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Jean-Christophe Leroy
Autor de la guía
✓ Verificado el 3 de septiembre de 2026⏱ 3 min de lectura
Módulo 14

10 formas en que tus datos pueden filtrarse — sin el menor pirateo

Ninguna de estas filtraciones necesita un hacker: todas empiezan con «debería ir bien» y suelen terminar con «¿podemos borrar esto antes de que lo vea la dirección?». El problema no es la IA, sino la persona que le entrega las llaves del castillo y se sorprende de que visite todas las habitaciones. Estos son los 10 puntos ciegos y el reflejo que los neutraliza.

1. Captura de pantalla

Riesgo — Has invertido en seguridad; la tecla «Impr Pant», en cambio, no cuesta nada de esquivar.

Reflejo — Ocultar los datos sensibles en pantalla y rastrear las exportaciones.

2. Copiar y pegar

Riesgo — El mayor rival de tu CISO es Ctrl+C.

Reflejo — Definir negro sobre blanco lo que nunca debe acabar en una IA.

3. Conector / plugin de terceros

Riesgo — Una herramienta conectada mediante una URL desconocida puede acceder a mucho más de lo previsto, y conocer otras que tú no ves.

Reflejo — Inventariar los conectores, instalar solo fuentes verificadas y solo lo estrictamente necesario.

4. Historial olvidado

Riesgo — Un prompt confidencial de hace meses quizá siga vivo en algún historial.

Reflejo — Activar el borrado automático de las conversaciones sensibles.

5. Correo automático

Riesgo — La IA envía a veces el mensaje correcto… a la persona equivocada.

Reflejo — Validación humana obligatoria para todo mensaje externo sensible.

6. Herramienta de reuniones

Riesgo — «Esta reunión será grabada»: la frase más ignorada después de «¿ha leído los términos y condiciones?».

Reflejo — Definir qué reuniones pueden realmente grabarse.

7. Agente demasiado permisivo

Riesgo — CRM, luego Drive, luego SharePoint, luego el ERP… has adoptado un agente muy curioso.

Reflejo — Limitar los accesos a lo estrictamente necesario, ámbito por ámbito.

8. Prompt compartido

Riesgo — «He anonimizado los datos»… y luego llega la línea «Buenos días, Sr. Dupont».

Reflejo — Crear plantillas de prompts ya depuradas de cualquier dato real.

9. Base documental mal configurada

Riesgo — Cuando un perfil júnior puede consultar los documentos del comité de dirección, eso se llama incidente.

Reflejo — Probar con regularidad los derechos de acceso reales, no solo los teóricos.

10. Entrenamiento por error

Riesgo — Un clic en «Aceptar» y tus datos quizá alimenten el modelo.

Reflejo — Comprobar los ajustes de entrenamiento (Ajustes → Confidencialidad) antes de cualquier despliegue.

🚧 El hilo conductor La mayoría de estos incidentes nacen de un exceso de confianza y de una falta de marco, no de un fallo técnico. Antes de conectar una herramienta o un conector de terceros (recuerda el reflejo n.º 3), hazte una sola pregunta: «¿a qué datos puede acceder realmente esta herramienta, y quién lo ha comprobado?»

¿Tratas datos confidenciales de un cliente? El protocolo en 6 pasos

Caso concreto: un cliente te confía su tabla salarial para analizarla, o su libro mayor contable para auditarlo. Esos archivos contienen datos personales (retribuciones, nombres de empleados, proveedores): el RGPD se aplica plenamente, y la autoridad de protección de datos es clara: la responsable jurídica es tu estructura, no « la herramienta » ni el colaborador que hizo el copiar y pegar. Este es el protocolo que te permite decir sí al encargo, con confianza.

1

Elegir el marco adecuado — antes de abrir Claude. En los planes Team y Enterprise, se aplican las condiciones comerciales: tus datos nunca sirven para entrenar los modelos, y se incluye un acuerdo de encargo del tratamiento (DPA). En una cuenta individual Pro/Max: Ajustes → Confidencialidad, desactiva « Ayudar a mejorar Claude », y no uses nunca los pulgares 👍/👎 en esas conversaciones: el feedback transmite toda la conversación a Anthropic.

2

Establecer el marco jurídico con el cliente. Actúas como encargado del tratamiento en el sentido del RGPD: menciona el uso de una IA en la carta de encargo, apóyate en el DPA de Anthropic (en trust.anthropic.com), informa al cliente por escrito e inscribe el tratamiento en tu registro. ¿Tratamiento de RR. HH. de gran alcance? Evaluación de impacto (EIPD) y dictamen del DPO.

3

Minimizar: envía solo las columnas útiles. Un análisis de equidad salarial no necesita ni los nombres, ni los IBAN, ni las direcciones. Elimina las columnas identificativas del archivo antes del envío: es la medida más eficaz y la más sencilla.

4

Seudonimizar el resto. Sustituye nombres y números de empleado por códigos (S001, S002…) y conserva la tabla de correspondencia en local, en tu equipo, nunca en Claude. « S014 · directivo · 58 k€ » se analiza exactamente igual de bien que « la Sra. Martin ». Pídele además a Claude que genere el archivo seudonimizado… en tu máquina, a través de Cowork.

5

Blindar el entorno de trabajo. Un Proyecto dedicado al cliente (instrucciones + archivos aislados), conectores y búsqueda web desactivados durante el análisis, borrado de la conversación al terminar el encargo si tu política lo prevé. El plan Enterprise añade SSO, registros de auditoría y una duración de retención personalizada.

6

Restituir con limpieza. Vuelve a personalizar los resultados en local con tu tabla de correspondencia, y luego comprueba que ningún entregable salga con datos reales hacia otras herramientas: diapositivas, correos, drive compartido.

# Prompt tipo — análisis de una tabla seudonimizada Aquí tienes una tabla de retribuciones seudonimizada (S001 a S045), sin nombres ni identificadores. Analiza las diferencias por nivel y por género, señala cualquier anomalía superior a ±10 % de la mediana del nivel, y propón un plan de puesta en conformidad en 3 acciones. No intentes identificar a las personas.
📌 Caso práctico — auditoría de retribuciones de una pyme (45 empleados) El despacho exporta la tabla de RR. HH., elimina nombres/direcciones/IBAN, sustituye los números de empleado por S001–S045 (tabla guardada en el puesto de trabajo), carga el archivo en un Proyecto dedicado « Cliente X — confidencial », con los conectores desactivados. Claude produce el análisis de diferencias y el plan de acción en 20 minutos; el consultor reasocia los nombres en local para la restitución. El cliente recibe un entregable conforme, y la prueba escrita del protocolo seguido, que se convierte en un argumento comercial.
⚠️ Los límites que conviene conocer claude.ai no ofrece un alojamiento europeo dedicado: si el contrato con el cliente exige una residencia de los datos en la UE, la vía pasa por la API a través de AWS Bedrock o Google Vertex AI en región europea. Por otra parte, en la API, Fable 5 impone 30 días de retención (sin opción de « retención cero »): para los tratamientos más sensibles, opta por Opus 4.8 o Sonnet 5. Por último, este protocolo es una guía de buenas prácticas, no un asesoramiento jurídico: tu DPO o tu abogado siguen siendo el árbitro. Ajustes detallados (entrenamiento, retención, planes) : consulta « ¿Sirven tus datos para entrenar la IA ? » en el módulo 13 bis.
✅ El mínimo imprescindible en la empresa Tres salvaguardas cubren el 80 % del riesgo: (1) una lista escrita de lo que nunca debe entrar en una IA, (2) la validación humana de toda acción externa (correo, publicación, envío), (3) una auditoría trimestral de los conectores y de los derechos de acceso.
🛠️ Te toca — 5 minutos

Toma un archivo de cliente, elimina las columnas identificativas y sustituye los nombres por códigos antes de enviar nada.

Resultado esperado : Un archivo seudonimizado, y una tabla de correspondencia guardada en local.