Depende de la clasificación del dato, no de la herramienta. Dentro de la cuenta empresarial de la institución, la información pública e interna se usa con normalidad; los datos de clientes, los expedientes clínicos y los informes de supervisión solo entran en espacios restringidos y con autorización; y las contraseñas, credenciales y datos completos de tarjetas no entran nunca. En una cuenta personal no entra nada de la institución.
La mayoría de las políticas de IA fallan aquí: dicen "no pongas información confidencial" y dejan que cada persona decida qué es confidencial.
¿Por qué no basta con decir "nada confidencial"?
Porque en un banco, una cooperativa, una aseguradora o un hospital casi todo lo interesante es confidencial, y una regla que prohíbe todo se incumple todos los días. El personal necesita saber qué puede hacer, no solo qué no.
Y porque las reglas ya existen. En Honduras, la Ley del Sistema Financiero hace responsables, civil, administrativa y penalmente, a quienes revelen o divulguen información confidencial de la institución (art. 34). La misma ley dice que las empresas de un grupo financiero pueden compartir información de sus clientes, pero que "en ningún caso podrán proporcionar información sujeta a secreto bancario" (art. 79). Si ese límite aplica entre empresas del mismo grupo, la información de clientes no debería salir hacia una herramienta que nadie aprobó.
¿Cómo se clasifica la información para usarla con IA?
Cuatro niveles, todos dentro de la cuenta empresarial de la institución:
| Nivel | Ejemplos | Regla para la IA |
|---|---|---|
| Prohibido | Contraseñas, credenciales, claves de acceso, PIN, números completos de tarjeta con su código de seguridad | Nunca, ni siquiera en la cuenta empresarial |
| Restringido | Datos de clientes o afiliados que los identifican, saldos y movimientos, información sujeta a secreto bancario, expedientes clínicos, informes de inspección y de auditoría | Solo en espacios restringidos aprobados para ese uso, por personas autorizadas, con el mínimo de datos necesario y con registro |
| Interno | Políticas, procedimientos, manuales, contratos con proveedores, análisis de procesos | Uso normal en la cuenta empresarial |
| Público | Tasas publicadas, folletos, información del sitio web | Uso normal en la cuenta empresarial |
En una cuenta personal no entra ningún nivel, ni siquiera el público: el problema no es el dato, es que la institución no controla esa cuenta.
¿Qué dicen Claude y Gemini sobre tus datos, y en qué planes?
La respuesta cambia según la cuenta, no según la marca. A octubre de 2026, esto es lo que publica cada proveedor:
| Herramienta y tipo de cuenta | ¿Se usan tus conversaciones para entrenar modelos? | Qué más hay que saber |
|---|---|---|
| Claude Free, Pro o Max (cuentas personales) | Solo si el usuario lo permite. Si lo permite, se conservan hasta 5 años; si no, 30 días | Términos de consumo. La decisión es de cada persona, no de la institución |
| Claude Team y Claude Enterprise (cuentas de la organización) | No por defecto: los términos comerciales le prohíben a Anthropic entrenar con el contenido del cliente | Excepción: si alguien califica una respuesta, esa conversación puede usarse y conservarse hasta 5 años. El administrador lo apaga con el ajuste Rate chats |
| Gemini con una cuenta personal de Google | Sí, si el ajuste de actividad de Gemini (Keep Activity) está activo | Una parte de las conversaciones la revisan personas, desvinculadas de la cuenta, y se conservan hasta 3 años. Con el ajuste apagado no se usan para entrenar y se conservan 72 horas |
| Gemini en Google Workspace (cuenta de la organización) | No, salvo permiso o instrucción previa del cliente | Las conversaciones y archivos no los revisan personas, las interacciones se quedan dentro de la organización y el administrador decide quién usa la aplicación |
Dos lecturas de esta tabla. La primera: en las cuentas personales, la protección depende de un ajuste que controla cada usuario, y la institución ni siquiera sabe cómo lo tiene. La segunda: que el proveedor no entrene con tus datos no los vuelve públicos ni internos. Un expediente de cliente sigue siendo restringido dentro de Claude Enterprise o de Gemini en Workspace, y la clasificación aplica igual. Lo que vale al final es tu contrato y su anexo de procesamiento de datos; revísalos con cumplimiento.
¿Qué no se ve a simple vista?
Cinco detalles que convierten un uso aceptable en una fuga:
- Quitar el nombre no anonimiza. Una fecha de nacimiento, un municipio y un monto, juntos, identifican a una persona. Para anonimizar hay que quitar o reemplazar todos los identificadores.
- El resultado hereda la clasificación. Un resumen hecho con IA del expediente de un cliente sigue siendo información del cliente.
- Los conectores mueven datos sin que nadie pegue nada. Conectar la IA al correo o a las carpetas compartidas le da acceso a todo lo que esa persona puede ver.
- Las capturas de pantalla dicen más de lo que parece. Pestañas abiertas, nombres en una barra lateral, un número de cuenta en una esquina.
- Lo que entra se conserva. En Claude Enterprise, por ejemplo, las conversaciones se guardan de forma indefinida si el administrador no define un período de retención.
¿Cómo usar datos restringidos con IA de forma responsable?
Cuando un caso de uso aprobado necesita datos de clientes, estas prácticas reducen el riesgo:
- Minimiza. Solo los campos que la tarea necesita. Para redactar una respuesta a un reclamo no hace falta el número de identidad.
- Seudonimiza. Reemplaza nombres y números por códigos ("Cliente A", "Cuenta 1") y guarda la tabla de equivalencias fuera de la IA.
- Usa espacios restringidos. Un proyecto con miembros definidos, no una conversación que cualquiera puede compartir.
- Activa conectores por rol. Solo quien los necesita, y solo hacia las carpetas que corresponden.
- Define la retención. Que lo restringido no se quede más tiempo del que tu política permite.
Una advertencia honesta: ninguna herramienta detecta por sí sola todo lo que no debería entrar. La clasificación funciona cuando la gente la entiende, por eso los ejemplos tienen que ser de su trabajo diario, no definiciones abstractas.
¿Cómo encaja con la norma de la CNBS?
La Resolución GRD No.793/16-12-2022 de la Comisión Nacional de Bancos y Seguros (CNBS) pide políticas, procedimientos y controles específicos de seguridad de la información (art. 22) y que la información tercerizada esté aislada lógicamente del resto de las operaciones del proveedor (art. 11). Una clasificación de datos para IA, aplicada dentro de una cuenta empresarial, ayuda con lo primero; lo segundo depende del proveedor y del contrato, y debe validarlo tu área de cumplimiento. En salud, el secreto médico aplica también a lo que se escribe en una herramienta de IA.
¿Cómo lo hacemos en Andes?
Usamos IA todos los días con una regla escrita: ningún dato personal de clientes entra en los prompts. Implementamos Claude y somos partner registrado de Google Workspace, así que configuramos ambos con estas reglas desde el primer día. Para instituciones reguladas, el paquete de gobierno de IA incluye la política de IA, con reglas sobre qué datos pueden entrar, el inventario de casos de uso, la evaluación de riesgos y la capacitación del personal. Si todavía estás eligiendo la herramienta, revisa qué plan de Claude necesita tu institución, y para el marco normativo completo, lo que dice la norma de TI de la CNBS sobre la IA generativa.
¿Tu personal sabe hoy qué puede poner en la IA?
Si la respuesta depende de a quién le preguntes, falta la clasificación. Conoce nuestro servicio de IA para instituciones reguladas y armemos una que tu equipo pueda aplicar sin consultar a nadie.
Fuentes
- Ley del Sistema Financiero (Decreto 129-2004), arts. 34 y 79, texto publicado por el Tribunal Superior de Cuentas: https://www.tsc.gob.hn/web/leyes/Ley%20del%20Sistema%20Financiero%20(Reformado%20por%20el%20CPC)2010.pdf
- CNBS, Circular No.025/2022, Resolución GRD No.793/16-12-2022: https://circulares.cnbs.gob.hn/Archivo/Viewer/2520/1
- Claude Privacy Center, Configure custom data retention controls for Enterprise plans: https://privacy.claude.com/en/articles/10440198
- Claude Privacy Center, Is my data used for model training?: https://privacy.claude.com/en/articles/7996868
- Anthropic, Updates to our Consumer Terms and Privacy Policy (agosto de 2025): https://www.anthropic.com/news/updates-to-our-consumer-terms
- Google, Gemini Apps Privacy Hub: https://support.google.com/gemini/answer/13594961
- Google Workspace, Generative AI in Google Workspace Privacy Hub: https://knowledge.workspace.google.com/admin/gemini/generative-ai-in-google-workspace-privacy-hub