A medida que las empresas dan acceso a aplicaciones y agentes de inteligencia artificial (IA) a más sistemas internos, gestionar la privacidad de los datos se vuelve cada vez más complejo. La atención suele centrarse en el riesgo de que un modelo revele información confidencial en sus respuestas. Sin embargo, el desafío comienza antes: las organizaciones deben saber a qué datos puede acceder la IA, de dónde proceden y cómo se utilizan.

Esta dificultad ya está frenando la adopción de la IA. Según los datos citados, el 95 % de las empresas ha retrasado o cancelado proyectos de IA por problemas relacionados con la infraestructura y la gobernanza de datos. A medida que los sistemas adquieren más autonomía y acceso a información corporativa, establecer bases sólidas es esencial para mantener los riesgos de privacidad bajo control.

Antes de que la información llegue al modelo

La privacidad de los datos no es solo un asunto legal o de cumplimiento normativo: debe preocupar a todas las personas que gestionan información dentro de una organización. En el contexto de la IA, las consecuencias de una gestión deficiente pueden incluir la exposición de datos sensibles y daños a la confianza de los clientes y a la reputación de la marca.

Estos riesgos pueden aparecer antes de que la información confidencial llegue a un modelo. Los datos mal clasificados, duplicados o desactualizados pueden trasladar problemas de privacidad existentes a las aplicaciones de IA. Así, vulnerabilidades que antes estaban limitadas a sistemas concretos pueden convertirse en riesgos mucho más amplios.

La IA agéntica eleva aún más el nivel de riesgo. A medida que los agentes ganan autonomía y acceso a distintos sistemas empresariales, pueden encontrar y utilizar información procedente de varias áreas. Un problema que antes se limitaba a un conjunto de datos o sistema puede resultar mucho más difícil de contener.

Seguir el recorrido de los datos sensibles

Identificar la información sensible es solo el primer paso. También es necesario saber adónde se traslada, sobre todo cuando se copia desde sistemas de producción a entornos de prueba o desarrollo que quizá no cuenten con las mismas medidas de seguridad.

Los datos personales identificables, como nombres, domicilios o información financiera, deben etiquetarse con claridad para poder detectarlos antes de moverlos. Siempre que sea posible, conviene mantenerlos en los sistemas de producción donde son necesarios. Si deben utilizarse en otros entornos, eliminar o enmascarar los elementos que permiten identificar a una persona puede reducir la exposición innecesaria.

El mismo criterio se aplica al migrar información a plataformas en la nube o prepararla para su uso con IA. Unos metadatos precisos —información que describe el contenido y el origen de los datos— facilitan su identificación y seguimiento. Si se complementan con un registro claro de los movimientos y cambios realizados, los equipos pueden detectar riesgos antes de que la información termine en un lugar inadecuado.

Ampliar el uso de la IA sin ampliar los riesgos

Conocer dónde se encuentran los datos sensibles y cómo se desplazan sienta una base importante, pero las salvaguardas también deben funcionar a medida que aumenta el uso de herramientas de IA. La diferencia entre las ambiciones de las empresas y su preparación en materia de datos sigue siendo considerable: una investigación reciente indica que, aunque el 97 % de las organizaciones tiene iniciativas de IA en marcha, solo el 5 % considera que sus datos están plenamente preparados para respaldarlas. La privacidad, el cumplimiento normativo y la baja calidad de los datos siguen siendo obstáculos importantes.

Para gestionar estos riesgos a escala, las empresas deben incorporar controles a sus procesos de datos. Pueden automatizar las transformaciones y supervisar continuamente la calidad, además de registrar de forma automática el origen de la información, los cambios que ha experimentado y las aplicaciones de IA que la utilizan. Esto ayuda a priorizar los datos de mayor riesgo y a investigar con rapidez cambios inesperados o problemas de calidad.

Los datos de entrenamiento también requieren revisiones periódicas. Es necesario detectar información inexacta o sesgada que pueda producir resultados poco fiables o discriminatorios, y asegurarse de que los datos personales solo se utilicen cuando corresponda y se respeten los derechos de las personas. Integrar el uso responsable de los datos en el desarrollo y la implementación de la IA puede contribuir a crear servicios más seguros y confiables.

Controlar el acceso y la conservación

Ordenar los datos no resuelve por sí solo el desafío de la privacidad. Las empresas también deben revisar periódicamente quién puede acceder a la información sensible y si esos permisos siguen siendo adecuados. Una medida práctica consiste en contrastar los accesos con los registros de recursos humanos cuando alguien se incorpora, deja la organización o cambia de puesto.

Estas revisiones pueden revelar que algunas personas conservan permisos sobre información que ya no necesitan. El mismo principio debe aplicarse a los sistemas y agentes de IA: el acceso debe limitarse a los datos necesarios para cada tarea, en lugar de conceder permisos generales sobre toda la información corporativa.

La gestión responsable también implica preguntarse si todavía es necesario conservar determinados datos. Las empresas pueden identificar periódicamente información personal o de clientes que ya no necesitan y programar su eliminación de acuerdo con las políticas de retención. Conservar menos datos sensibles reduce la cantidad de información que podría quedar expuesta y ayuda a proteger la privacidad y la confianza de los clientes.

Generar confianza a medida que evoluciona la IA

Una regulación clara será cada vez más importante a medida que la IA gane capacidad y asuma más responsabilidades en las actividades empresariales. Cuando se utiliza para tomar o respaldar decisiones que afectan a personas y sus datos, unas reglas de privacidad bien definidas pueden ofrecer orientación para innovar sin dejar de proteger la información personal.

Adoptar prácticas responsables permite aprovechar las posibilidades de la IA y, al mismo tiempo, proteger los derechos fundamentales. Para lograrlo, las organizaciones deben conocer sus datos, controlar quién y qué puede acceder a ellos, y mantener la privacidad como parte esencial de cada iniciativa de IA.

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