Inteligencia artificial Sociedad, riesgos y regulación

Riesgos de la inteligencia artificial: privacidad, sesgos y errores que conviene conocer

Le preguntas algo a un asistente de IA y responde en segundos, con buena ortografía, tono amable y una seguridad envidiable. Da gusto. Y ahí está el primer problema: que una respuesta suene bien no demuestra que sea correcta, ni que fuera buena idea darle los datos que le diste.

No se trata de asustarse ni de renunciar a una herramienta útil. Se trata de usarla con criterio. Repasamos tres riesgos cotidianos de la inteligencia artificial —privacidad, sesgos y errores— y cerramos con una lista práctica. Si quieres una base previa, puedes empezar por qué es la inteligencia artificial y por cómo funciona la IA generativa.

Tres riesgos de la inteligencia artificial: proteger los datos, detectar sesgos y comprobar las respuestas — Privacidad, sesgos y errores: tres riesgos que conviene revisar antes de confiar en un resultado.

Primer riesgo: la privacidad

Imagina que tienes que entender un contrato de alquiler o un informe médico. Pegar el texto entero en un asistente de IA y pedir un resumen resulta tentador. Pero ese texto puede incluir tu nombre, tu dirección, tu DNI, datos de salud o cifras económicas.

La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) publicó en enero de 2026 un decálogo de recomendaciones para proteger la privacidad al usar IA. Entre ellas: no compartir con estas herramientas nombre completo, dirección, teléfono, DNI o NIE, imágenes de personas ni información médica, financiera, contractual, de geolocalización o de estancias. También aconseja describir casos ficticios en lugar de reales y no usar imágenes de otras personas para generar contenido, especialmente si son menores. Y, si usas IA en el trabajo, seguir las políticas de seguridad de tu organización.

Un matiz importante: estas son recomendaciones de prudencia. No afirman que toda herramienta almacene o reutilice cada dato que recibe; eso depende del servicio y de sus condiciones. Pero la regla es sensata igualmente: no entregues lo que no hace falta. Un asistente de IA no es un confesionario, y tampoco le contarías tu historial médico a un desconocido en el ascensor.

Segundo riesgo: los sesgos

Un sistema de IA aprende de datos que producen personas, lo diseñan personas y se usa en contextos concretos. Por eso puede arrastrar sesgos: patrones que acaban favoreciendo o perjudicando a ciertos grupos. La UNESCO, en su Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial, menciona el sesgo, la discriminación y la desigualdad entre los riesgos que hay que vigilar. El marco de gestión de riesgos del NIST estadounidense, por su parte, trata la equidad como una de las dimensiones de una IA digna de confianza.

Un ejemplo, y es hipotético, no un caso real: una empresa usa una herramienta para ordenar currículums y la configura con datos de contrataciones pasadas. Si esas contrataciones reflejaban preferencias desiguales, la herramienta podría reproducirlas sin que nadie lo decida de forma explícita.

Aquí conviene distinguir dos cosas. Un error aislado es un fallo puntual. Un sesgo es un patrón que se repite y afecta más a unos grupos que a otros, y desde un solo resultado es difícil verlo. Por eso la UNESCO insiste en la transparencia, la explicabilidad y la supervisión humana como principios que se refuerzan entre sí.

También importa el contexto. No pesa lo mismo que una IA te sugiera una receta que el que ayude a filtrar candidaturas. El Reglamento europeo de IA (Reglamento (UE) 2024/1689) parte precisamente de ese enfoque basado en el riesgo: prohíbe ciertas prácticas, impone obligaciones a los sistemas de alto riesgo y exige transparencia en determinados casos. Lo relevante no es solo si hay IA, sino qué decide, sobre quién y con qué consecuencias.

Tercer riesgo: respuestas convincentes pero incorrectas

Un modelo generativo produce texto verosímil, y verosímil no es lo mismo que verdadero. Puede equivocarse en una fecha, una cifra o un nombre, o presentar como sólido algo que no lo es, y lo hará con el mismo aplomo con que acierta. Piensa en un becario rapidísimo y con mucha labia: te ahorra horas, pero no le firmarías un informe sin leerlo.

La AEPD recomienda contrastar las respuestas y acudir a profesionales cualificados cuando necesites asesoramiento especializado. Un mini protocolo de comprobación:

Identifica qué datos importan: cifras, fechas, nombres, afirmaciones sobre salud, dinero o leyes.
Búscalos en una fuente primaria o fiable, como una institución, una norma o el documento original.
Pregunta a la propia herramienta qué límites tiene su respuesta y qué debería verificarse.
Si no puedes comprobar algo importante, no lo trates como un hecho.

Tienes más ideas en cómo dar instrucciones a una IA y comprobar sus respuestas.

Cómo usar la IA con más criterio

Minimiza los datos. Cambia nombres por «una persona» o «una empresa», y plantea casos ficticios cuando puedas.
Pide límites y fuentes. Anima a la herramienta a señalar incertidumbres, y luego comprueba que esas fuentes existen y dicen lo que se afirma.
Comprueba lo importante. Cuanto más pesa la decisión, más revisión merece.
Mantén la decisión en manos humanas. La IA puede asistir, pero la responsabilidad no se delega.
Revisa antes de compartir. Lo que publicas o envías lo firmas tú, no el asistente.

Son prácticas razonables, no una garantía infalible. Reducen el riesgo, no lo eliminan.

Una brújula sencilla

La pregunta útil no es «¿la IA es buena o mala?». Es esta: ¿qué tarea hace?, ¿con qué datos?, ¿qué impacto tiene si falla? y ¿quién revisa el resultado? Si esas cuatro respuestas están claras, estás usando la herramienta con criterio.

El propio Reglamento europeo reconoce la importancia de la alfabetización en IA: entender beneficios, riesgos, salvaguardas y cómo interpretar los resultados. Es decir, saber qué hay detrás de la respuesta es parte de usarla bien.