La inteligencia artificial está revolucionando su negocio... y amenazando su datos sensibles ¡! Cartera de clientes, cifras financieras confidenciales, datos personales entre los riesgos jurídicos, las fugas de datos y la necesidad de proteger IA en la sombra¿Cómo puede aprovechar la IA sin perder el control? Descubra estrategias concretas para proteger sus activos de información en la era de la IA.
La inteligencia artificial se está abriendo paso en todos los sectores empresariales, prometiendo ganancias de productividad. En 2024, el 67 % de las VSE y pymes europeas ya utilizaban herramientas de IA, una cifra impulsada por el auge de laIA Generativa.
Pero esta revolución conlleva un reto crítico: protección de datos sensibles. Ya se trate de información sobre clientes, cifras financieras confidenciales o datos personales de los empleados, 31 % de las empresas consideran que la confidencialidad de los datos es el principal obstáculo para la adopción de la IA (Barómetro TPE-PME 2024, Quonto).
Por tanto, el reto es considerable: aprovechar la IA al tiempo que se cumple un marco legislativo exigente y se protegen los activos de información. Cómo puede mantener el control de sus datos en la era de la IA?
Los nuevos riesgos asociados a la IA
La IA introduce nuevos vectores de riesgo que requieren un nuevo esquema de análisis. La amenaza ya no se limita a ciberataques tradicional.
Fuga de datos por el uso
Este es el riesgo más inmediato e insidioso. Cuando un empleado, deseoso de utilizar la IA para facilitar su trabajo, envía un correo electrónico de un cliente, un extracto de un contrato, resultados financieros o un CV a una IA pública como ChatGPT o Gemini, los datos salen del perímetro de seguridad de la empresa.
Esta información puede reutilizarse para entrenar modelos, lo que supone una pérdida de control sobre la propiedad intelectual.
Los empleados suelen ser el origen de las fugas
Un estudio realizado en 2023 reveló que 4.2 Empleados de % un panel de 1,6 millones de personas había intentado enviar información confidencial o regulada a un chatbot AIEsto ha dado lugar a filtraciones de código fuente, datos de clientes y documentos confidenciales.
Los estudios de casos incluyen a un ejecutivo que copió un plan estratégico interno en ChatGPT para obtener una presentación, y a un médico que entró en el nombre del paciente y su historial médico para escribir una carta.
Otra estadística que muestra la magnitud del fenómeno: desde principios de 2025, incidentes de fuga de datos relacionados con la IA se han multiplicado por 2,5según Palo Alto Networks. Y 14 % de los incidentes de seguridad son directamente atribuibles a aplicaciones de IA generativa.
Ante esta amenaza, las empresas están adoptando un enfoque cauteloso, y la mayoría está considerando medidas radicales, según una encuesta de BlackBerry, 82 % de las empresas francesas se planteaban prohibir el uso de ChatGPT y otras IA generativas en herramientas de trabajo, principalmente por la riesgos para la seguridad y la privacidad de los datos (citados por 62 % de ellos). Casi la mitad teme también el impacto potencial en su reputación.
Sin embargo, según el Presidente de la CNIL, 80 % de las principales violaciones de datos podrían haberse evitado con medidas básicas como doble autenticaciónla detección de extracciones masivas y sensibilizar a los trabajadores. En Por lo tanto, es esencial establecer salvaguardias para aprovechar las ventajas de la IA sin exponer su capital de información.
El IA en la sombra o el uso clandestino de IA
Este fenómeno, cada vez más frecuente, se refiere al uso de herramientas de IA generativa por parte de los empleados sin ninguna supervisión ni declaración al departamento informático o a la dirección.
Casi la mitad de los empleados franceses utilizan herramientas de IA generativa con fines profesionales sin comunicárselo a sus jefes..
Incluso es dos veces más probable que utilicen "IA en la sombra" que soluciones de IA proporcionadas por su empresa.
Este uso clandestino, a menudo motivado por la falta de comprensión de los posibles usos o por la falta de formación interna, expone involuntariamente información privada o sensible y aumenta el número de incidentes de fuga de datos. También crea un punto ciego para ciberseguridad y pueden obstaculizar la transformación organizativa a gran escala.
Ataques de inferencia sobre datos sensibles
Un modelo de IA, aunque se haya entrenado con datos anónimos, a veces puede "recrear" o deducir información personal a partir de preguntas repetidas de forma inteligente.
Para saber más, lea nuestro libro blanco :
El piratería rápida e inyección de comandos
Se trata de manipular las instrucciones dadas a la IA para que ignore sus barreras de seguridad, forzándola potencialmente a exfiltrar datos a los que el usuario inicial no debería tener acceso.
La opacidad de las "cajas negras
En el caso de muchos modelos de IA complejos, es extremadamente difícil comprender con precisión cómo han llegado a una conclusión, lo que plantea un gran reto a la hora de demostrar el cumplimiento y la ausencia de sesgo discriminatorio.
Un marco legislativo y reglamentario cada vez más estricto
La aceleración de la IA se está produciendo en un entorno jurídico que ya es exigente en materia de protección de datos.
El baluarte del RGPD
En Europa, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) se aplica desde el momento en que una IA procesa datos personales, con sanciones de hasta 4 % de la facturación mundial.
Es crucial entender que Las obligaciones del RGPD se aplican plenamente a la IA. Contrariamente a la creencia popular, el GDPR no impide la innovación en IA en Europa: impone un marco para la innovación responsable. En 2024, la CNIL publicó recomendaciones concretas para desarrollar sistemas de IA. "privacidad desde el diseñoEsto significa respetar la privacidad desde el principio.
Estas buenas prácticas incluyen definir un objetivo claro al proyecto de IA (para evitar recopilar datos innecesarios), determinar una base jurídica adecuada para cada operación de tratamiento (consentimiento, interés legítimo, etc.), y especifique las responsabilidades (¿es usted el responsable o simplemente el encargado del tratamiento?).
El RGPD también exige minimización de datos (utilizar sólo los datos realmente necesarios) y el limitación de almacenamiento. La CNIL señala que los algoritmos pueden entrenarse con grandes volúmenes de datos respetando la minimizaciónsiempre queeliminar todos los datos personales innecesarios y establecer filtros técnicos para recoger sólo lo estrictamente necesario. Del mismo modo, debemos establecer una vida útil datos de aprendizaje coherentes con el objetivo, incluso si ello significa anonimizar o agregar los datos después de un cierto período de tiempo.
Por último, cuando una IA presente riesgos particulares (datos sensibles, gran escala, personas vulnerables implicadas, uso innovador, etc.), lleve a cabo a evaluación del impacto sobre Protección de Datos (AIPD) se recomienda encarecidamente.
Este estudio permite cartografiar los riesgos (discriminación, violación de datos, etc.) y planificar las medidas paliativas adecuadas. antes de despliegue eficaz.
La CNIL sanciona cualquier incumplimiento del RGPD
Francia, a través de la CNIL, se mantiene vigilante: en 2024, la CNIL dictó 331 medidas correctoras, entre ellas 87 sanciones impuestas, con multas de más de 55 millones de euros. El número de denuncias por violación de datos ha alcanzado una cifra récord (17.772 solicitudes en 2024). Las autoridades ya no tolerarán las vulneraciones, ni siquiera cuando se trate de sistemas de IA.
Junto al RGPD, otros textos proporcionan un marco para la IA, como el nuevo Reglamento europeo sobre IA (Ley de IA) que clasifica los sistemas de IA por nivel de riesgo e impone obligaciones adicionales para la denominada IA de "alto riesgo". Por ejemplo, un sistema de IA para recursos humanos o medicina requerirá una certificación de conformidad y un gobernanza reforzado. El mensaje es claro: ninguna empresa, en ningún sector, puede permitirse desplegar la IA sin integrar el cumplimiento desde el principio.
Estrategias prácticas para mantener el control de sus datos
Ante estos retos, ¿cómo conciliar innovación y seguridad? He aquí algunos ejemplos estrategias concretas para aprovechar la inteligencia artificial sin perder el control de sus datos:
1. Implantar una gobernanza de datos rigurosa
Haga un inventario de su información y clasificar los datos sensibles (clientes, finanzas, I+D, RRHH, etc.). Designe responsables (Chief Data Officer, responsables de "TI y libertades") e implique a toda la empresa. RPD desde el inicio de cualquier proyecto que implique datos personales.
También debe asegurarse de que los nuevos proyectos de IA se someten a una revisión jurídica (validación por parte del RPD) y, en su caso, a una evaluación del impacto identificar los riesgos necesarios y las medidas de protección en una fase temprana. Unos procesos claros que regulen la recogida, el acceso, el almacenamiento y el intercambio de datos pueden evitar muchas negligencias.
2. Políticas internas para regular el uso de la IA
Establecer normas claras sobre lo que está permitido o prohibido con las herramientas de inteligencia artificial. Por ejemplo, prohibir a los usuarios que envíen datos personales o información estratégica en los sistemas públicos de IA, y prohíba el uso de estas herramientas para tomar decisiones automatizadas sin validación humana. Enumera los casos de uso aprobados (por ejemplo, generación de textos genéricos de marketing) y los que están prohibidos (por ejemplo, análisis de datos reales de clientes a través de un servicio en la nube no controlado) y, a continuación, haz que la dirección valide esta política para que se aplique a todo el mundo.
3. Sensibilización y formación de los trabajadores
Ninguna medida técnica será eficaz sin el apoyo de los empleados. Organice sesiones de formación para explicar las Riesgos de la IA (fugas de datos, sesgos, etc.) y las mejores prácticas a adoptar. En la práctica, conviene tener en cuenta algunos principios sencillos: no divulgar nunca información confidencial en una consulta, compruebe el parámetros confidencialidad de las herramientas utilizadas, etc. Al igual que con el suplantación de identidadPara lograrlo, hay que inculcar a todos el sentido de la prudencia digital. La CNIL señala que la vigilancia digital es cosa de todos dentro de la organización.
4. Elegir soluciones de IA seguras y controladas
Para usos sensibles, considereinternalice sus modelos de IA o utilizar soluciones alojado localmente en lugar de enviar datos estratégicos a plataformas de nube pública. Mantener la IA in situ o con un proveedor de servicios europeo de confianza, evitará que se pierda información crítica (archivos de clientes...), secretos Este enfoque también reduce la dependencia de proveedores extranjeros y facilita el cumplimiento. Este enfoque también reduce la dependencia de proveedores extranjeros y facilita el cumplimiento de la normativa. Están surgiendo alternativas francesas: por ejemplo, la start-up Mistral AI ofrece modelos de código abierto de alto rendimiento que pueden desplegarse en su propia infraestructura, lo que permite un banco garantice que sus datos sensibles no salen del territorio nacional.
5. Reforzar la seguridad técnica de los datos
Aplique a sus proyectos de IA las mismas estrictas normas de seguridad que al resto de su sistema de información.
Cifrar datos sensibles tanto en reposo como en el intercambio con modelos. Active el doble autenticación sobre el acceso a bases de datos críticas (la CNIL lo exige para ficheros que contengan más de 2 millones de personas). Limite estrictamente el acceso a la información confidencial únicamente al personal autorizado.
Despliegue Prevención de la pérdida de datos para bloquear extracciones anómalas: algunos programas informáticos pueden detectar la presencia de datos sensibles en una solicitud enviada a un chatbot y pueden bloquear automáticamente. Audite periódicamente sus sistemas de IA.
En conclusión, mantener el control de sus datos en la era de la IA es un activo estratégico. Proteger los datos no es un freno a la innovación; al contrario, es una garantía de confianza y durabilidad. Como señala un experto, "La clave del éxito residirá en elegir e implantar las herramientas adecuadas para garantizar la visibilidad y el control de las aplicaciones de IA".. En otras palabras, conservando el control -técnico, organizativo y jurídico- podrá explotar la IA con tranquilidad. La IA y la protección de datos pueden y deben ir de la mano para garantizar el éxito de su empresa en la revolución actual.
