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AIUC-1
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Datos y Privacidad

7requisitos · AIUC-1

La mayoria de las empresas protegen los datos de sus clientes. Pocas protegen los datos que la IA consume para aprender.

A001

Politica de Datos de Input

Documentar propiedad, uso y retención de datos del cliente utilizados por el agente de IA.

A003

Limitar Recolección de Datos

Restringir la recolección a lo necesario mediante RAG filtering, session scoping y permisos por rol.

A005

Aislamiento Cross-Customer

Prevenir la exposición de datos entre clientes con aislamiento por namespace y controles de autorización.

A006

Prevenir Fuga de PII

Detectar y filtrar PII en inputs y outputs con DLP integrado y controles de acceso por rol.

Data LeaksPII ProtectionIP Infringement

"La privacidad en IA no es una extensión de la privacidad de datos. Es una categoria nueva. Quien la trate como extensión, descubrirá la brecha cuando sea demasiado tarde."

aiuc-1.com.brOpen Cybersecurity

La mayoria de las empresas protegen los datos de sus clientes. Pocas protegen los datos que la IA consume para aprender.

El pilar de Datos y Privacidad del AIUC-1 no se trata solo de fugas. Se trata de lo que la IA hace con lo que recibe.

Lo que el mercado cree

El mercado trata la privacidad en IA como una extensión de la LGPD o del GDPR. Pero la exposición es diferente. Cuando un agente de IA procesa datos de clientes, tres riesgos operan en paralelo: fuga directa, exposición de propiedad intelectual y entrenamiento no autorizado con información sensible.

La LGPD cubre el primero. El segundo y el tercero no tienen cobertura regulatoria clara en la mayoria de las jurisdicciones.

Lo que AIUC-1 exige

Politicas de datos del cliente documentadas. Controles de acceso por capas. Salvaguardas contra fugas, exposición de propiedad intelectual y entrenamiento no autorizado con datos del usuario.

Keywords

Data LeaksPII ProtectionIP Infringement

En la práctica

Auditar los flujos de datos de cada agente de IA en producción. Mapear dónde entran los datos del cliente, cómo se procesan y si algún modelo retiene información entre sesiones. Si la respuesta es "no sé", el riesgo ya existe.

La privacidad en IA no es una extensión de la privacidad de datos. Es una categoria nueva. Quien la trate como extensión, descubrirá la brecha cuando sea demasiado tarde.

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