IA en la empresa: cómo evitar la fuga de datos cuando tu equipo usa ChatGPT y otras IA

Imagina esta escena: lunes por la mañana. Una persona de tu equipo abre el navegador, entra en ChatGPT y pega un trozo de contrato: “Revísame esta cláusula y dime si hay algún riesgo para mi empresa.” Diez minutos después, otra persona hace lo mismo con una nómina: “Explícame estas deducciones como si no fuera de RRHH.” Y por la tarde, alguien de marketing sube un documento con el plan comercial del año que viene para que la IA le ayude a sacar ideas. Desde fuera parece normal: personas aprovechando una herramienta nueva para ser más eficientes. Pero si miras con ojos de empresa, la pregunta es otra: ¿Eres consciente de qué información está saliendo de tu organización hacia esas herramientas?

De curiosidad a herramienta diaria: así ha entrado la IA en las empresas

La llegada de la IA generativa ha sido curiosa: primero fue “juguete”, luego “truco”, y de repente se ha convertido en herramienta de trabajo. En muchas empresas ha pasado esto: Alguien la prueba “por curiosidad”. Empieza a ahorrarse tiempo redactando correos, resúmenes, textos. Lo comenta en la oficina: “oye, pregúntale esto, ya verás qué bien te lo explica”. Sin que nadie lo planifique, la IA entra en el día a día de casi todos. Lo normal es que la empresa no haya tenido tiempo de regular nada. La tecnología ha corrido más que las políticas internas.

Qué tipo de datos están compartiendo tus empleados con la IA

Cuando hablamos de “usar la IA en la empresa”, muchas personas se imaginan preguntas inocentes:

• “Dame ideas para un post de LinkedIn.”
• “Explícame esta fórmula de Excel.”
• “Propón títulos para este email.”

Pero cuando miramos el uso real, aparecen otros ejemplos menos inocentes:

• Borradores de contratos con datos de clientes.
• Nóminas o listados de personal.
• Informes internos con cifras de negocio.
• Correos completos de conversaciones delicadas.
• Partes médicos, expedientes, reclamaciones…

Muchas veces se hace con buena intención: “Le he quitado el nombre y los apellidos, así que no pasa nada.”

El problema es que la información sensible no es solo el nombre: un DNI identifica a una persona, un IBAN, un teléfono o un correo también. Una combinación de datos “anónimos” puede volver a hacer identificable a alguien. Y si, además de personales, son datos de empresa (condiciones económicas, estrategia comercial, acuerdos, etc.), el riesgo se multiplica.

¿Qué ocurre con los datos cuando los subes a ChatGPT u otras IA?

No se trata de demonizar la IA. Muchas de estas herramientas dejan claro qué hacen con los datos: algunas los usan para mejorar sus modelos, otras permiten desactivar ese uso, otras ofrecen planes “enterprise” con más garantías. El problema es otro: en la práctica, en el día a día, nadie en la empresa está mirando qué se está subiendo a esas plataformas. Aunque el proveedor haga las cosas bien, tú puedes seguir teniendo un problema serio:

• No sabes qué se ha enviado.
• No sabes quién lo ha enviado.
• No sabes desde qué equipo ni cuándo.
• No sabes si se ha usado información que no debería haber salido.
• Y si hay una fuga, una reclamación o una inspección, la responsabilidad sigue estando en tu tejado.

Por qué prohibir la IA en la empresa no evita la fuga de datos

Ante este panorama, muchas empresas reaccionan con una idea lógica pero poco realista: “Prohibimos el uso de ChatGPT y listo.” Sobre el papel suena bien. En la práctica, suele pasar esto:

• El empleado la usa igualmente desde su móvil personal.
• Se crea una cuenta gratuita con su correo privado.
• Entra en la IA desde casa, pero con documentos de la empresa.

Resultado: has perdido totalmente de vista lo que está ocurriendo. Ni lo ves, ni lo puedes limitar, ni puedes demostrar nada. No se trata de tener mala fe: la mayoría de personas solo quieren hacer mejor su trabajo. El problema es que, sin reglas claras y sin herramientas de control, la organización queda expuesta.

Cómo usar IA en la empresa de forma segura y cumpliendo protección de datos

Aquí es donde viene la parte útil. Más allá de asustar, la idea es responder a una pregunta práctica: “¿Qué puedo hacer para que mi equipo use la IA… sin poner en riesgo los datos de la empresa?”. Te proponemos varias ideas:

1. Definir una política interna de uso de IA y datos

No hace falta un manual de 40 páginas. Basta con que todo el mundo tenga claro, por escrito:

• Qué tipo de información nunca se puede subir a herramientas de IA.
• Qué ejemplos son claramente sensibles (nóminas, DNIs, IBAN, historiales, informes internos…).
• Cuándo sí se puede usar la IA (textos genéricos, ideas, repaso de algo ya público, etc.).

Cuanto más concretos seáis, más fácil será que la gente lo entienda.

2. Fomentar el “duda antes de pegar” en la IA

Algo tan simple como esta recomendación ya marca diferencia: “si tendrías reparos en enseñar ese texto en una reunión externa, no lo pegues en una IA.” Ese pequeño freno mental evita muchos impulsos de “copiar y pegar entero”.

3. Elegir proveedores de IA con garantías… pero no fiarlo todo a la confianza

Puedes escoger proveedores de IA con mejores garantías, planes enterprise, acuerdos claros de tratamiento de datos, etc. Eso está muy bien, pero no debe ser la única medida. Porque el problema no es solo el proveedor, sino qué suben tus empleados.

4. Añadir un DLP para ver y bloquear lo que se envía a la IA

Llega un punto en el que la concienciación ya no es suficiente. Necesitas algo que te diga, en la práctica:

• “Desde este equipo se ha intentado enviar un DNI a ChatGPT.”
• “Este usuario ha subido un fichero con datos de nóminas a una IA online.”
• “Se está intentando compartir información que entra dentro de la política de datos sensibles.”

Eso es justo lo que hace un software de prevención de fuga de datos (DLP). En nuestro caso, Edorteam DLP ha incorporado una función específica para este escenario: controlar el tráfico hacia herramientas de IA y bloquear la salida de datos confidenciales o personales antes de que se produzca la fuga. De forma muy resumida, permite:

Ver qué se está intentando enviar a servicios como ChatGPT, Gemini o Copilot.

• Detectar si ese contenido incluye datos sensibles (como DNIs, IBAN, nóminas, contratos…).
• Saber qué usuario y equipo lo ha hecho.
• Bloquear automáticamente la operación si supone un riesgo para la empresa.

La filosofía es sencilla: La IA sí, pero no a cualquier precio. Eficiencia, sí. Fuga de datos, no. Porque la Ia no es el problema, la falta de control de datos sí. La IA va a seguir ahí. Tus empleados también. La pregunta no es si la van a usar, sino cómo y con qué límites. Ignorar el problema no lo hace desaparecer. Prohibir la IA tampoco. La alternativa razonable es combinar:

• Personas informadas.
• Normas claras.
• Y tecnología que te permita ver qué está pasando y frenar lo que no debe ocurrir.

Si te has quedado con la sensación de que en tu empresa podría estar pasando todo esto ahora mismo, no es mala señal: es el primer paso para ponerle solución. Y si quieres que te contemos, con calma, cómo estamos ayudando a otras organizaciones a controlar lo que se envía a la IA sin frenar su productividad, estaremos encantados de hablarlo.