Errores de prompting: cómo el uso básico de la IA puede poner en riesgo la seguridad de tu empresa

Un empleado copia un fragmento de un informe interno en ChatGPT para reformularlo antes de enviarlo a su jefe. En pocos segundos, la tarea parece resuelta. Lo que no sabe es que ese texto podría haberse almacenado en servidores externos, ajenos al control de su empresa.

Este escenario no es hipotético:en 2023, la Autoridad Italiana de Protección de Datos abrió una investigación sobre ChatGPT por posibles vulneraciones de la privacidad y uso indebido de datos personales, lo que llevó a una suspensión temporal del servicio en Italia. El caso ilustró un riesgo creciente: cada interacción con una herramienta de IA puede convertirse en una cesión de datos. Aunque el objetivo de muchos empleados es simplemente ganar eficiencia, el resultado puede ser una exposición no intencionada de información sensible.

La paradoja es clara: la IA promete eficiencia, pero su uso cotidiano puede ampliar la superficie de ataque si no se gestiona con criterio.

En este artículo analizamos cómo los pequeños errores de prompting se convierten en riesgos sistémicos y qué pueden hacer los líderes de seguridad para evitarlos.

¿Qué es esto del prompting?

El prompting es el acto de formular instrucciones a una herramienta de IA generativa, como ChatGPT o Copilot, para obtener un resultado. Cada interacción —una pregunta, un texto pegado, un fragmento de código— genera una respuesta basada en los datos que recibe. 

Cuando los empleados no reciben la formación adecuada, los errores se multiplican: prompts vagos, mal redactados o con información innecesaria pueden dar lugar a respuestas inexactas, sesgadas o incluso a filtraciones de datos. 

Un mal ejemplo de prompting sería copiar un documento interno con datos reales para “mejorar su redacción”. Un buen prompting, en cambio, reformularía el texto sin incluir información sensible, pidiendo, por ejemplo: 

“Reescribe este texto formal sin mencionar nombres ni cifras concretas”. 

Como señala el Prompting Guide AI, dominar la estructura, el contexto y los límites del prompt es esencial para obtener resultados útiles y seguros. El problema es que la mayoría de los empleados no saben cómo hacerlo.

Riesgos ocultos del uso cotidiano de la IA

Los errores de prompting no son incidentes aislados, sino síntomas de una falta de gobernanza generalizada. Lo que comienza como una práctica individual puede transformarse en un riesgo sistémico de seguridad y cumplimiento.

1. Exposición accidental de datos sensibles

Muchos empleados copian información confidencial —correos internos, contratos, bases de clientes o código fuente— en chatbots para ahorrar tiempo. Según un estudio de CybSafe, el 38 % de los empleados admite haber compartido datos confidenciales con plataformas de IA sin aprobación previa. Una vez introducida, esta información puede almacenarse o reutilizarse para entrenar modelos, y así quedar fuera del control de la empresa. En el caso de Intesa Sanpaolo, el uso no autorizado de ChatGPT evidenció que incluso instituciones con altos estándares de seguridad pueden quedar expuestas por simples deslices.

2. Uso de herramientas no autorizadas 

El auge del Shadow AI —el uso de herramientas de IA sin supervisión corporativa— agrava este riesgo. Algunos empleados utilizan versiones gratuitas o personales de chatbots creyendo que son seguras. De hecho, el 78 % de las compañías ya presentan signos de uso no aprobado de IA, según Microsoft (2024). 

Estos canales paralelos crean flujos de datos invisibles para IT, lo que aumenta la probabilidad de fuga o incumplimiento normativo. 

3. Falsa sensación de privacidad 

La mayoría de los usuarios asume que sus conversaciones con la IA son privadas o que se eliminan tras la sesión. En realidad, muchas plataformas almacenan los prompts para “mejorar la calidad del modelo”. Incluso los datos anonimizados pueden ser reidentificados por patrones de contexto o de estilo. 

A medida que los modelos incorporan una memoria persistente, los riesgos aumentan: la información sensible puede reaparecer más adelante, incluso en respuestas generadas para otros usuarios.

4. Inclusión de credenciales o llaves API 

En entornos técnicos, algunos empleados pegan claves de acceso o fragmentos de código para solucionar errores. Sin saberlo, exponen información crítica que puede aparecer en registros o conjuntos de entrenamiento del modelo. 

Una encuesta de Stanford HAI (2024) señala que uno de cada cinco profesionales ha introducido credenciales en herramientas de IA. Cada uno de esos prompts se convierte en una puerta potencial para accesos no autorizados. 

5. Riesgos regulatorios y de cumplimiento

El uso no supervisado de la IA para manejar datos personales, financieros o sanitarios puede infringir el GDPR o las nuevas exigencias de la AI Act europea. Incluso si los datos se anonimizan, su reidentificación potencial constituye una infracción.
Las organizaciones necesitan asegurar que cada interacción con IA sea trazable, revisable y cumpla los principios de minimización y propósito legítimo. 

Cada uno de estos riesgos demuestra que el problema no es la herramienta, sino cómo se usa. Y, en la mayoría de los casos, se trata de errores humanos que pueden prevenirse con formación y cultura de seguridad.

Cuando los prompts se convierten en superficie de fuga

Los prompts son el nuevo canal de salida de datos corporativos. 

Los trabajadores copian un 73,3 % más de datos desde las herramientas de IA de los que introducen en ellas. Según OpenAI, el 80% de las empresas de Fortune 500 tienen equipos que utilizan ChatGPT con cuentas corporativas. A medida que los modelos adoptan funciones de memoria y contexto, cada prompt sin gobernanza se convierte en un punto ciego del sistema de seguridad. Ninguna herramienta de prevención de fugas (DLP) tradicional puede detectar esa transferencia de información invisible.

Higiene del prompt: la nueva alfabetización digital 

La “higiene del prompt” consiste en estructurar, anonimizar o filtrar los datos antes de introducirlos en una herramienta de IA.  

Los errores más comunes incluyen copiar correos completos, usar cuentas personales o incluir nombres y números reales. El problema no es negligencia, sino la ausencia de límites claros y de formación práctica. 

Según estudios recientes sobre la integración de la IA en las empresas, el 70 % de los empleados no ha recibido formación en seguridad para el uso de IA, y el 44 % de las empresas aún carece de una política específica. La alfabetización en prompting debe convertirse en parte esencial de la gestión del riesgo humano. 

Cómo pasar de la exposición al control

A pesar del creciente debate sobre la seguridad en IA, la exposición persiste porque las empresas aún no han alineado políticas, tecnología y cultura. 

El Departamento de TI gestiona accesos, Compliance redacta normas, RR. HH. impulsa formación… pero nadie asume la responsabilidad completa. 

Mientras tanto, los empleados siguen confiando en herramientas gratuitas, convencidos de que sus datos están a salvo. 

El 23 % de los usuarios cree que sus conversaciones con IA son privadas, y la mayoría seguiría utilizándolas incluso sabiendo que los prompts se almacenan. 

Para cerrar esta brecha, los líderes deben adoptar un enfoque integral: 

1. Construir una alfabetización en IA en toda la organización.
   Enseñar qué datos son sensibles, cómo los prompts pueden exponerlos y cómo redactar peticiones seguras. 
2. Establecer políticas de uso aceptable.
   Definir herramientas aprobadas, tipos de datos prohibidos y procesos de anonimización obligatorios. 
3. Implementar plataformas empresariales de IA seguras.
   Optar por proveedores que no utilicen los datos para entrenar modelos, garanticen la residencia europea y ofrezcan visibilidad administrativa. 
4. Supervisar el comportamiento.
   Integrar sistemas de detección y análisis de prompts sensibles en tiempo real. 
5. Reforzar la cultura de seguridad.
   Enmarcar el uso seguro de la IA como una práctica de higiene digital cotidiana, no como una limitación a la innovación. 

Como ya analizamos en nuestro artículo sobre Shadow AI, intentar prohibir estos usos es ineficaz. El verdadero control comienza con la comprensión y la formación continua. 

Esta combinación de educación, gobernanza y cultura permitirá a las empresas aprovechar el potencial de la IA sin perder visibilidad ni confianza. 

La clave está en pensar antes de promptar

Parece que, después de todo, los errores de prompting no son fallos técnicos como tal, sino humanos. Cada copia, cada texto pegado, puede abrir una puerta invisible. 

La clave no está en prohibir la IA, sino en enseñar a usarla con criterio.

Formar a los empleados para identificar datos sensibles, anonimizar información y mantener la disciplina digital es la mejor defensa ante un riesgo que evoluciona más rápido que cualquier política. La alfabetización en IA es el nuevo estándar de seguridad. Cuanto antes se incorpore a la cultura corporativa, antes podrán las organizaciones innovar sin exponerse.