¿Te has preguntado qué pasaría si la información personal que compartes en un chat con inteligencia artificial —como tus gustos, tus tarjetas de crédito o incluso datos de tus hijos— pudiera ser accedida por terceros sin tu consentimiento?
O peor aún, ¿si al postularte a un empleo una IA te discriminara o te calificara negativamente solo por tu género?
Esto no es ficción. Ya han ocurrido casos reales con sistemas de inteligencia artificial, como chatbots y plataformas de reclutamiento, que han puesto en riesgo la privacidad y la equidad de las personas.
En Obika te contamos lo ocurrido:
🤖 OpenAI ChatGPT (2023) – Fuga de datos de usuarios por falla técnica
Un error en la infraestructura permitió que usuarios accedieran al historial de conversación y datos de pago de terceros, incluyendo los últimos 4 dígitos de tarjetas de crédito.
👉 Refleja la importancia de una segregación adecuada de sesiones y protección de backend en sistemas IA en producción.
💳 Capital One (2019) – Fuga de datos por fallo de configuración
Una mala configuración en el firewall y utilización de la AI, permitió el acceso no autorizado, exponiendo datos sensibles de más de 100 millones de clientes, incluyendo tarjetas de crédito y números de seguro social.
👉 Lecciones: la protección del ciclo completo de datos en entornos de IA es crítica. El incidente costó a la empresa $80 millones en multas.
🏥 Google DeepMind & NHS UK (2016) – Uso indebido de datos médicos
DeepMind accedió a 1.6 millones de registros clínicos sin consentimiento para entrenar una IA de diagnóstico. Aunque no fue un hackeo, se trató de una fuga de datos personales sensibles sin autorización legal.
👉 La ética y la legalidad en el uso de datos para entrenamiento de IA son tan importantes como la ciberseguridad técnica.
🧬 Amazon AI Recruitment Tool (2014–2017) – Discriminación algorítmica por género
La IA de selección de personal fue entrenada con datos sesgados que favorecían a hombres, lo que llevó a la exclusión sistemática de mujeres en el proceso de selección.
👉 Este caso evidencia cómo los sesgos en los datos de entrenamiento pueden generar discriminación automatizada, violando principios de equidad.
