Principales preocupaciones sobre la IA y la privacidad de los datos

F5 Newsroom Staff

Conclusiones clave:

• Los riesgos para la privacidad de los datos están presentes en todo el ciclo de vida de la IA. Deben comprenderse y abordarse en cada fase del desarrollo y la implementación para garantizar un uso ético y seguro de los datos de la IA.
• IA generativa Los sistemas, como los LLM utilizados para crear texto, imágenes, código o audio, presentan niveles especialmente elevados de riesgo para la privacidad de los datos.
• Normativas como el RGPD y la CCPA proporcionan un marco fundamental para gestionar la privacidad de los datos, incluso a medida que surgen nuevas normas específicas para la IA.
• A medida que se introducen nuevas funcionalidades y casos de uso, los equipos deben mantenerse alerta ante las implicaciones para la privacidad y evaluar continuamente cómo pueden proteger los datos sensibles.

La IA conlleva nuevos riesgos y preocupaciones en materia de privacidad

La inteligencia artificial (IA) ya está aquí: el 78 % de las organizaciones encuestadas para el Informe sobre el estado de la estrategia de aplicaciones de F5 de 2026 ya utilizan su propio servicio de inferencia.

Aunque la IA promete ayudar a las organizaciones a trabajar de forma más inteligente, rápida y eficiente, también plantea inquietudes y riesgos. Los sistemas de IA, especialmente los basados en el aprendizaje automático y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), se nutren de enormes volúmenes de datos, que se utilizan para entrenar y ajustar los modelos de IA y alimentar los motores de IA. Estos datos pueden incluir información confidencial, como identificadores personales, patrones de comportamiento, datos de ubicación e historiales financieros y médicos. A medida que la IA se integra cada vez más en las aplicaciones cotidianas, también aumenta el riesgo de exposición o uso indebido de los datos personales: la privacidad de los datos en la IA se ha convertido en una preocupación importante.

Esta entrada de blog examina el concepto de privacidad en la IA y analiza cómo esta tecnología genera riesgos y preocupaciones relacionados con la privacidad de los datos. También aborda las leyes sobre privacidad en la IA y explica cómo proteger la privacidad de los datos en las aplicaciones de IA.

¿Qué es la privacidad en la IA?

La privacidad de la IA es el conjunto de prácticas destinadas a proteger los datos que recopilan, almacenan y procesan los sistemas de IA. La privacidad de la IA está relacionada con la privacidad de los datos, que se basa en el principio de que cada persona debe tener control sobre sus datos personales. Sin embargo, la privacidad de la IA es un concepto propio que presenta diferencias importantes.

Los sistemas de IA utilizan enormes cantidades de datos. De hecho, cuantos más datos consumen, más precisos y capaces suelen volverse. Por ejemplo, se estima que GPT-6 Astra tiene aproximadamente 10 billones de parámetros en total, según los detalles sobre precios y contexto, y el enorme volumen de datos recopilados plantea problemas de privacidad. Dado que estos sistemas se entrenan con conjuntos de datos tan grandes, a menudo extraídos de Internet o de otros grandes repositorios de datos, puede resultar difícil garantizar que no se hayan utilizado datos privados o personales o, si se utilizaron, que se contara con el consentimiento correspondiente.

Además, los procesos de IA, desde la recopilación de datos hasta la entrega de aplicaciones, están en gran medida automatizados, lo que dificulta detectar problemas de privacidad de los datos a menos que se incorporen salvaguardas de privacidad en el sistema desde el principio. Los desarrolladores deben anticiparse a los posibles problemas, ya que un descuido puede tener importantes consecuencias para la privacidad de los datos que resulten difíciles de abordar posteriormente. Si se han utilizado datos personales en un conjunto de datos de entrenamiento y la persona solicita que se eliminen, ¿qué implicaciones tiene esto para el modelo de IA?

La IA, por su propia naturaleza, también reconoce patrones con gran precisión, por lo que un sistema de IA podría combinar datos inconexos para realizar inferencias muy precisas sobre la información privada de una persona. La IA no se limita a memorizar: aprende correlaciones, lo que aumenta el riesgo de que el modelo pueda deducir la identidad de alguien a partir de una combinación de rasgos o unir fragmentos de datos para reconstruir información sensible.

Estas cuestiones plantean serias preocupaciones éticas y normativas, incluso cuando los datos del sistema de IA están anonimizados.

Problemas de privacidad de los datos en la IA

La población está muy preocupada por la privacidad, pero también muy poco informada sobre cómo protegerse. Según Pew Research, alrededor del 60 % de los estadounidenses no confía en que las empresas desarrollen y utilicen la IA de forma responsable, y el 71 % de los adultos afirma que el aumento del uso de la IA hará que su información personal sea menos segura. De hecho, el 79 % no utiliza chatbots de IA por motivos de privacidad.

Las organizaciones deben tener en cuenta no solo los requisitos normativos en materia de IA y privacidad de los datos, sino también la opinión pública y el grado de aceptación respecto al uso de los datos personales.

Cómo la IA genera riesgos para la privacidad

Los sistemas de IA están expuestos a riesgos para la privacidad de los datos durante todo su ciclo de vida, y estos riesgos deben comprenderse y abordarse en cada fase de desarrollo e implementación para garantizar un uso ético y seguro de los datos de IA.

• Ingesta de datos. Los modelos de IA requieren conjuntos de datos masivos para su entrenamiento, y la fase de recopilación de datos suele entrañar el mayor riesgo para la privacidad, especialmente cuando se incluyen datos sensibles, como información sanitaria, datos financieros personales y datos biométricos. Es posible que los datos personales se hayan recopilado sin el consentimiento adecuado o de formas que no resulten totalmente transparentes para las personas.
• Entrenamiento del modelo de IA. Durante la fase de entrenamiento, un modelo de IA aprende patrones a partir de los datos incorporados. Aunque los datos personales se recopilen con consentimiento, los modelos de IA pueden utilizarlos para fines distintos de los previstos originalmente. La fase de entrenamiento puede suscitar dudas sobre la confianza y la transparencia, especialmente si las personas se sienten engañadas o no están informadas sobre cómo utilizan sus datos los sistemas de IA. Por ejemplo, puede que las personas no tengan inconveniente en que las organizaciones accedan a sus datos para gestionar sus cuentas, pero no habrían consentido compartir su información si hubieran sabido que se utilizaría para entrenar un sistema de IA.
• Motor de inferencia. La fase de inferencia es aquella en la que el modelo de IA entrenado se utiliza para generar información o predicciones a partir de nuevos datos. En esta fase surgen riesgos para la privacidad, ya que los sistemas de IA pueden realizar inferencias muy precisas sobre las personas a partir de datos de entrada aparentemente inocuos y anonimizados, o bien revelar o amplificar sesgos presentes en los datos de entrenamiento. Esta situación es similar a la inteligencia de fuentes abiertas (OSINT), que consiste en recopilar información de inteligencia a partir de fuentes de acceso público. La OSINT desempeña un papel fundamental en la ciberseguridad, la detección de amenazas, las investigaciones y el análisis de la competencia, al convertir datos abiertos en información estratégica. Sin embargo, la OSINT no implica accesos no autorizados ni piratería informática, sino únicamente la recopilación de datos disponibles de forma legal y pública.
• Capa de aplicación. Las aplicaciones de IA constituyen un punto de entrada atractivo para los hackers, ya que son la parte más visible y accesible de un sistema de IA. Los atacantes pueden aprovechar las API o los servicios web para acceder a grandes cantidades de datos confidenciales. Las aplicaciones de IA también pueden exponer involuntariamente datos confidenciales a usuarios legítimos debido a controles de acceso deficientes, mensajes de error que revelan demasiada información o respuestas de la IA excesivamente detalladas.

Riesgos para la privacidad de la IA generativa

IA generativa presentan niveles especialmente elevados de riesgo para la privacidad de los datos, como es el caso de los LLM utilizados para crear texto, imágenes, código o audio. La mayoría de los modelos de IA se entrenan con conjuntos de datos extraídos de la Internet pública, a menudo sin el permiso explícito ni el consentimiento informado de sus fuentes o creadores de contenido. Además, los datos extraídos pueden contener información de identificación personal que el sistema de IA generativa podría revelar durante la inferencia.

Las aplicaciones de IA generativa, especialmente los asistentes de escritura, chatbots y generadores de imágenes de acceso público, suelen ser interactivas y estar disponibles a través de la web. Esto las hace vulnerables a las inyecciones de instrucciones, mediante las cuales los atacantes crean entradas diseñadas para manipular el comportamiento del modelo, eludir los controles o engañar a la IA para que genere contenido restringido, ofensivo o confidencial. Además, los usuarios pueden introducir información personal o sensible en herramientas de IA sin ser conscientes de que el contenido puede almacenarse en el sistema de IA y utilizarse para entrenar o ajustar futuros modelos de IA, lo que expone dicha información a filtraciones accidentales de datos.

En conjunto, estos dos factores crean situaciones de alto riesgo en las que se podría inducir a un LLM entrenado con contenido sensible o utilizado sin consentimiento a regenerar dicho contenido y revelar información personal, o en las que los usuarios podrían introducir involuntariamente datos sensibles en las instrucciones, exponiéndolos a un acceso o una reutilización no autorizados.

Inversión de modelos

La inversión de modelos es una técnica que utilizan los actores maliciosos para extraer los datos de entrenamiento de un modelo mediante ingeniería inversa basada en prompts. Para ello, realizan consultas muy específicas en repetidos intentos. Los atacantes utilizan los resultados obtenidos para reconstruir una imagen de los datos de entrenamiento del modelo. La inversión de modelos se ha utilizado para reconstruir imágenes faciales, vulnerar la privacidad de los datos médicos de pacientes, deducir información financiera crítica y mucho más.

Tras ser objeto de un intento de inversión de modelos, las organizaciones suelen enfrentarse a periodos de inactividad e interrupciones mientras vuelven a entrenar los modelos, aplican medidas de gobernanza adicionales, evalúan si sus otros modelos presentan riesgos similares y notifican a los organismos reguladores y a las personas afectadas.

Desanonimización y reidentificación

La IA también puede utilizarse para determinar la identidad de usuarios anónimos o seudónimos en Internet mediante el cruce de conjuntos de datos. De este modo, los atacantes pueden deducir información confidencial, como problemas de salud o la situación financiera. Para ello, los actores maliciosos utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para analizar fuentes de datos en busca de elementos comunes, tendencias y patrones que les permitan vincular datos anonimizados con identidades reales.

Leyes de privacidad de la IA

A medida que se acelera la adopción de la IA, los gobiernos están creando o actualizando leyes para abordar los riesgos para la privacidad de los datos asociados a los sistemas de IA, especialmente aquellos que utilizan o almacenan datos personales o sensibles. Actualmente, 144 países han promulgado leyes nacionales de privacidad de datos, mientras que otros países, como Estados Unidos, cuentan con un mosaico de leyes locales de privacidad de datos. No todas estas normativas de privacidad de datos son específicas de la IA, pero, en la mayoría de los casos, los sistemas de IA deben cumplirlas.

Entre los ejemplos de leyes de privacidad de datos se incluyen los siguientes.

• Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (RGPD)
  El RGPD exige que los datos personales se recopilen y utilicen de forma justa y transparente, y para fines claramente definidos en el momento de su recopilación. Las organizaciones deben limitar la recopilación de datos a lo estrictamente necesario para el fin previsto, garantizar que solo se conserven durante el tiempo necesario y aplicar medidas rigurosas para mantenerlos seguros y confidenciales. Aunque el RGPD no hace referencia explícita a la inteligencia artificial, cualquier sistema de IA que recopile, procese o almacene datos personales debe cumplir plenamente los principios del RGPD y garantizar una gestión responsable de los datos durante todo el ciclo de vida de la IA.
• Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea
  La Ley de IA de la UE es el primer marco normativo integral del mundo sobre inteligencia artificial introducido por un importante organismo de gobierno. Prohíbe las aplicaciones de IA que se considera que plantean un «riesgo inaceptable», como los sistemas públicos de puntuación social o la extracción indiscriminada de imágenes faciales de grabaciones de circuitos cerrados de televisión. Además, impone estrictas obligaciones legales a los sistemas de IA de «alto riesgo», incluidas las herramientas utilizadas para filtrar currículums en los procesos de contratación. Los desarrolladores de sistemas de IA de alto riesgo deben aplicar prácticas sólidas de gobernanza de datos y garantizar que todos los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba cumplan las normas de calidad establecidas.
• Normativas estatales de EE. UU.
  La Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) y la Ley de Privacidad y Seguridad de Datos de Texas otorgan a las personas un mayor control sobre sus datos personales. Estas leyes establecen derechos fundamentales, como el derecho a saber cómo recopilan, utilizan y comparten sus datos las organizaciones, el derecho a solicitar la eliminación de información personal y el derecho a oponerse a la venta o divulgación de dichos datos.
  
  La Ley de Inteligencia Artificial y Política de Utah aborda específicamente las aplicaciones de IA generativa de alto riesgo. Exige que los sistemas de IA informen claramente a los usuarios cuando estén interactuando con una IA generativa, garantizando así la transparencia y una interacción informada en las experiencias basadas en IA.

El bufete de abogados White & Case publica AI Watch: seguimiento normativo mundial, un recurso útil para mantenerse al día sobre la normativa de privacidad en materia de IA.

El panorama regulatorio de 2026: aplicación de la normativa por parte de la FTC

La Comisión Federal de Comercio (FTC) ha adoptado medidas coercitivas contra la incorporación de datos sin consentimiento. Sus actuaciones abarcan tres categorías: píxeles de seguimiento de datos sanitarios, venta de datos sensibles de geolocalización y contenidos digitales utilizados sin consentimiento. Muchas de estas medidas se han centrado en marcas de servicios sanitarios y farmacias en línea. El objetivo de la FTC es proteger la información sensible de los consumidores que pueda utilizarse como datos de entrenamiento para la IA.

Cuando se descubre que los modelos han sido entrenados con datos obtenidos ilegalmente, los organismos reguladores pueden exigir que se eliminen por completo. Este proceso se conoce como destrucción algorítmica.

Mejores prácticas de privacidad en IA

A medida que los sistemas de IA aumentan en complejidad y alcance, es fundamental proteger la privacidad de los datos durante todo el ciclo de vida de la IA. Las siguientes prácticas recomendadas pueden ayudar a garantizar el cumplimiento normativo, preservar la confianza de los usuarios y reducir los riesgos.

• Desarrolle políticas sólidas de gobernanza de datos. Unas directrices exhaustivas deben incluir la clasificación de los datos, controles de acceso basados en roles, estrategias de seguridad de los datos como el cifrado y la seudonimización, auditorías periódicas y la conformidad con las normativas de privacidad de datos pertinentes, como el RGPD y la CCPA.
• Limite la recopilación de datos. Recopile únicamente los datos necesarios para la función prevista del sistema de IA. Minimizar los datos reduce la exposición y es un requisito de muchas leyes de privacidad de datos.
• Solicite el consentimiento explícito. Informe claramente a los usuarios sobre cómo se recopilarán, utilizarán y almacenarán sus datos. Obtenga siempre su consentimiento explícito e informado antes de recopilar y utilizar datos personales. Esta transparencia no solo es un requisito legal en muchas jurisdicciones, sino que también refuerza la confianza de los usuarios.
• Verifique la cadena de suministro de los datos de entrenamiento. Asegúrese de que los conjuntos de datos de terceros utilizados para entrenar modelos de IA sean fiables y se hayan obtenido aplicando prácticas rigurosas de privacidad de datos.
• Siga las prácticas recomendadas generales de seguridad de las aplicaciones. Refuerce los cimientos de sus sistemas de IA mediante la implementación de medidas de seguridad de datos de eficacia probada, como una gestión sólida de identidades y accesos, el cifrado de los datos tanto en tránsito como en reposo y la anonimización de los datos para proteger la información personal.
• Realice evaluaciones de riesgos continuas. La gestión de riesgos nunca es algo que se haga «una sola vez», y menos aún cuando se trata de la IA, que evoluciona rápidamente y exige reevaluar periódicamente los riesgos para la privacidad. Lleve a cabo evaluaciones continuas para identificar amenazas emergentes, garantizar el cumplimiento normativo y actualizar las políticas de gobernanza cuando sea necesario.
• Aproveche el software para mejorar la protección de datos. Utilice herramientas inteligentes como F5 Application Delivery and Security Platform para mejorar la observabilidad, reforzar el cumplimiento de la normativa sobre privacidad y supervisar en tiempo real los flujos de datos confidenciales a través de aplicaciones de IA.
• Evalúe las políticas de privacidad de proveedores y socios. Asegúrese de que todos los socios tecnológicos y proveedores de servicios cuenten con prácticas sólidas de privacidad y seguridad de los datos. Los datos de IA suelen circular por ecosistemas compartidos, por lo que la gobernanza de terceros es esencial para minimizar los riesgos; aquí puede consultar las declaraciones de privacidad de datos de F5.

Marcos para la gestión de riesgos de la IA

Una característica común de las normativas específicas sobre IA es la obligación de clasificar las aplicaciones de IA según sus niveles de riesgo. Este enfoque basado en el riesgo permite a las organizaciones aplicar las medidas de protección y supervisión adecuadas en función del impacto potencial del sistema de IA.

Las aplicaciones de IA de alto riesgo pueden incluir:

• Sistemas críticos para la seguridad, en los que se utilizan funcionalidades de IA en infraestructuras críticas, medios de transporte o dispositivos médicos, y cuyos fallos podrían causar daños personales o materiales.
• Sistemas de empleo y educación, en los que se utilizan herramientas de IA para la contratación, la admisión, las evaluaciones del rendimiento o el acceso a oportunidades educativas, y donde los sesgos o errores pueden afectar significativamente a los derechos y las perspectivas de las personas.
• Seguridad pública y fuerzas del orden, donde los sistemas utilizados para el reconocimiento facial, la actuación policial predictiva, la vigilancia o la evaluación de riesgos pueden suscitar inquietudes en materia de libertades civiles y discriminación.
• IA generativa de acceso público, cuando las aplicaciones que generan texto, imágenes o vídeos son directamente accesibles para los usuarios, especialmente en situaciones en las que los contenidos generados pueden influir en el comportamiento, difundir información errónea o revelar involuntariamente información sensible.

El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos (NIST) publicó un Marco de Gestión de Riesgos de la Inteligencia Artificial (AI RMF) en 2023 que ofrece orientación práctica general para diversos sectores y casos de uso. Este marco puede resultar útil para los desarrolladores de aplicaciones de IA porque, en lugar de clasificar de forma general las categorías de aplicaciones de alto riesgo, proporciona orientación para determinar el riesgo y cómo mitigarlo.

El núcleo del AI RMF se estructura en cuatro funciones de alto nivel que reflejan un enfoque continuo y cíclico de la gestión de riesgos de la IA:

1. Gobernar. Establecer y supervisar las políticas, los procesos, los procedimientos y las prácticas de la organización para respaldar el desarrollo responsable de la IA y garantizar la transparencia y una implementación eficaz.
2. Identificar. Comprenda el contexto en el que funcionará el sistema de IA y evalúe todo su ciclo de vida para conocer los riesgos y los posibles impactos en cada etapa de su desarrollo.
3. Medir. Evaluar, supervisar y cuantificar los riesgos y efectos de la IA mediante herramientas, métricas y técnicas de evaluación adecuadas.
4. Gestionar. Priorice los riesgos y responda ante ellos, aplicando medidas de mitigación y controles para reducir los daños y optimizar los resultados. Asigne recursos para supervisar los sistemas de IA y para responder ante incidentes, recuperarse de ellos e informar al respecto.

Equilibrar la innovación en IA y la privacidad de los datos

A medida que se acelera la innovación en IA, es fundamental lograr un equilibrio entre el avance de la tecnología y el mantenimiento de una sólida protección de la privacidad de los datos. La normativa vigente en materia de privacidad reconoce la importancia de dejar margen para que la innovación continúe, al tiempo que se mantienen las garantías de privacidad y seguridad de los datos.

Las leyes generales de privacidad de datos, como el RGPD y la CCPA, proporcionan un marco fundamental para gestionar la privacidad de los datos, incluso a medida que surgen nuevas normas específicas para la IA. Las organizaciones deben evaluar continuamente las implicaciones de sus sistemas de IA para la privacidad, especialmente a medida que evolucionan sus capacidades o surgen nuevos casos de uso.

Asegúrese de evaluar de forma continua las consideraciones de privacidad relacionadas con la IA en su organización y de actualizar periódicamente las políticas de gobernanza de datos para garantizar que sigan adaptándose a la evolución de las tecnologías, los requisitos normativos y las expectativas culturales.

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La F5 AI Security Platform ofrece una seguridad de IA adaptable que ayuda a los equipos a proteger los sistemas de IA a medida que evolucionan las amenazas. Gracias a las medidas de protección personalizadas, las pruebas adversariales automatizadas y la corrección de vulnerabilidades, F5 ADSP ayuda a proteger la IA en cualquier entorno, incluidas las instalaciones locales, los entornos aislados, la nube privada y los entornos híbridos. También permite a las organizaciones cumplir estrictos requisitos de privacidad de datos, soberanía y conformidad normativa.

IA y privacidad de los datos: preguntas frecuentes

¿Cuáles son los principales riesgos para la privacidad asociados a la inteligencia artificial?

La privacidad de los datos es una cuestión fundamental para las organizaciones que entrenan e implementan funcionalidades basadas en IA. Los datos sensibles, como la información de identificación personal (PII) o la información financiera, pueden incorporarse a los conjuntos de datos de entrenamiento de los modelos. Posteriormente, esta información puede quedar expuesta a través de sistemas de IA generativa, o los atacantes pueden manipular dichos sistemas para que la revelen. Las instrucciones y los datos introducidos por los usuarios también pueden generar riesgos para la privacidad.

¿Qué es el aprendizaje federado y cómo protege la privacidad de los datos?

El aprendizaje federado es un enfoque descentralizado del aprendizaje automático en el que varios servidores o clientes colaboran para entrenar un modelo de IA. Un aspecto fundamental es que no se intercambian datos entre los clientes. En su lugar, se envía el propio modelo a los servidores. Las actualizaciones del modelo de cada cliente se transmiten al servidor central, donde se unifican.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje federado y la privacidad diferencial?

La privacidad diferencial introduce ruido matemático aleatorio y calibrado en los conjuntos de datos para ayudar a proteger la privacidad de los datos individuales. El aprendizaje federado es un enfoque que distribuye el aprendizaje automático entre dispositivos o servidores descentralizados, lo que elimina la necesidad de agregar los datos de forma centralizada. La privacidad diferencial puede utilizarse en un contexto de aprendizaje federado para mejorar aún más la privacidad.

¿Cómo pueden las empresas evitar que los modelos de IA generativa filtren datos confidenciales?

La protección de los datos confidenciales comienza por salvaguardar cuidadosamente la ingesta de datos y el entrenamiento de los modelos. Las organizaciones deben asegurarse de que los modelos no se entrenen con información confidencial o sensible. En producción, las soluciones de seguridad de la IA en tiempo de ejecución pueden supervisar las interacciones con la IA para detectar los casos en los que los usuarios introduzcan información confidencial y tomar medidas para impedir dicha entrada. La seguridad de la IA en tiempo de ejecución también puede utilizarse para controlar los resultados de los modelos y evitar que se comparta información confidencial.

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