Aprovechando la IA de Forma Segura en Entornos Profesionales

Aprovechando la IA de Forma Segura en Entornos Profesionales

A raíz de esta publicación en LinkedIn sobre los riesgos de la IA, quiero aportar mi perspectiva como profesional IT. Es fundamental visibilizar los desafíos que plantea la inteligencia artificial, pero más allá de generar preocupación, mi enfoque es destacar cómo podemos aprovechar su enorme potencial de forma segura y compatible con nuestras necesidades, tanto en entornos profesionales como personales

Estado actual de la IA en febrero de 2025
Hoy en día, tenemos múltiples formas de aprovechar la potencia de la IA, independientemente de su origen, cumpliendo con las normativas vigentes y garantizando la privacidad de los datos que procesamos. La clave está en evaluar cada herramienta según el caso de uso y el nivel de seguridad que requerimos.

La privacidad de los datos en la IA

En los últimos meses, he estado analizando distintas alternativas para proteger la privacidad de los datos que proporcionamos a los diferentes modelos de IA, tanto en entornos corporativos—donde el nivel de sensibilidad de los datos es crítico—como en el uso personal, donde las preferencias individuales también juegan un papel importante.

Uno de los principales retos surge con la adopción de nuevos modelos de IA como Qwen, Hailouo y DeepSeek, que están revolucionando el mercado por su alto rendimiento y coste cero. Sin embargo, el hecho de que sean IA gratuitas y de origen chino plantea dudas legítimas sobre cumplimiento normativo y privacidad al usarlas en entornos empresariales, especialmente en Europa, donde debemos respetar el GDPR y otras regulaciones locales.

¿Es seguro utilizar estas IAs en el ámbito profesional?

El principal dilema: al ser herramientas potentes y gratuitas, son altamente atractivas, pero su procedencia y la incertidumbre sobre el tratamiento de datos hacen que muchas empresas duden en adoptarlas.

Afortunadamente, existen estrategias para minimizar riesgos y aprovechar estas IAs sin comprometer la seguridad:

Implementación local con modelos Open Source

  • Gracias a su código abierto, podemos descargar y ejecutar estos modelos en servidores propios, asegurando que los datos no salen del entorno corporativo.
  • Eso sí, este enfoque puede implicar pérdidas en velocidad, versatilidad y potencia, dependiendo de la infraestructura disponible.

Uso de intermediarios más seguros

  • Herramientas como OpenRouter.ai, integradas con plataformas como Make.com, permiten el uso de multitud de LLMs como los comentadas a través de sus despliegues en sus servidores, de forma más sencilla y normalmente con más potencia que haciendo un despliegue propio a parte de otras ventajas.
  • Perplexity.com es otra alternativa interesante, ya que ofrece IA avanzada en su versión PRO con modelos como DeepSeek R1, desplegados en servidores de EE.UU., lo que, en principio, reduce los riesgos de privacidad.
  • Cabe destacar que el uso de estas herramientas de terceros, que muchas veces usan la APIs o el despliegue de estos modelos en entornos en otros países, no suelen ofrecer todas las funcionalidades y potencia que la IA original.

Opciones diseñadas para cumplir con la legislación vigente

  • Existen modelos IA pensados desde el inicio para cumplir con normativas europeas y garantizar que los datos no salgan del entorno corporativo como CoPilot.
  • Para empresas con altos requerimientos de seguridad, estas soluciones pueden ser la mejor opción.

Conclusión

El debate sobre la privacidad y la regulación de la IA es más relevante que nunca. Como profesionales IT, nuestra responsabilidad no es solo advertir sobre los riesgos, sino también encontrar soluciones prácticas para integrar la IA de manera segura en nuestros entornos. La clave está en evaluar caso por caso, aprovechar modelos open-source cuando sea viable y, en el caso de soluciones en la nube, asegurarnos de que cumplen con las normativas de protección de datos aplicables.

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