Riesgos legales al usar herramientas de IA y cómo mitigarlos

El uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) en entornos empresariales se ha normalizado con rapidez. Por ello, muchas organizaciones ya utilizan asistentes generativos, sistemas de análisis predictivo, automatización de procesos o herramientas de clasificación documental. Sin embargo, aunque el potencial de la IA es evidente, también lo es un hecho: su adopción implica riesgos legales que pueden afectar a la empresa en forma de sanciones, litigios, pérdida de información, daños reputacionales o incumplimientos contractuales.

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Por qué la IA genera riesgos legales específicos

La IA no es “solo software”. En la práctica, muchas herramientas de IA:

• tratan datos personales o información confidencial,

• producen resultados que se usan para tomar decisiones,

• generan contenidos que pueden afectar derechos de terceros,

• dependen de proveedores con infraestructuras y subencargados,

• y, además, operan como una “caja negra” si no se controla su trazabilidad.

Por lo tanto, el riesgo legal no se limita a “usar una herramienta”. Incluye cómo se alimenta, cómo se usa, quién accede, qué decisiones produce y bajo qué condiciones contractuales.

Asimismo, es importante entender un principio básico: aunque la IA la provea un tercero, la responsabilidad empresarial no desaparece. Al contrario, si tu organización decide usarla, debe hacerlo con diligencia.

Riesgo 1: Protección de datos (RGPD) y privacidad

Este es, con diferencia, el riesgo más frecuente en el uso corporativo de IA. En especial, cuando empleados introducen datos en herramientas generativas externas o cuando se entrenan modelos con información interna.

Qué puede salir mal

• Subir datos personales (clientes, empleados) sin base jurídica adecuada.

• Usar datos para finalidades distintas a las informadas.

• Enviar datos a proveedores fuera del EEE sin garantías suficientes.

• Falta de medidas de seguridad y control de accesos.

• No poder atender derechos de los interesados (acceso, rectificación, supresión, oposición).

• Mantener conversaciones o logs con datos sensibles sin reglas claras.

Además, si la herramienta toma decisiones automatizadas con impacto significativo, se activan obligaciones adicionales (transparencia, explicación y, a menudo, intervención humana).

Cómo mitigarlo (medidas prácticas para riesgos legales de la IA)

• Política interna de uso de IA: qué herramientas están autorizadas y qué datos está prohibido introducir.

• Minimización: evita datos personales siempre que sea posible; usa anonimización o seudonimización.

• Contratos de encargo del tratamiento (DPA) cuando el proveedor trate datos por cuenta de la empresa.

• Evaluaciones de impacto (DPIA) en proyectos de alto riesgo.

• Control de logs y retención: define cuánto se guarda y con qué finalidad.

• Transferencias internacionales: revisa ubicación de servidores, subencargados y garantías legales.

En la práctica, la mejor prevención es sencilla: si un dato no debería salir de tu empresa, no debe entrar en una IA pública.

Riesgo 2: Confidencialidad y secretos empresariales

Muchas herramientas de IA mejoran con las entradas de usuario o conservan registros. En consecuencia, introducir información interna puede implicar pérdida de control sobre secretos industriales, estrategias comerciales o información sensible.

Ejemplos habituales

• Un empleado pega un contrato confidencial para resumirlo.

• Se introduce una estrategia de precios o negociación.

• Se incorporan códigos fuente o documentación técnica protegida.

• Se suben datos de clientes o proveedores sin autorización.

Aunque la intención sea legítima, el riesgo es claro: divulgación no autorizada y potencial uso indebido.

Medidas de mitigación

• Clasificación de información (pública, interna, confidencial, altamente confidencial).

• Reglas estrictas: prohibición expresa de subir información confidencial a herramientas no corporativas.

• Uso de entornos empresariales con garantías (aislamiento, no entrenamiento, cifrado, control de acceso).

• Cláusulas contractuales con proveedores: no usar tus datos para entrenar, confidencialidad reforzada y auditoría.

• Formación específica: no basta con un email genérico; se requiere capacitación aplicada.

Riesgo 3: Propiedad intelectual y copyright en contenidos generados

Las herramientas generativas pueden producir textos, imágenes, música o código. No obstante, esto abre frentes complejos: autoría, licencias, similitudes con obras protegidas y uso de marcas o estilos.

Dónde aparecen los problemas

• Contenidos generados que se parecen a obras protegidas.

• Uso de imágenes o diseños generados para campañas sin verificar derechos.

• Código generado que incorpora patrones o fragmentos problemáticos.

• Confusión sobre quién tiene derechos sobre el “output” según términos del proveedor.

Asimismo, algunos proveedores establecen condiciones sobre el uso comercial o limitan responsabilidad. Por tanto, el riesgo no es solo “copyright”, sino también condiciones contractuales desfavorables.

Mitigación recomendada

• Revisión humana obligatoria antes de publicar contenidos generados.

• Herramientas de verificación (búsqueda inversa de imágenes, comprobación de similitudes en texto/código).

• Guías internas: prohibir generar “a imitación de” estilos de autores concretos o usar marcas de terceros.

• Revisar términos: propiedad del output, licencias, indemnidades y limitaciones.

• Crear un flujo de aprobación para materiales publicitarios o creativos.

En síntesis: la IA puede acelerar, pero no sustituye la diligencia editorial y legal.

Riesgo 4: Discriminación y sesgos (laboral, financiero y comercial)

Cuando la IA se utiliza para clasificar, puntuar o recomendar decisiones sobre personas (empleo, crédito, seguros, selección de proveedores), aparecen riesgos de discriminación y de falta de transparencia.

Por qué ocurre

• Datos históricos sesgados.

• Variables proxy (código postal, historial) que correlacionan con atributos protegidos.

• Modelos opacos que no permiten explicación suficiente.

• Falta de validación en poblaciones reales.

Cómo mitigarlo

• Evitar automatización total en decisiones sensibles: supervisión humana y capacidad de revisión.

• Auditorías de sesgo: medir desempeño por segmentos y detectar impactos desproporcionados.

• Documentar decisiones: trazabilidad de datos, versiones de modelos y criterios.

• Evaluaciones de impacto y test previos antes de desplegar.

• Transparencia con usuarios: informar cuando se utiliza IA en procesos relevantes.

De manera consistente, lo prudente es aplicar un principio: cuanto mayor es el impacto en una persona, mayor debe ser el control.

Riesgo 5: Responsabilidad por errores, “alucinaciones” y daños a terceros

Las herramientas generativas pueden producir información falsa, incompleta o incorrecta con aparente seguridad. Por ello, existe riesgo de:

• asesoramiento erróneo al cliente,

• decisiones internas basadas en datos falsos,

• incumplimientos por información inexacta,

• daños reputacionales o reclamaciones.

Además, en sectores regulados (salud, financiero, legal, compliance), el riesgo se multiplica.

Mitigación práctica

• Reglas de uso: la IA no es fuente final; es apoyo.

• Human-in-the-loop en comunicaciones externas y documentación sensible.

• Uso de “bases de conocimiento” controladas (RAG o repositorios internos) para reducir invenciones.

• Registro y control: logs de prompts, outputs y decisiones adoptadas.

• Protocolos de contingencia ante errores: retirada, corrección y comunicación.

Riesgo 6: Contratos y condiciones del proveedor (lo que suele ignorarse)

Un riesgo muy frecuente, aunque menos visible, es aceptar términos estándar sin revisión. En particular:

• limitaciones extremas de responsabilidad del proveedor,

• ausencia de garantías sobre seguridad,

• uso de datos para entrenamiento,

• subencargados no identificados,

• cambios unilaterales de condiciones,

• y falta de compromiso de disponibilidad o soporte.

En consecuencia, muchas empresas quedan expuestas aunque “cumplan internamente”.

Cláusulas esenciales para mitigar riesgo

A continuación, una lista operativa de cláusulas que conviene revisar y negociar:

• Confidencialidad reforzada y no uso para entrenamiento.

• DPA y reparto de roles (responsable/encargado).

• Medidas de seguridad (cifrado, accesos, registros, incidentes).

• Subprocesadores: listado, autorización y obligación de informar cambios.

• Transferencias internacionales y garantías.

• Responsabilidad e indemnización por incumplimientos (privacidad, IP, seguridad).

• SLA: disponibilidad, soporte, continuidad del servicio.

• Auditoría y evidencias de cumplimiento.

Por tanto, el contrato es una pieza central de la mitigación, no un trámite.

Riesgo 7: Falta de gobernanza interna y uso descontrolado (Shadow AI)

Cuando la empresa no establece reglas claras, los equipos adoptan herramientas por su cuenta. Este fenómeno, conocido como Shadow IT o Shadow AI, genera riesgos inmediatos:

• fuga de datos,

• incumplimiento de políticas,

• incoherencia en comunicaciones,

• y decisiones sin trazabilidad.

Cómo mitigarlo con gobernanza

• Inventario de herramientas de IA utilizadas.

• Lista de soluciones autorizadas y alternativas seguras.

• Políticas claras y breves, aplicables y auditables.

• Formación por rol (marketing, RR. HH., legal, ventas, IT).

• Responsable interno de IA y canal para dudas e incidencias.

En definitiva, la gobernanza reduce el riesgo sin frenar la innovación.

Preguntas frecuentes sobre riesgos legales de la IA

1) ¿Puedo introducir datos de clientes en un chatbot generativo?

Solo si existe base jurídica, medidas de seguridad, contrato adecuado con el proveedor y minimización. Aun así, suele ser preferible evitarlo o anonimizar.

2) ¿Quién es responsable si la IA comete un error?

En muchos casos, la empresa que decide usarla mantiene responsabilidad frente a clientes o terceros. Por eso es esencial la supervisión humana y un marco contractual sólido.

3) ¿El contenido generado por IA es siempre mío?

No necesariamente. Depende de términos del proveedor y del tipo de contenido. Además, puede existir riesgo de similitud con obras protegidas.

4) ¿Es legal usar IA para seleccionar personal?

Puede ser posible, pero es un caso de alto riesgo. Requiere controles reforzados, transparencia, auditorías de sesgo y, por prudencia, intervención humana.

5) ¿Qué hago si mi equipo usa herramientas de IA sin avisar?

Implementa una política clara, ofrece alternativas seguras, forma a los equipos y crea un inventario. Además, revisa accesos y posibles fugas de datos.

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