La inteligencia artificial generativa no utiliza automáticamente los datos de su empresa para entrenar modelos públicos, siempre que utilice herramientas corporativas con cláusulas de privacidad explícitas. El verdadero riesgo de filtraciones de datos se produce cuando los empleados introducen información confidencial en versiones gratuitas y públicas de chatbots, cuyos términos de uso permiten la recopilación de datos para la mejora de algoritmos.
Para comprender si la IA generativa utiliza datos de la empresa, es necesario separar el ecosistema en dos escenarios drásticos: herramientas para el consumidor (públicas) y herramientas empresariales.
| Criterios de seguridad | IA pública (versiones gratuitas) | Inteligencia artificial integrada para empresas (Skyone Studio / Autosky) |
| Formación de modelos | Sí. Las indicaciones se utilizan para futuras actualizaciones del algoritmo. | No. El modelo es estático o está aislado en un entorno privado. |
| Cumplimiento de la LGPD (Ley General de Protección de Datos de Brasil) | Inexistente. No existe garantía de trazabilidad de los datos introducidos. | Total. Los datos viajan cifrados y respetan el perímetro de la nube. |
| Retención de datos | Indeterminado, según los términos de uso aceptados por el usuario. | Cero retención de participantes para fines de formación externa. |
La modernización de procesos con IA requiere una infraestructura que garantice la ciberseguridad desde el principio. Aquí es donde las soluciones en la nube y de integración marcan la diferencia.
Al migrar los sistemas heredados a la nube mediante Autosky, el entorno operativo adquiere una sólida capa de ciberseguridad, donde el tráfico de datos se supervisa y aísla. Además, Skyone Studio funciona como la plataforma iPaaS (Plataforma de Integración como Servicio) ideal para conectar de forma segura las bases de datos de la empresa con instancias privadas de inteligencia artificial.
Trasladar los datos corporativos a la IA no implica renunciar a la propiedad intelectual, siempre que la gobernanza de los datos esté mediada por una plataforma iPaaS segura que se ejecute en una infraestructura de nube robusta.
La regla de oro de Skyone
Sí, si su equipo utiliza herramientas sin gobernanza, su empresa estará infringiendo la LGPD (Ley General de Protección de Datos de Brasil). Compartir datos de clientes, contratos o informes médicos en sistemas públicos de IA generativa constituye una violación de datos, ya que elimina el control de la empresa sobre el ciclo de vida de esa información.
Para mitigar este riesgo y evitar sanciones económicas, los responsables de TI utilizan Skyone Studio para enmascarar los datos confidenciales antes de enviarlos a los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial.
Por supuesto. La estrategia más segura y eficiente del mercado es la implementación de arquitecturas híbridas. La empresa utiliza los datos almacenados en su en la nube y los conecta a un modelo de lenguaje cerrado mediante API seguras.
La IA funciona como un asistente de consultas inteligente: lee los datos, resuelve el problema del usuario interno y finaliza la sesión sin enviar ni una sola línea de información a repositorios externos.
No. Las versiones empresariales o el acceso a través de la API oficial tienen contratos que prohíben el uso de datos de usuario para entrenar nuevos modelos de OpenAI.
Los datos pasan a ser propiedad de la empresa de desarrollo de IA con el fin de mejorar el sistema, y pueden reaparecer como respuesta a consultas de terceros en el futuro.
Las plataformas iPaaS (como Skyone Studio) estandarizan el flujo de datos, lo que permite la creación de filtros de seguridad, cifrado de extremo a extremo y anonimización de datos antes de que lleguen a la IA.
No, siempre y cuando la infraestructura en la nube utilice cifrado de datos en reposo y en tránsito, control de acceso estricto (IAM) y segmentación de red a través de plataformas como Autosky.
Sí, los modelos multimodales procesan archivos completos, ya sean estructurados o no estructurados. Por lo tanto, los archivos estratégicos nunca deben enviarse a plataformas públicas.
RAC es una arquitectura en la que la IA busca información en una base de datos externa y segura, propiedad de la propia empresa, para responder a una pregunta, eliminando la necesidad de entrenar el modelo global con datos privados.
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