Qué no debes escribir en ChatGPT (o cualquier IA) en el trabajo

La fuga de datos más habitual en una empresa hoy no ocurre por un ataque informático: ocurre porque alguien pega un correo, un contrato o una lista de clientes en una ventana de chat para que una IA lo resuma. No hay intención maliciosa, y precisamente por eso es el riesgo más difícil de controlar. Es también, casi al pie de la letra, uno de los cuatro conocimientos que el Artículo 4 exige que tenga tu plantilla: saber qué datos no deben introducirse en una herramienta.

Por qué importa dónde va el texto que escribes

Cuando escribes algo en un servicio de IA gratuito o de consumo, ese texto sale de tu empresa y entra en la infraestructura de un tercero, normalmente fuera de la Unión Europea. Dependiendo de las condiciones del servicio, ese texto puede usarse para entrenar futuros modelos, quedar almacenado indefinidamente, o ser accesible al personal del proveedor en tareas de revisión. No es un escenario hipotético: varias empresas han sufrido la exposición pública de fragmentos de conversaciones que sus empleados creían privadas.

Cinco categorías que no deben salir de tu empresa

• Datos personales de clientes o empleados: nombres junto con datos de contacto, salarios, evaluaciones de desempeño, datos de salud o cualquier información que permita identificar a una persona concreta.
• Secretos comerciales y propiedad intelectual: código fuente propio, fórmulas, estrategias de precios, planes de producto no publicados o cualquier información que dé ventaja competitiva.
• Información sujeta a confidencialidad contractual: cláusulas de acuerdos con clientes o proveedores, términos de un NDA, condiciones económicas pactadas.
• Credenciales y datos de acceso: contraseñas, claves de API, tokens de acceso a sistemas internos, aunque sea para pedirle a la IA que las «revise» o las formatee.
• Documentos internos no publicados: borradores de contratos, actas de reuniones sensibles, comunicaciones legales antes de su envío formal.

El caso que más confunde: pegar un currículum o una reclamación de un cliente

Pedirle a una IA que redacte la respuesta a la reclamación de un cliente parece inocuo, y de hecho puede serlo, si se hace bien. La técnica correcta es describir el tipo de caso, no el caso concreto: el modelo no necesita el nombre, el número de cliente ni los datos de contacto para redactar una buena respuesta, solo necesita la situación. Los datos personales se incorporan después, en tu propio sistema, sobre el texto ya generado. Es la misma lógica que aplica a un currículum: se puede pedir ayuda para evaluar el perfil de «un candidato con 5 años de experiencia en ventas B2B», nunca pegando el documento completo con nombre, DNI y trayectoria.

¿Y las herramientas de pago o empresariales?

Los planes empresariales de las principales herramientas de IA suelen ofrecer garantías contractuales de que los datos no se usan para entrenar modelos y de que se procesan con medidas de seguridad reforzadas. Eso reduce el riesgo, pero no lo elimina: sigue siendo necesario evaluar el proveedor como encargado del tratamiento conforme al artículo 28 del RGPD, firmar el contrato correspondiente y comprobar dónde se procesan los datos. Un plan de pago no convierte automáticamente el uso en conforme.

Preguntas frecuentes

Cómo lo tratamos en la formación

El módulo 3 de nuestro curso está dedicado enteramente a esto: cómo viajan los datos dentro de un prompt, casos reales de fuga de secretos comerciales en herramientas públicas, y la técnica de pseudonimización en tres pasos para poder usar IA sin exponer datos personales. No es teoría abstracta: son los mismos ejemplos que aparecen aquí, trabajados como retos interactivos con corrección real.