Hace no mucho tiempo tuve una conversación incómoda con una amiga. Trabaja en recursos humanos en una empresa mediana y me contó, medio orgullosa, que llevaba semanas usando ChatGPT para redactar las cartas de despido. Le pasaba el nombre del trabajador, el motivo, el historial, fechas, y la IA le devolvía una carta perfectamente redactada. Le pregunté si en su empresa había alguna política sobre eso. Me miró raro. «¿Política de qué?»
Esa conversación se me quedó dando vueltas durante días, porque me hizo darme cuenta de algo que yo mismo había estado haciendo sin pensar demasiado: meter información en estos modelos como si fueran una calculadora privada, cuando en realidad son algo bastante distinto.
Y este artículo va sobre eso. No quiero darte la charla del miedo ni venirte con tecnicismos legales que no te sirven de nada. Quiero contarte lo que de verdad ocurre con los datos que escribes en una IA, qué dicen las letras pequeñas que nadie lee, y cómo replanteármelo a mí me ha hecho usar estas herramientas mejor, no peor.
Lo primero que hay que entender: tú no eres el cliente, eres parte del producto (a veces)
Esto suena a frase de manual, pero tiene matices que importan. Cuando usas la versión gratuita de la mayoría de modelos de IA, lo que escribes puede ser usado para entrenar futuras versiones del modelo. No siempre, no en todos los casos, y cada empresa tiene sus reglas, pero la dirección general es esa.
OpenAI, por ejemplo, deja claro en su política que las conversaciones de ChatGPT en versión gratuita y Plus pueden usarse para mejorar sus modelos, salvo que entres en la configuración y desactives esa opción manualmente (que existe, pero está escondida en un sitio donde el 90% de la gente no entra nunca). En la versión de pago para empresas la cosa cambia: ahí prometen no entrenar con tus datos. Pero ojo, prometer no es lo mismo que no poder técnicamente.
Con Claude, Anthropic ha sido históricamente más restrictiva con el entrenamiento sobre conversaciones de usuario, aunque también conviene revisar sus términos periódicamente porque cambian. Gemini, de Google, está integrado en un ecosistema enorme donde tus datos pueden cruzarse con otras cosas que Google ya sabe de ti, lo cual es otra historia.
El punto es: cuando escribes algo en una de estas plataformas, no es como hablar con un cuaderno. Es más parecido a hablar en voz alta en una oficina donde alguien podría estar tomando notas para «mejorar el servicio».
El problema real no es ese, es otro
Vale, supongamos que activas todas las opciones de privacidad. Supongamos que pagas la versión más blindada. Supongamos que la empresa cumple religiosamente lo que promete. Aún así, hay un problema que a mí me parece más grave y del que se habla mucho menos: los datos se quedan en algún sitio.
Cuando le pasas a una IA el currículum completo de un candidato, el historial médico de un familiar, las cuentas de tu negocio o un contrato que estás negociando, esa información viaja a unos servidores que no son tuyos. Aunque la empresa no la use para entrenar, aunque la cifre, aunque la borre a los 30 días… durante esos 30 días existe. Y la historia reciente de las brechas de seguridad nos ha enseñado que «existe en un servidor ajeno» es sinónimo de «puede acabar fuera».
En 2023 hubo un episodio bastante conocido en Samsung. Varios ingenieros pegaron código interno confidencial en ChatGPT para que les ayudara a depurarlo. Resultado: parte de ese código quedó expuesto al haber sido procesado por un sistema externo. Samsung acabó prohibiendo internamente el uso de IA generativa pública para trabajo. No fue un caso aislado, fue el primero de muchos que no llegaron a los titulares.
Lo que yo he cambiado en mi forma de usar IA (sin volverme paranoico)
Cuando entendí todo esto, mi primera reacción fue dejar de usar estos modelos para nada importante. Duró tres días. Es como decir que no vas a usar más el correo electrónico porque podrían leerlo: técnicamente correcto, prácticamente inviable.
Lo que sí cambié fue mi criterio sobre qué meter ahí dentro. Tengo ahora una especie de filtro mental que aplico antes de pegar cualquier cosa, y se reduce a una pregunta: si esto que voy a pegar acabara mañana publicado en internet por accidente, ¿me importaría?
Si la respuesta es no, adelante. Si la respuesta es sí, hago una de tres cosas. La primera, anonimizar. Si necesito que la IA me ayude a redactar un correo difícil para alguien concreto, no escribo el nombre real, pongo «X». No pongo la empresa, pongo «una empresa del sector». No pongo cifras exactas, pongo cifras parecidas. La IA hace exactamente el mismo trabajo y yo duermo mejor.
La segunda, fragmentar. Si necesito ayuda con un documento largo y sensible, en lugar de pegarlo entero le paso fragmentos descontextualizados. La IA me ayuda con cada parte sin tener nunca el cuadro completo.
La tercera, y esta es para cosas que de verdad no pueden salir de mi ordenador, usar un modelo local. Hoy en día hay modelos como Llama o Mistral que puedes descargar y correr en tu propia máquina. No son tan potentes como los grandes, pero para tareas concretas funcionan bien y no envían nada a ningún servidor.
La parte legal que tú deberías conocer (aunque sea por encima)
Si trabajas con datos de terceros (clientes, pacientes, empleados, lo que sea), aquí entra en juego algo que se llama RGPD en Europa, y leyes parecidas en otros sitios. Y el RGPD no se anda con chiquitas.
Resumiendo mucho, mucho: si tú metes datos personales de otra persona en un sistema sin que esa persona haya dado su consentimiento o sin que exista una base legal que lo justifique, estás cometiendo una infracción. Aunque sea para «ayudarte con el trabajo». Aunque la IA sea privada. Aunque borres la conversación después.
Hay sentencias y multas recientes que dejan claro que las autoridades de protección de datos están empezando a mirar este tema con lupa. Italia llegó a bloquear ChatGPT temporalmente en 2023 por estas razones, y aunque luego se reactivó, dejó un precedente. La Agencia Española de Protección de Datos también ha empezado a publicar guías específicas sobre IA, y la línea es bastante clara: la responsabilidad sobre los datos que metes en la IA sigue siendo tuya.
Esto, llevado al ejemplo de mi amiga de recursos humanos, significa que si esa empresa tiene un día una inspección y aparece que las cartas de despido se redactaban metiendo nombres, historiales y motivos en ChatGPT sin política interna ni consentimiento, alguien tiene un problema serio. Y ese alguien probablemente no será OpenAI.
Lo que me llevo de todo esto
Después de meses dándole vueltas, mi conclusión personal es bastante poco dramática: estas herramientas son una de las cosas más útiles que han aparecido en años y no voy a dejar de usarlas. Pero las uso como uso el correo electrónico, no como uso mi diario personal. Hay cosas que se pueden mandar y cosas que no.
La diferencia entre usar bien la IA y meterte en líos no es saber programar prompts complicados ni dominar técnicas avanzadas. Es algo mucho más básico: pensar dos segundos antes de pegar. Preguntarte si lo que vas a meter tiene nombres, datos sensibles, información confidencial. Y si los tiene, dedicar 30 segundos a maquillarlo antes de mandarlo.
Esos 30 segundos no van a hacer que la IA te ayude peor. Van a hacer que, dentro de dos años, cuando alguien publique el siguiente artículo sobre brechas masivas en servicios de IA, tú no aparezcas en él.
Y eso, viniendo de alguien que usa estas herramientas todos los días para casi todo, es probablemente el mejor consejo que te puedo dar sobre el tema.
