aplica la ley local de protección de datos, carece según Litvin de una obligación equivalente a la europea: "Acá el usuario no tiene garantizado por ley ni el aviso ni la opción, depende de lo que cada empresa decida ofrecerle".

Qué significa esto para tu startup

Si hoy lideras un equipo técnico o de producto y todavía no escribiste una política interna de uso de IA, ya estás tarde: tus empleados ya la están usando. El 76% recurre a canales no aprobados, según Mitel/Forbes, y el 47% de esas conversaciones ocurre en cuentas personales, según Akamai. El primer paso no es tecnológico sino operativo: definir qué puede entrar a un prompt y qué nunca debe salir de un canal corporativo.

Tres acciones concretas para esta semana:

Mapea qué herramientas de IA usan tus empleados y bajo qué identidad. Pide a tu equipo de TI que audite las extensiones de navegador instaladas (el 17,7% ya tiene una extensión de IA) y revise qué cuentas de correo corporativas están registradas en suscripciones "freemium" personales. Activa SSO corporativo en las cuentas que puedas gestionar y bloquea logins personales en equipos críticos.
Redacta una política de IA de una página y distribúyela antes de fin de mes. Debe incluir: qué tipo de datos está prohibido subir (credenciales, balances, código fuente, datos de clientes), qué versiones están autorizadas (corporativas o API), y qué pasa si alguien la incumple. Una política sin consecuencias disciplinarias es solo un PDF en una carpeta.
Audita los documentos que tu equipo sube a herramientas de IA. Pide a quien cargue un archivo que primero lo abra en su visor y elimine hojas ocultas, comentarios, control de cambios y metadatos. Es la trampa menos visible y la que más información propietaria filtra, según advirtió Luciano Moreira.