Incorporar features con IA en un producto ya no es una decisión experimental. En 2026, es parte del roadmap de la mayoría de las empresas.
El problema no es usar IA, sino hacerlo sin una política mínima de seguridad que ponga límites claros desde el inicio.
Muchas organizaciones lanzan funcionalidades basadas en IA apoyándose en proveedores externos, grandes volúmenes de datos y modelos que evolucionan rápido. Sin una base mínima de seguridad, el riesgo no es teórico: es operativo, legal y reputacional.
Este artículo propone una política mínima, práctica y realista, que toda empresa debería definir antes de poner un feature con IA en producción.
1. Uso y clasificación de datos: qué entra y qué no
El primer error común es tratar los features con IA como cualquier otro componente del sistema. No lo son.
La IA consume datos, los transforma y, en algunos casos, los aprende.
Una política mínima debe definir:
- Qué tipos de datos pueden usarse como input.
- Qué datos están explícitamente prohibidos.
- Qué nivel de sensibilidad tiene cada fuente.
No todo dato disponible debería ser usado. Si el equipo no puede explicar por qué un dato es necesario para el modelo, probablemente no lo sea.
2. PII: reglas claras, sin excepciones implícitas
Los datos personales identificables (PII) merecen un tratamiento específico.
En features con IA, el riesgo no está solo en el almacenamiento, sino también en el procesamiento.
Condiciones mínimas:
- Evitar PII siempre que sea posible.
- Anonimizar o pseudonimizar antes de enviar datos a modelos.
- Prohibir el uso de PII en prompts o entrenamiento salvo aprobación explícita.
Si un feature “funciona mejor” usando PII, la pregunta no es técnica: es de riesgo y cumplimiento.
3. Retención: cuánto tiempo viven los datos (y dónde)
Uno de los puntos más ignorados en proyectos con IA es la retención.
¿Qué pasa con los datos una vez que el modelo respondió?
La política debe dejar claro:
- Si los datos se almacenan o no.
- Por cuánto tiempo.
- En qué sistemas y bajo qué controles.
Retención indefinida por default es una mala práctica. En IA, menos retención suele significar menos riesgo.
4. Proveedores de IA: responsabilidad compartida, no delegada
Usar APIs de terceros no transfiere la responsabilidad.
Una política mínima debe exigir criterios claros para elegir proveedores de IA.
Al menos:
- Dónde procesan y almacenan los datos.
- Si usan inputs para entrenar sus modelos.
- Qué opciones ofrecen para opt-out, auditoría y borrado.
El proveedor es parte del sistema, no una caja negra externa. Si no se entiende su modelo de datos, no debería integrarse.
5. Logging y trazabilidad: sin visibilidad no hay control
En features con IA, no todo output es determinístico. Por eso, el logging es crítico.
La política debe definir:
- Qué se loguea (inputs, outputs, decisiones).
- Qué se excluye por seguridad o privacidad.
- Cómo se auditan comportamientos inesperados.
No se trata de loguear todo, sino de tener trazabilidad suficiente para explicar qué pasó cuando algo sale mal.
6. Revisión y actualización continua
Una política mínima no es un documento estático.
Los modelos cambian, los proveedores evolucionan y los riesgos también.
Debe existir:
- Revisión periódica de la política.
- Validación ante nuevos features o cambios relevantes.
- Responsables claros de su cumplimiento.
La seguridad en IA no se “setea” una vez. Se mantiene.
IA en producción: menos improvisación, más criterio
Implementar features con IA sin una política mínima de seguridad es apostar a que nada salga mal.
Definir reglas claras sobre datos, PII, retención, proveedores y logging no frena la innovación: la hace sostenible.
En Diveria acompañamos a equipos que quieren usar IA en productos reales, con foco en calidad, control y responsabilidad técnica desde el diseño, no como parche posterior.