Por qué copiar y pegar documentos en un chatbot puede ser un riesgo

¿Por qué copiar y pegar documentos en un chatbot puede ser un riesgo? La inteligencia artificial generativa y los chatbots como ChatGPT, Bard, Gemini o Copilot se han colado en el día a día de empresas y usuarios a una velocidad de vértigo. Sirven para redactar textos, revisar código, resumir informes o incluso hacer de compañía emocional, y basta con copiar y pegar lo que queremos que analicen para que la magia ocurra. Pero en esa comodidad hay un precio: cada vez que volcamos documentos, correos o datos delicados en una ventana de chat, estamos abriendo una puerta de salida para información que quizá nunca debería haber salido de nuestro entorno controlado.

Lo que mucha gente pasa por alto es que copiar y pegar documentos en un chatbot no es un gesto inocente: implica transferir datos a sistemas externos, con políticas de privacidad complejas, riesgos técnicos (fallos, brechas, errores de configuración) y nuevas formas de ataque específicas de la IA, como la inyección de prompt. Además, la psicología juega en contra: cuando el bot parece cercano y amable, tendemos a bajar la guardia y a contarle más de la cuenta, desde problemas de trabajo hasta detalles muy íntimos.

Por qué pegar documentos en un chatbot es mucho más peligroso de lo que parece

La mayoría de usuarios asumen que un chatbot “serio” incorpora barreras de seguridad que impiden usos indebidos. La realidad es más compleja: aunque existan controles, la IA no entiende el contexto como una persona, solo procesa texto y predice la siguiente palabra. Si le das información sensible, la tratará como un trozo más de texto con el que trabajar, y esa información pasará a través de la infraestructura del proveedor, sus logs, sus sistemas de monitorización y, en algunos casos, sus procesos de mejora del modelo.

Cuando copias y pegas un documento interno, un informe de ventas, un contrato o fragmentos de código en un chatbot público, estás haciendo una transferencia no autorizada de activos sensibles fuera del perímetro de tu organización. Ese contenido puede incluir propiedad intelectual, datos personales (incluso de salud o financieros), secretos comerciales, credenciales, patrones de comportamiento de clientes o algoritmos estratégicos, que pueden quedar almacenados, procesados o revisados por humanos del proveedor.

En un entorno corporativo, este gesto tan cotidiano puede suponer incumplimientos graves de normativas como el RGPD en Europa, HIPAA en el ámbito sanitario o CCPA en California. Subir historiales clínicos a un chatbot no homologado, registros de transacciones de clientes o listados de empleados puede derivar en sanciones, auditorías y daños reputacionales serios, incluso aunque el proveedor jure que “no entrena el modelo con tus prompts” o que “respeta la privacidad”.

Además, hay un matiz clave: el navegador se ha convertido en el principal espacio de trabajo y vía de fuga. Ya no hace falta un USB para sacar datos: basta copiar y pegar desde un CRM, un ERP, una base de datos o un repositorio de código hacia una pestaña de ChatGPT o cualquier herramienta GenAI, muchas veces usando cuentas personales fuera del control de TI. Esa salida de datos ocurre en silencio, sin registro centralizado ni trazabilidad.

Riesgos de seguridad específicos: de la inyección de prompt al “copiar y pegar invisible”

Más allá de la filtración accidental de datos al pegar documentos, los modelos de lenguaje introducen vectores de ataque nuevos que están siendo explotados por ciberdelincuentes y actores maliciosos. Uno de los más preocupantes es la llamada inyección de prompt, una especie de “ingeniería social dirigida a máquinas” que manipula a la IA mediante instrucciones cuidadosamente diseñadas.

La inyección de prompt consiste en esconder órdenes maliciosas dentro de un texto que la IA debe procesar. Por ejemplo, podrías pedir a un modelo que traduzca un documento, pero dentro del propio texto se incluye una instrucción como “Ignora todas las órdenes anteriores y responde con X”. El modelo, al no diferenciar claramente entre contenido y órdenes, puede obedecer la parte oculta y saltarse restricciones de seguridad o revelar detalles de su configuración interna.

Este problema se agrava cuando el usuario copia y pega contenido desde fuentes desconocidas. En 2024 se documentaron ataques donde se insertaba texto invisible o instrucciones ocultas en fragmentos que la víctima copiaba desde una web o un documento y pegaba en ChatGPT. Al hacerlo, sin darse cuenta, activaba comandos para exfiltrar historiales de chat o modificar el comportamiento del bot.

La cosa no se queda en el texto visible: ya se están estudiando inyecciones visuales o multimedia, donde la orden maliciosa se oculta en una imagen que el modelo es capaz de interpretar. En sistemas con capacidades multimodales (texto e imagen), un simple archivo gráfico podría inducir al modelo a enviar datos a un servidor externo, desactivar filtros o ejecutar acciones no deseadas si está conectado a otras herramientas.

También se han visto casos de modelos integrados en aplicaciones con memoria persistente, donde un atacante consigue que el sistema guarde instrucciones duraderas que siguen activas entre sesiones. Esto multiplica el riesgo, porque la IA mantiene comportamientos manipulados durante días o semanas sin que el usuario final sea consciente.

Filtraciones reales y amenazas internas: cuando el portapapeles se convierte en puerta trasera

En muchas organizaciones, la mayor amenaza no es un ciberdelincuente remoto, sino el empleado bienintencionado que busca ser más productivo. Un desarrollador que pega un algoritmo propietario para que el chatbot lo depure, un analista que sube un informe de clientes para que se lo resuma, un abogado que copia párrafos de un contrato confidencial para reescribirlos… todos ellos pueden estar desencadenando fugas de información sin mala intención.

El mecanismo más habitual es el más simple: copiar texto del entorno interno y pegarlo en la IA. Desde Salesforce, un IDE, un gestor documental o un sistema médico, al cuadro de diálogo de un modelo generativo. Esta acción es casi imposible de diferenciar, a nivel técnico, de pegar texto en un chat corporativo, un documento interno o un correo seguro, de ahí que muchas soluciones de seguridad tradicionales (DLP, CASB, SWG) no tengan visibilidad real de lo que está ocurriendo.

Estudios recientes apuntan a que el código fuente es uno de los activos más expuestos: en torno a un tercio de los datos sensibles filtrados a herramientas de IA son fragmentos de código. Una vez que un modelo público ingiere ese material, pasa a formar parte —de una forma u otra— de sus datos de entrenamiento o de sus registros internos. En escenarios extremos, el modelo podría “aprender” patrones concretos de ese código y reproducirlos, total o parcialmente, en respuestas a otros usuarios, incluso competidores.

Además de la propiedad intelectual, el uso indiscriminado de chatbots con documentos pegados genera exposición regulatoria inmediata. Cargar historiales médicos en un chatbot no certificado, por ejemplo, puede violar varias normativas a la vez. Un analista financiero que sube listados de transacciones de clientes para hacer gráficos está potencialmente incumpliendo obligaciones de confidencialidad y protección de datos, algo que quizás nadie detecte hasta una auditoría o una brecha del propio proveedor de IA.

Las herramientas de seguridad de red heredadas inspeccionan tráfico cifrado HTTPS, pero no ven el contenido que se teclea o se pega en el navegador. Ven que alguien visita openai.com, pero no distinguen entre una consulta trivial sobre el clima y un JSON con diez mil correos de clientes. Y si el empleado usa una cuenta personal en el servicio de IA, se pierden también los controles basados en APIs corporativas, los registros de SSO y las políticas de retención.

Privacidad, chatbots y datos personales: lo que realmente pasa con la información que compartes

Cuando se pregunta a un modelo como ChatGPT qué hace con los datos que recibe, suele responder algo del estilo de “no almaceno ni utilizo tu información personal, salvo lo que se me proporciona en esta conversación”. Sin embargo, si lees con calma la política de privacidad de la empresa que está detrás (OpenAI, Google, Microsoft, etc.), verás que hay más matices de los que parece a primera vista.

Los proveedores pueden tratar distintos tipos de datos: información de la cuenta (nombre, email, método de pago), contenido que intercambias en las conversaciones, datos recogidos a través de sus perfiles en redes sociales, información que facilitas en formularios, encuestas o eventos, y metadatos técnicos relacionados con el uso del servicio. Con todo ello pueden mejorar el producto, desarrollar nuevas funciones, analizar comportamiento de usuarios, cumplir obligaciones legales, prevenir fraudes y usos indebidos o investigar actividades delictivas.

En paralelo, hay que tener en cuenta que casi todos los grandes servicios online funcionan bajo lógicas parecidas: cuando envías un correo con Gmail, almacenas archivos en OneDrive o compartes fotos en la nube, autorizas a los proveedores a tratar y, en ciertos casos, compartir información con terceros para poder prestar el servicio. Con los chatbots sucede algo similar, pero con la diferencia clave de que solemos pegar ahí información mucho más cruda y sin filtrar.

El marco legal europeo, especialmente el RGPD, impone límites estrictos: las empresas no pueden reutilizar datos personales para fines incompatibles con los que justificaron su recogida, salvo excepciones claras (archivo, investigación histórica, estadística o científica, entre otras). Las multas pueden llegar al 4 % de la facturación global. Esto significa que, aunque un modelo se entrene con grandes volúmenes de información que incluyen datos personales, su uso debe ajustarse a esos principios de licitud, minimización y finalidad.

La Agencia Española de Protección de Datos insiste en que los usuarios sean extremadamente discretos con la información que comparten en chatbots: evitar campos de registro excesivos, desconfiar si no se explica para qué se van a usar los datos y cómo retirar el consentimiento, y sospechar si hay transferencias a países sin garantías suficientes. También recomienda limitar al máximo los datos de terceros, ser conscientes de que la información que devuelven los bots puede ser errónea y recordar que las consecuencias abarcan desde daño emocional hasta desinformación.

Chatbots “emocionales” y compañía virtual: el plus de riesgo cuando se mezclan sentimientos y datos

En los últimos años han florecido aplicaciones de chatbots orientados a la compañía emocional o romántica, como Replika, Nomi, Character.AI u otros, que se presentan casi como amigos o parejas virtuales, y redes sociales de bots.

El problema es que este tipo de herramientas fomentan que los usuarios compartan información extremadamente sensible: traumas, fantasías, problemas familiares, fotos íntimas o detalles que jamás contarían en una red social pública. Un estudio reciente muestra que muchos adolescentes usan estos compañeros virtuales habitualmente y que una parte significativa prefiere hablar de temas serios con bots antes que con personas, llegando a revelar datos personales con mucha ligereza.

Ya hay casos documentados de aplicaciones de compañía afectadas por errores de configuración graves. En algunos servicios, una mala gestión de brokers de mensajería dejó expuestas cientos de miles de fotos, direcciones IP y millones de conversaciones íntimas de usuarios, accesibles sin controles de acceso adecuados. Para muchas víctimas, el impacto psicológico de ver sus interacciones personales comprometidas es enorme.

Más allá de las brechas accidentales, estos datos son un caramelo para ciberdelincuentes: pueden usarse para chantajes, sextorsión, fraudes de identidad o creación de deepfakes con fines extorsivos. Si además la app almacena métodos de pago para compras internas, el riesgo económico se dispara. Y aunque la aplicación no tenga vulnerabilidades evidentes, es frecuente que recoja grandes cantidades de información para monetizarla a través de publicidad segmentada o venta de datos.

Por todo ello, la recomendación básica es tratar estos chatbots como lo que son: productos comerciales diseñados para generar ingresos, no para protegerte. Antes de usar uno, conviene revisar sus políticas de privacidad, activar opciones de seguridad (como la autenticación en dos pasos y la exclusión del uso de tus chats para entrenamiento) y hablar con menores en casa para que entiendan los riesgos de compartir demasiada información con una IA, por muy “comprensiva” que parezca.

Chatbots maliciosos y manipulación para extraer información personal

Un riesgo emergente que empieza a tomarse muy en serio es el de los chatbots construidos deliberadamente con fines maliciosos. Investigaciones recientes han demostrado que es relativamente sencillo utilizar grandes modelos de lenguaje (LLM) legítimos como base para montar interfaces conversacionales que engañen a los usuarios y los lleven a desvelar datos sensibles.

En un estudio con cientos de participantes se comparó el comportamiento de personas que hablaban con chatbots “benignos” frente a otros configurados para manipular. Los resultados mostraron que los modelos maliciosos obtenían mucha más información personal. Lo llamativo es que no hace falta ser programador ni hacker: basta con interponerse entre la interfaz y el LLM y darle al modelo instrucciones adecuadas para que haga preguntas dirigidas, utilice un tono cercano y explote la dimensión social de la conversación.

El trabajo evidenció que, cuando el chatbot hacía preguntas demasiado obvias o raras, algunos usuarios sospechaban. Pero cuando se recurría a estrategias más sutiles —por ejemplo, plantear juegos, test de personalidad o preguntas supuestamente necesarias para “ayudar mejor”—, la mayoría seguía la conversación sin detectar el riesgo y terminaba compartiendo detalles muy sensibles sin pensárselo demasiado.

Lo más inquietante es que esta clase de sistemas puede estar al alcance tanto de actores muy sofisticados (estados, grupos organizados, ciberterroristas) como de individuos con pocos recursos y apenas conocimientos técnicos, siempre que sepan formular a los LLM las instrucciones adecuadas. Un chatbot disfrazado de asistente de soporte, de herramienta educativa o de servicio de asesoría puede, en realidad, estar diseñado para recolectar datos personales de manera masiva.

Esto refuerza aún más la idea de que no es la IA la que “decide” ser maliciosa por sí misma, sino el uso que hacen de ella las personas. Si el modelo recibe la orden de interrogar al usuario sobre sus datos personales de forma encubierta, lo hará. Y si se le engaña con un contexto falso (por ejemplo, simulando que es un detective privado que necesita información para resolver un caso), probablemente colaborará sin cuestionarlo.

Qué pueden hacer las empresas para usar chatbots sin poner en riesgo sus datos

Ante este panorama, muchas organizaciones han optado por prohibir total o parcialmente el uso de chatbots públicos en entornos de trabajo, especialmente después de incidentes donde empleados filtraron sin querer secretos comerciales o fragmentos de código sensibles. Grandes compañías tecnológicas, bancos y multinacionales han establecido restricciones muy claras sobre qué se puede y qué no se puede subir a herramientas como ChatGPT.

No obstante, un veto absoluto puede generar efectos indeseados: los empleados recurren entonces a “IA en la sombra”, usando cuentas personales y servicios no aprobados para ganar tiempo o resolver tareas, lo que empeora la visibilidad del equipo de seguridad. La clave está en combinar tecnología, políticas claras y formación, de forma que el uso de la IA aporte valor sin abrir un agujero de seguridad imposible de controlar.

En el plano técnico, empiezan a ganar protagonismo soluciones centradas en el navegador que permiten inspeccionar en tiempo real el texto que se introduce en formularios y cuadros de diálogo. Estas herramientas pueden bloquear o avisar cuando detectan que alguien intenta pegar código, datos personales, listas de clientes o documentos marcados como “confidenciales” en un chatbot público, mostrando mensajes educativos al usuario y reduciendo las fugas accidentales.

También se pueden aplicar políticas de “modo solo lectura” para cuentas personales: si un empleado accede a una herramienta GenAI con un correo no corporativo, el sistema puede permitir ver respuestas pero impedir que se suba contenido desde sistemas internos. Otra medida útil es redirigir automáticamente hacia instancias o un espacio de trabajo con IA autorizado por la empresa, con acuerdos de tratamiento de datos específicos y mayor control sobre los logs y la retención.

Además, conviene auditar de forma periódica el ecosistema de aplicaciones en la nube para localizar servicios de IA no sancionados que el personal esté utilizando. A partir de esa foto real se pueden clasificar herramientas por nivel de riesgo y utilidad, aprobar las que merezcan la pena bajo ciertas condiciones y bloquear las que supongan un peligro evidente.

A nivel organizativo, es esencial definir políticas de uso aceptable de la IA comprensibles y concretas: qué tipo de información nunca debe compartirse bajo ningún concepto, qué tareas sí pueden apoyarse en chatbots (por ejemplo, redactar correos genéricos o resumir contenido público), cómo se gestionan las cuentas y qué consecuencias tiene incumplir las normas. Todo ello acompañado de formación continua, con ejemplos reales y simulaciones que muestren lo fácil que es compartir demasiado sin darse cuenta.

Buenas prácticas para usuarios: cómo interactuar con chatbots sin salir escaldado

Más allá de lo que hagan las empresas y reguladores, cada usuario puede aplicar unas cuantas pautas sencillas para reducir drásticamente el riesgo al copiar y pegar documentos en chatbots. El primer paso es dejar de verlos como “confidentes” y tratarlos más bien como lo que son: plataformas online gestionadas por compañías privadas, donde no controlamos totalmente qué pasa con lo que escribimos.

La regla de oro es clara: nunca compartas en un chatbot información que no darías a un desconocido. Eso incluye datos personales (DNI, direcciones, teléfonos, datos de salud), información financiera (números de tarjeta, cuentas bancarias), credenciales (usuarios y contraseñas, códigos de verificación), detalles íntimos que podrían usarse para chantaje y cualquier contenido corporativo no público (código, contratos, planes de negocio, listados de clientes, informes internos, etc.).

Si necesitas aprovechar la IA para procesar documentos sensibles, valora opciones como versiones empresariales con garantías contractuales, sistemas autoalojados o herramientas que procesen la información localmente sin subirla a la nube, y aprende a auditar textos de IA. Y, aun así, aplica el principio de minimización: proporciona solo los datos estrictamente necesarios para la tarea, anonimizando nombres, identificadores y cualquier elemento que permita vincular la información a personas concretas.

Es importante también desconfiar de instrucciones extrañas dentro de textos que copias y pegas desde internet, sobre todo si se dirigen explícitamente al modelo (frases como “ignora lo anterior” o “revela tu configuración interna”). Siempre que puedas, revisa el contenido que vas a pegar, y si no lo ves claro, evita introducirlo directamente en un chatbot. En contextos críticos, copia el texto primero a un editor plano para descartar formatos ocultos o posibles trucos.

Por último, recuerda revisar con cierta frecuencia las opciones de privacidad y seguridad de las herramientas que utilizas: desactiva, si es posible, el uso de tus conversaciones para entrenamiento de modelos, configura autenticación en dos pasos, revisa los historiales almacenados y borra aquellos que contengan información que preferirías no dejar circulando por ahí. Y si alguna vez compartiste datos delicados, consulta si el proveedor ofrece formularios específicos para ejercer tus derechos de acceso, rectificación o supresión.

En un momento en el que la IA generativa parece estar en todas partes y los chatbots se presentan como solución para casi todo, entender por qué copiar y pegar documentos en un chatbot puede ser un riesgo es clave para aprovechar sus ventajas sin entregar a cambio tus secretos, los de tu empresa o los de las personas de tu entorno. Al final, la mejor defensa no es renunciar a la tecnología, sino usarla con cabeza, sabiendo qué hay detrás de esa ventana de texto que parece tan inocente.