Por qué la procedencia de los datos debe anclar la estrategia de gobernanza de IA de cada CISO
En la actualidad, la inteligencia artificial se ha infiltrado en las funciones centrales de las empresas, no a través de grandes programas de transformación digital, sino mediante una adopción silenciosa e incremental. Los departamentos legales están resumiendo contratos, los de recursos humanos están reformulando comunicaciones sensibles de los empleados y los equipos de cumplimiento están experimentando con la automación de la debida diligencia. Muchas de estas funciones se basan en modelos de lenguaje grande (LLMs) y se introducen con frecuencia bajo el radar, enmarcadas en plataformas SaaS, herramientas de productividad o pilotos internos.
Lo que preocupa no es la adopción en sí, sino la asunción de seguridad: la creencia de que, por ser un modelo popular o «preparado para la empresa», debe ser también cumplidor, seguro y gobernado. Sin embargo, esta confianza puede ser peligrosa, ya que se corre el riesgo de perder de vista la procedencia de los datos.
Por qué la procedencia, no la política, es la verdadera línea de defensa
La procedencia va más allá de ser un simple registro; es el tejido conectivo de la gobernanza de datos. Responde preguntas fundamentales: ¿De dónde proviene este dato? ¿Cómo fue transformado? ¿Quién lo manipuló y bajo qué política? En el mundo de los LLMs, donde las salidas son dinámicas y el contexto es fluido, esta cadena de responsabilidad a menudo se rompe en el momento en que se presenta un prompt.
En sistemas tradicionales, podemos trazar generalmente la línea de datos. Podemos reconstruir lo que se hizo, cuándo y por qué. Pero en entornos basados en LLM, no siempre se registran los prompts, las salidas a veces se copian en diferentes sistemas, y los modelos pueden retener información sin un consentimiento claro. Hemos pasado de flujos de trabajo estructurados y auditables a un bucle de decisión en caja negra. En dominios altamente regulados como el legal, financiero o de privacidad, esto representa una crisis de gobernanza.
El crecimiento descontrolado de la IA y el mito del control centralizado
Es un error pensar que la adopción de IA es un esfuerzo centralizado. La mayoría de las empresas ya enfrentan el crecimiento descontrolado de IA, ya que se utilizan docenas de herramientas, impulsadas por diferentes LLMs, en partes desconectadas del negocio. Algunas están aprobadas e integradas, mientras que otras se experimentan bajo el radar. Cada una tiene su propio comportamiento del modelo, políticas de manejo de datos y complejidad jurisdiccional, y casi ninguna fue diseñada con una arquitectura prioritaria de seguridad o cumplimiento.
Esta descentralización significa que la organización de seguridad ya no controla cómo se procesa la información sensible. Un solo empleado podría copiar datos confidenciales en un prompt, recibir una salida y pegarla en un sistema de registro, completando efectivamente un ciclo completo de datos sin activar una sola alerta o auditoría.
El desafío del CISO ya no se trata de acceso. Se trata de intención, flujo y propósito, y esos son casi invisibles en entornos habilitados por IA.
Las regulaciones no están rezagadas, están evolucionando en paralelo
Hay una creencia popular de que los reguladores no se han puesto al día con la IA. Esto es solo medio cierto. La mayoría de las leyes modernas de protección de datos, como el GDPR, la CPRA, la DPDPA de India y la PDPL de Arabia Saudita, ya contienen principios que aplican directamente al uso de LLM: limitación de propósito, minimización de datos, transparencia, especificidad del consentimiento y derechos de borrado.
El problema no son las regulaciones, sino la incapacidad de nuestros sistemas para responder a ellas. Los LLMs difuminan roles: ¿es el proveedor un procesador o un controlador? ¿Es una salida generada un producto derivado o una transformación de datos? Cuando una herramienta de IA enriquece un prompt de usuario con datos de entrenamiento, ¿quién posee ese artefacto enriquecido y quién es responsable si causa daño?
En escenarios de auditoría, no se te preguntará si usaste IA. Se te preguntará si puedes probar lo que hizo y cómo.
Cómo debería ser la gobernanza moderna de IA
Para reconstruir la confianza y la defensa, los CISOs deben impulsar a sus organizaciones a repensar la gobernanza. Esto comienza no con políticas, sino con infraestructura.
1. Mapeo continuo y automatizado de datos
Las interacciones de IA no se detienen en sistemas estáticos. Ocurren a través de interfaces de chat, API, middleware y scripts internos. El mapeo debe evolucionar para rastrear no solo dónde viven los datos, sino dónde se mueven y qué modelos los tocan. Si tu mapeo es basado en instantáneas o manual, ya está obsoleto.
2. RoPA consciente de IA y visibilidad del procesamiento
Los Registros de Actividades de Procesamiento (RoPA) deben incluir ahora la lógica del modelo, el comportamiento de la herramienta de IA y la exposición jurisdiccional. No es suficiente saber qué proveedor se utiliza. Necesitas saber dónde se aloja el modelo, cómo fue entrenado y qué riesgos introduce en el procesamiento posterior.
3. Reconciliación de consentimientos que sea dinámica y contextual
El consentimiento capturado una vez no es consentimiento para todo. Los equipos necesitan mecanismos que alineen el consentimiento con la interacción del modelo: ¿Ha acordado el usuario un enriquecimiento basado en el modelo? ¿Está el sistema de IA operando bajo el propósito declarado de la recolección? Si no, el consentimiento debe ser verificado nuevamente o señalado.
4. Registro de auditoría de prompts y salidas
Donde sea práctico, las interacciones con los sistemas de IA deben ser registradas, con un enfoque en los prompts mismos. Los prompts a menudo contienen los datos más sensibles y capturarlos es clave para entender qué información se está exponiendo. Si bien el registro de salidas y el uso posterior es valioso, el registro a nivel de prompt debe tener prioridad, especialmente cuando la auditoría completa no es factible. Si no puedes rastrear lo que se pidió, no puedes evaluar completamente el riesgo.
5. Clasificación de salidas de IA y controles de retención
Las salidas de los LLM deben ser clasificadas y gobernadas. Si un sistema de IA reescribe un documento legal, esa salida puede necesitar controles de privilegio legal. Si redacta lenguaje interno de recursos humanos, pueden aplicarse líneas de tiempo de retención. Las salidas no son efímeras; son parte del ciclo de vida de los datos.
El papel del CISO está cambiando, y eso es algo bueno
La IA no es solo una tendencia en datos. También es un evento de datos que redefine cómo debemos pensar sobre el control. Los líderes de seguridad ya no están simplemente protegiendo sistemas o incluso datos. Estamos protegiendo contexto: los metadatos, la intención y la legalidad que rodean cada interacción con una máquina que aprende y genera.
Esto requiere que los CISOs se adentren más en la privacidad, el cumplimiento, la ética y la gobernanza de registros. Significa construir puentes con equipos legales y oficiales de cumplimiento para asegurar que el uso de IA no solo cumpla con la política, sino que refleje los valores y umbrales de riesgo de la organización.
La gobernanza de IA no debe ser propiedad de ningún departamento en particular. Debe ser liderada por aquellos que comprenden el riesgo, la respuesta y la resiliencia, y eso la convierte en nuestro dominio.
La trazabilidad es la nueva confianza
En la era de la IA, ya no es suficiente decir: “No lo sabíamos”. Te preguntarán cómo se introdujo el modelo, quién aprobó su uso, cómo se manejó el consentimiento, si podemos reproducir la lógica que condujo a esa decisión y dónde está la evidencia. Si tus sistemas no pueden responder a esas preguntas con confianza, no estás gobernando la IA; estás esperando lo mejor.
La confianza en la IA no provendrá de políticas. Provendrá de la procedencia. Y eso comienza con visibilidad, rigor y liderazgo desde la parte más alta de la organización de seguridad.
