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Fugas de información en IA: el riesgo para datos sensibles, reputación y cumplimiento
La IA Generativa ha acelerado la digitalización de procesos en empresas de todos los sectores. Su uso se ha extendido a funciones críticas de negocio, desde asistentes virtuales y motores de recomendación hasta copilotos corporativos. Pero con esa adopción surge una pregunta: ¿qué ocurre con los datos sensibles al interactuar con estos modelos?
Según OWASP, una de las principales amenazas de los modelos generativos es la exposición involuntaria de datos sensibles. Su clasificación LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure lo identifica como riesgo crítico, especialmente en entornos donde la IA accede a datos personales, propiedad intelectual o documentación confidencial.
De modo que cuando hablamos de fugas de información en entornos de IA, no nos referimos solo a ciberataques sofisticados. Basta un prompt mal diseñado, una configuración por defecto o una exposición no controlada para que datos sensibles terminen donde no deben, a menudo sin que nadie se dé cuenta.
De los prompts a la pérdida de control
Un vector de fuga común es la combinación de prompts abiertos con conectividad a fuentes internas o aplicaciones SaaS. Por ejemplo, un asistente corporativo que se conecta a un CRM o a una base documental sin filtros adecuados puede devolver información crítica a usuarios no autorizados, solo por haberlo solicitado con las palabras correctas.
Una mala configuración o un prompt mal diseñado puede exponer datos sensibles sin que nadie lo note.
A esto se suman los ataques de inferencia o extracción de contexto, donde un usuario puede reconstruir parte de los datos de entrenamiento o del historial del modelo, incluso sin tener acceso directo a los datos originales.
Además, el riesgo es mayor en entornos colaborativos donde varias personas comparten un sistema. Un error de configuración puede exponer datos personales, propiedad intelectual o información sensible.
Impacto en cumplimiento, reputación y confianza
La fuga de información en IA no es un incidente técnico. Es un fallo que puede afectar la confianza de clientes, empleados, socios y reguladores. En sectores regulados como salud, finanzas o administración pública, puede traducirse en sanciones por incumplimiento de normativas como el RGPD, el Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act) o la directiva NIS2. Incluso fuera del marco legal, el daño reputacional y la pérdida de confianza pueden impactar la continuidad del negocio.
A diferencia de otros tipos de brechas, las fugas vinculadas a modelos de IA son más difíciles de rastrear. El modelo no almacena datos como una base de datos tradicional, pero puede generar contenido que revele información sensible si ha estado expuesta durante su entrenamiento, operación o a través de consultas a repositorios internos mediante arquitecturas como RAG, como explicamos en el artículo sobre retrieval poisoning.
Las fugas de información en IA no son errores técnicos. Son fallos que comprometen confianza, cumplimiento y continuidad del negocio.
Por eso, la trazabilidad y la supervisión de las interacciones con modelos de IA se han convertido en una prioridad para las empresas que quieren avanzar sin comprometer su información crítica.
Una estrategia integral para mitigar el riesgo
Desde Telefónica Tech abordamos este riesgo desde una perspectiva integral, en línea con nuestro marco Secure Journey to AI. La prevención de fugas de información requiere combinar tecnología, gobernanza y supervisión continua.
- Identificación de riesgos. Realizamos auditorías de acceso y uso para detectar configuraciones inseguras, accesos indebidos o exposiciones no deseadas. Esto incluye analizar los prompts, logs de actividad y flujos de datos del sistema.
- Protección activa. Aplicamos controles IAM (gestión de identidades y accesos), políticas DLP (prevención de fuga de datos), clasificación de la información y segmentación de permisos. Todo ello reforzado por mecanismos de autenticación robusta y control de roles.
- Monitorización y respuesta. Establecemos trazabilidad de prompts y respuestas, monitorizamos la actividad del sistema con telemetría avanzada y activamos alertas ante comportamientos anómalos. Nuestro SOC especializado en IA permite responder rápidamente ante indicios de fuga o acceso no autorizado.
La seguridad no es una barrera para la IA, es la condición para aprovechar su valor sin asumir riesgos innecesarios.
Conclusión
Los modelos de IA no son infalibles, pero pueden funcionar con seguridad si se implementan medidas de protección, control de accesos y supervisión continua.
Las empresas que integren la seguridad desde el inicio, tracen el uso de sus modelos y supervisen los datos procesados, estarán mejor preparadas para evitar fugas, cumplir con la normativa y proteger su ventaja competitiva.
■ En Telefónica Tech entendemos la seguridad como un habilitador: una condición para que la IA aporte valor real sin poner en riesgo lo que importa. En un entorno donde cada dato cuenta, proteger la información es resguardar la actividad y la reputación de la empresa.
