El 68 % de las empresas ha sufrido fugas de datos relacionadas con el uso de herramientas de IA, pero solo el 23 % cuenta con una política de seguridad formal.1 Esa brecha es donde se producen la mayoría de los daños. La IA generativa es realmente útil para automatizar tareas repetitivas, mejorar la recuperación de información y convertir las bases de datos internas en documentos útiles. Pero cada flujo de trabajo que maneja datos confidenciales es también una posible vía de fuga de datos.

En resumen: La IA generativa se ha convertido en la principal vía por la que los datos corporativos escapan al control de las empresas: el 77 % de los empleados ha pegado datos de la empresa en herramientas de IA, y el 82 % lo ha hecho a través de cuentas personales no gestionadas. Para evitar la fuga de datos a través de herramientas de IA se necesita una política de seguridad formal, una selección de herramientas contrastada, protección inmediata, formación de los empleados y registros de auditoría continuos. Trabajar con plataformas que cumplen con las normas ISO 27001, SOC 2 Tipo II y la Ley de IA de la UE te proporciona la capa de gobernanza necesaria para que esos controles sean aplicables.

¿Qué son las herramientas de IA para empresas?

Las herramientas de IA empresarial son tecnologías diseñadas para integrarse en los flujos de trabajo de las empresas y reducir la carga de trabajo de los profesionales. TextCortex, por ejemplo, automatiza los flujos de trabajo repetitivos, mejora el acceso a la base de conocimientos y permite recuperar datos de todos los sistemas internos. Como este proceso maneja datos confidenciales de la empresa, el cumplimiento normativo y los controles de acceso no son características opcionales, sino que constituyen la base del sistema.

Principales retos en materia de seguridad de los datos de IA

El 77 % de los empleados ha pegado datos de la empresa en chatbots de IA, y el 82 % de ellos lo hizo a través de cuentas personales no gestionadas que eluden los controles corporativos.2 Un estudio de Cyberhaven reveló que el 11 % de los datos pegados en ChatGPT son confidenciales, incluyendo código fuente, documentos estratégicos y registros de clientes.3 GenAI representa ahora el 32 % de toda la filtración de datos de la empresa a entornos personales, lo que la convierte en el principal vector de salida de datos fuera del control de la empresa.2 Otro estudio de 2025 realizado por Kiteworks reveló que el 93 % de los empleados comparte datos confidenciales de la empresa a través de herramientas de IA no autorizadas, a menudo sin darse cuenta del riesgo.4

Estos son los retos más urgentes en materia de seguridad de los datos a la hora de utilizar la IA en el ámbito empresarial:

  • Ataques de aprendizaje automático adversarial: actores maliciosos que se dirigen a los sistemas de IA para manipular su comportamiento, eludir la detección o extraer datos de entrenamiento confidenciales
  • Envenenamiento de datos: la manipulación de los datos de entrenamiento de la IA para generar resultados sesgados o perjudiciales
  • Privacidad y uso indebido de datos: la recopilación excesiva de datos traspasa los límites éticos y genera riesgos de vigilancia
  • Ataques de día cero contra sistemas de IA: un número cada vez mayor de vulnerabilidades dirigidas específicamente a la infraestructura de IA
  • Seguridad de los agentes de IA: nuevos vectores de amenaza procedentes de agentes de IA autónomos que actúan de forma independiente en sistemas conectados
  • Cumplimiento normativo: cómo desenvolverse en los marcos legales globales en constante evolución sobre la IA y la privacidad de los datos
  • Shadow AI: herramientas de IA no autorizadas que utilizan los empleados sin supervisión del departamento de TI, lo que genera puntos ciegos y canales de datos sin gestionar

Cómo evitar la fuga de datos en las herramientas de IA: mejores prácticas

Estas son las estrategias más eficaces para garantizar la seguridad de los datos al utilizar herramientas de IA.

1. Establece una política clara de seguridad en materia de IA

El punto de partida más eficaz es una política formal de seguridad en materia de IA que defina qué se considera información confidencial y especifique qué datos nunca deben introducirse en un modelo público o externo. Sin una política por escrito, los empleados actúan en un clima de incertidumbre, y es precisamente ahí donde se producen las fugas de información. Las organizaciones que cuentan con políticas formales de gobernanza de la IA generativa reducen los incidentes de fuga de datos hasta en un 46 %.1

2. Identifica herramientas de IA basadas en estándares de seguridad

Hay cientos de herramientas de IA en el mercado, y su nivel de seguridad varía enormemente. Antes de aprobar cualquier herramienta para su uso empresarial, comprueba qué datos procesa, cómo se almacenan, si se entrena con tus datos y qué certificaciones tiene. Las herramientas aprobadas deben incluir controles de protección de datos y sistemas de supervisión de serie, no como complementos.

3. Aloja las herramientas de IA en una infraestructura privada y segura

Compartir datos internos con plataformas de IA de terceros siempre conlleva cierto riesgo. Alojar modelos de IA en una infraestructura privada, o elegir proveedores que ofrezcan implementaciones de un solo cliente alojadas en la UE, le da a tu organización un control total sobre el flujo y el uso de los datos. Esto es especialmente importante para las empresas que operan bajo el RGPD o la Ley de IA de la UE.

4. Protección de las indicaciones de IA

La inyección de prompts ocupa el primer puesto en el Top 10 de OWASP para aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM) de 2025. Los vectores de fuga de datos más comunes son el envenenamiento de prompts y la inyección de prompts, en los que las entradas maliciosas engañan al modelo para que revele información confidencial o realice acciones no autorizadas. Las soluciones de prevención de pérdida de datos (DLP) bloquean automáticamente la salida del entorno de los datos confidenciales marcados. Estos controles deben abarcar tanto las entradas de los usuarios como los resultados del modelo.

5. Formación de los empleados

La mayoría de los empleados que pegan datos confidenciales en herramientas de IA no se dan cuenta de que están haciendo algo mal. Es fundamental organizar sesiones de formación que aclaren qué se puede y qué no se puede compartir, qué se considera información confidencial y cómo usar las herramientas de IA sin revelar propiedad intelectual. TextCortex un programa estructurado de formación en IA de tres meses con cuatro talleres y certificación para el equipo, porque la formación determina la calidad de la adopción.

6. Auditorías y registros

El registro de todas las acciones de los modelos de IA te permite observar cómo responden a las indicaciones y entradas, detectar a tiempo los intentos de inyección de indicaciones y crear un registro de auditoría para fines de cumplimiento normativo. Sin registros, no tienes visibilidad de lo que el sistema de IA ha hecho o a qué ha accedido realmente.

Extra: Comprueba las certificaciones de conformidad

Antes de integrar cualquier plataforma de IA en los flujos de trabajo de tu empresa, comprueba qué certificaciones de cumplimiento tiene. Como mínimo, busca la ISO 27001, SOC 2 Tipo II, el cumplimiento del RGPD y la conformidad con la Ley de IA de la UE. Estas certificaciones indican que el proveedor considera la seguridad como una disciplina continua, no como una simple auditoría puntual. Este es el filtro más sencillo para distinguir las plataformas que se toman en serio la seguridad de las que no.

TextCortex: Infraestructura de IA empresarial regulada

TextCortex una plataforma de infraestructura de IA para empresas con sede en la UE. Las organizaciones la utilizan para implementar y gestionar agentes de IA con sus propios datos corporativos, con acceso a múltiples modelos (GPT-4o, Claude, Gemini) desde un único entorno seguro y regulado. Incluye RBAC integrado, recuperación con control de permisos, registros de auditoría y un programa de formación en IA de tres meses con cuatro talleres y certificación para equipos.

Programa de TextCortex y cumplimiento de TextCortex

TextCortex las certificaciones ISO 27001 y SOC 2 Tipo II, y cumple plenamente con el RGPD y la Ley de IA de la UE. Todos los datos se almacenan en una infraestructura alojada en la UE, sin que se produzca ningún tratamiento transfronterizo a menos que se configure expresamente.

Programa de TextCortex y cumplimiento de TextCortex

La plataforma incluye controles de supervisión para realizar un seguimiento continuo de toda la actividad del sistema de IA. Encontrarás la documentación completa sobre seguridad en trust.textcortex.com.

b2venture (una empresa de capital riesgo que gestiona más de 800 millones de euros en activos) implementó TextCortex observó un crecimiento de siete veces en el uso de la IA en todo su equipo de inversiones, con una adopción del 70 % por parte del equipo y un ahorro de entre 5 y 10 horas por oportunidad de inversión. Lee el caso práctico completo aquí.

Preguntas frecuentes

¿Cómo evitar la filtración de datos de IA?

Buenas prácticas para prevenir la fuga de datos en los sistemas de IA:

  • Establece una política clara de seguridad en materia de IA
  • Identifica herramientas de IA basadas en estándares de seguridad
  • Aloja herramientas de IA en servidores privados que cumplen con la normativa de la UE
  • Forma a tus empleados en el uso seguro de la IA
  • Usa herramientas de protección contra comandos de IA y de prevención de pérdida de datos (DLP)
  • Registra y audita todas las acciones de los modelos de IA
  • Comprueba las certificaciones de cumplimiento de las plataformas de IA antes de incorporarlas

¿Cómo proteger los datos al usar herramientas de IA?

Evita compartir información personal o confidencial en las solicitudes, revisa la configuración de privacidad de cada herramienta de IA antes de usarla y utiliza cuentas gestionadas por la empresa en lugar de cuentas personales. La mayoría de los modelos de IA gratuitos procesan tus entradas para su entrenamiento de forma predeterminada; los planes empresariales con acuerdos de tratamiento de datos son una categoría totalmente distinta.

¿Qué es la IA en la sombra y por qué supone un riesgo para la seguridad?

La «IA en la sombra» se refiere a las herramientas de IA que usan los empleados sin la autorización del equipo de TI o de seguridad. Es un riesgo importante porque estas herramientas funcionan al margen de los controles de la empresa, lo que significa que los datos confidenciales que se comparten a través de ellas no se pueden supervisar, auditar ni recuperar. Un estudio de BlackFog de 2025 reveló que el 60 % de los empleados aceptan a sabiendas los riesgos de seguridad para trabajar más rápido utilizando herramientas no autorizadas. La IA en la sombra es ahora uno de los principales vectores de filtración involuntaria de datos.

¿Qué certificaciones de cumplimiento debe tener una plataforma de IA empresarial?

Como mínimo, busca la certificación ISO 27001 (gestión de la seguridad de la información), SOC 2 Tipo II (auditoría de controles), el cumplimiento del RGPD (protección de datos de la UE) y la conformidad con la Ley de IA de la UE. No se trata solo de marcar casillas; esto indica que el proveedor se somete a auditorías periódicas realizadas por terceros y mantiene controles de seguridad como parte de su práctica habitual.

Fuentes

1 Metomic. «Informe sobre el estado de la seguridad de los datos». 2025. metomic.io

2 LayerX Security. «Informe sobre seguridad de datos de IA y SaaS para empresas 2025». 2025. layerxsecurity.com

3 Cyberhaven. «Investigación sobre datos de IA». 2024. cyberhaven.com

4 Kiteworks. «Empleados que comparten datos confidenciales con herramientas de IA no autorizadas». 2025. kiteworks.com