Inteligencia artificial y protección de datos: cómo evitar brechas de seguridad

La Inteligencia artificial y protección de datos es una combinación con enorme potencial, pero también con riesgos reales. Por ello, si tu empresa usa IA con información interna o datos personales, debes reforzar controles desde el inicio. De lo contrario, una brecha puede producirse sin señales evidentes.

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Por qué la IA aumenta el riesgo de brechas de seguridad

La IA, por su naturaleza, necesita información para funcionar bien. Sin embargo, ese flujo de información puede convertirse en un canal de fuga si no se controla.

Además, las herramientas modernas se conectan a sistemas críticos. Por ejemplo, correo, CRM, drive corporativo o herramientas de tickets. Por tanto, el riesgo ya no está solo en “lo que escribes”. Está en todo el ecosistema.

Asimismo, la IA generativa añade un problema específico: el usuario confía demasiado. En consecuencia, pega datos sensibles para “ahorrar tiempo”. Y ahí suele empezar el incidente.

Qué considera una empresa como “brecha” en proyectos de IA

Una brecha no siempre es un robo masivo de bases de datos. En entornos con IA, también puede ser:

• Exposición de historiales de prompts con datos personales.

• Acceso indebido a una base de conocimiento indexada (RAG).

• Filtración por un conector con permisos excesivos.

• Uso de datos por un proveedor en condiciones no autorizadas.

• Extracción de información por “prompt injection” o técnicas similares.

Por tanto, la brecha puede ser silenciosa. Sin embargo, el impacto legal puede ser igual de alto.

Marco normativo que debes tener en el radar

En primer lugar, el RGPD sigue siendo el centro cuando hay datos personales. Además, el Comité Europeo de Protección de Datos adoptó la Opinión 28/2024 sobre tratamiento de datos personales en el contexto de modelos de IA. Eso confirma el foco regulatorio en cómo se entrenan y despliegan estos sistemas.

En segundo lugar, el Reglamento Europeo de IA (Reglamento (UE) 2024/1689) ya es derecho vigente y contiene reglas específicas que afectan al uso empresarial. Por ello, conviene planificar su aplicación progresiva.

Además, si tu empresa está en sectores o categorías afectadas, la Directiva NIS2 (UE 2022/2555) refuerza obligaciones de ciberseguridad y gestión de riesgos.

Por último, ENISA ha publicado trabajos y análisis sobre asegurar la IA y sobre estándares de ciberseguridad aplicables a IA. Es una referencia útil para diseñar controles técnicos y de gobernanza.

Cómo evitar brechas: 6 capas de control

En DiG Abogados solemos ordenar la mitigación por capas. Así tú reduces riesgo sin bloquear la operativa. Además, este enfoque genera evidencias defendibles ante auditorías o incidentes.

1) Inventario y clasificación: saber qué IA se usa y con qué datos

Primero, debes tener visibilidad. Sin ella, no existe control real.

Identifica, como mínimo:

• Herramientas usadas (corporativas y personales).

• Usuarios y equipos.

• Finalidades (marketing, ventas, RR. HH., legal, IT).

• Datos que entran y salen.

• Integraciones activas (plugins, conectores, APIs).

Después, clasifica información por sensibilidad:

• Pública.

• Interna.

• Confidencial.

• Crítica (secretos, datos sensibles, datos de menores, etc.).

Por tanto, el inventario no es burocracia. Es prevención operativa.

Resultado esperado: un mapa simple de riesgos y prioridades en 7–10 días.

2) Política interna de IA y formación: reducir el error humano

A continuación, necesitas reglas claras. Además, deben ser aplicables en la práctica.

Incluye, al menos:

• Herramientas autorizadas y prohibidas.

• Tipos de datos prohibidos (con ejemplos concretos).

• Reglas de revisión humana según criticidad.

• Prohibición de cuentas personales para usos corporativos.

• Canal para dudas e incidentes.

Sin embargo, la política por sí sola no basta. Por ello, forma a los equipos con ejemplos por departamento. Eso reduce “Shadow AI” rápidamente.

Ejemplos de reglas útiles (claras y auditables):

• “Nunca copies un contrato completo en una IA pública.”

• “Nunca incluyas DNI, salud o datos bancarios en prompts.”

• “Todo contenido externo debe revisarse antes de publicarse.”

3) Selección de herramienta empresarial y configuración segura

Después, elige plataformas con controles. Además, configura de forma restrictiva desde el inicio.

Prioriza características como:

• Control de acceso por roles (RBAC).

• Cifrado en tránsito y en reposo.

• Opciones de no entrenamiento con tus datos.

• Configuración de retención y borrado.

• Registro de actividad y auditoría.

• Gestión de identidades (SSO, MFA).

Asimismo, limita funciones que amplíen superficie de ataque. Por ejemplo, plugins innecesarios o conectores sin control.

Regla práctica: lo que no necesitas, se desactiva.

4) Datos y arquitectura: minimizar, anonimizar y aislar

En cuarto lugar, reduce el volumen de datos expuestos. Eso baja el impacto si ocurre un incidente.

Acciones concretas:

• Minimización: usa solo lo imprescindible.

• Anonimización o seudonimización: cuando la finalidad lo permita.

• Segmentación: separa entornos (producción, pruebas, piloto).

• Aislamiento de bases de conocimiento (RAG): acceso por rol y por necesidad.

• DLP (prevención de fuga): bloquea envío de patrones sensibles (DNI, IBAN, emails masivos).

Además, crea plantillas de prompts seguras. Por tanto, el equipo trabaja rápido sin improvisar.

5) Seguridad específica para IA: amenazas nuevas y controles concretos

La IA trae ataques “clásicos” y otros nuevos. Por ello, conviene cubrir ambos.

Amenazas típicas en IA empresarial:

• Prompt injection para extraer datos o forzar acciones.

• Exfiltración desde bases RAG o repositorios conectados.

• Envenenamiento de datos (data poisoning) en pipelines.

• Filtración por logs y telemetría.

• Abuso de claves API o permisos amplios.

ENISA ha analizado estándares y cobertura de ciberseguridad aplicada a IA. Por tanto, es una base útil para definir controles y evaluación.

Controles recomendados (muy prácticos):

• Principio de mínimo privilegio en conectores.

• Validación y filtrado de entradas (user input sanitization).

• Red-teaming interno de prompts y flujos.

• Separación entre “modelo” y “fuentes” (RAG con permisos).

• Alertas por patrones de extracción (consultas repetitivas, scraping interno).

• Rotación y gestión segura de claves API.

Además, monitoriza el uso. En consecuencia, detectas comportamientos anómalos antes de que escalen.

6) Contratos, evidencias y respuesta a incidentes

Por último, el aspecto legal y procedimental. Aquí se decide tu capacidad de reacción.

En proyectos con IA, revisa:

• Si el proveedor actúa como encargado (DPA).

• Retención de datos y logs.

• Subencargados y cadena de suministro.

• Transferencias internacionales, si existen.

• Medidas de seguridad comprometidas.

• Notificación de incidentes y plazos.

• Derecho de auditoría o evidencias de cumplimiento.

Además, prepara un plan de respuesta específico para IA. No obstante, debe integrarse con tu plan general de seguridad.

Un plan mínimo debe incluir:

• Qué se considera incidente en IA.

• Quién decide desconectar herramientas.

• Cómo se preservan evidencias.

• Cómo se comunica internamente.

• Qué criterios activan notificación y medidas correctoras.

Tabla de riesgos frecuentes y cómo reducirlos rápido