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.
Solo mencionar que este texto fue escrito hace un par de semanas. Si tengo la oportunidad, publicaré sobre las nuevas herramientas que han surgido y que han cambiado aún más el paradigma de la IA y su uso en local y totalmente sin riesgos de privacidad. Ahora, es posible utilizar modelos avanzados de forma totalmente local y en casi cualquier equipo, eliminando por completo los riesgos de privacidad y dependencia de terceros.
La velocidad a la que avanza la IA hace que mantener un contenido actualizado sea prácticamente imposible, a menos que te dediques exclusivamente a ello. Lo que ayer era una innovación, hoy es un estándar, y lo que hoy nos sorprende, mañana será reemplazado por algo aún más disruptivo.Estado actual de la IA en febrero de 2025
Hoy en día, contamos con múltiples formas de aprovechar la potencia de la IA sin comprometer la privacidad de los datos ni incumplir normativas vigentes. 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 analizado diversas alternativas para proteger la privacidad de los datos al interactuar con distintos modelos de IA. Este aspecto es crucial tanto en entornos corporativos, donde el nivel de sensibilidad de la información es crítico, como en el ámbito personal, donde la privacidad y el control de los datos siguen siendo relevantes.
Uno de los principales retos actuales es la adopción de modelos de IA emergentes como Qwen, Haillouo y DeepSeek, que están revolucionando el mercado gracias a su alto rendimiento y coste cero. Sin embargo, el hecho de que sean gratuitos y de origen chino plantea dudas legítimas sobre el cumplimiento normativo y la privacidad, especialmente en Europa, donde se deben respetar regulaciones como el GDPR. y otras regulaciones locales.
¿Es seguro utilizar estas IAs en el ámbito profesional?
Aquí surge el gran dilema: al ser herramientas potentes y gratuitas, resultan altamente atractivas, pero su procedencia y la falta de transparencia sobre el tratamiento de datos generan incertidumbre en muchas empresas.
Afortunadamente, existen estrategias para minimizar estos riesgos y seguir aprovechando la IA sin comprometer la seguridad:
🔹 Implementación local con modelos Open Source
✅ Ejecución en servidores propios → Al ser de código abierto, podemos descargar y ejecutar estos modelos en infraestructura local, asegurando que los datos no salen del entorno corporativo.
⚠️ Desafíos → 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 Microsoft 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.