¿Se utilizarán datos corporativos para entrenar la IA? 7 cosas que debes comprender antes de importar API de IA

La respuesta primero: no todas las API de IA utilizarán datos corporativos para entrenar modelos. Las API como OpenAI API y los términos comerciales de Anthropic no utilizan el contenido del cliente para la capacitación de forma predeterminada. Sin embargo, "no se utilizará para capacitación" no significa que "los datos no se guardarán, almacenarán en caché, no se registrarán ni fluirán a través de otros sistemas en absoluto". Entonces, lo que las empresas realmente deberían considerar es la política general de uso de datos, no solo si están capacitados o no.

OpenAI declara oficialmente que, de forma predeterminada, no utilizará el contenido de servicios empresariales como ChatGPT Team, Enterprise y API Platform para entrenar modelos, a menos que el cliente decida compartirlo activamente; El funcionario de Anthropic también afirma que los usuarios comerciales incluyen Team, Enterprise, API y plataformas de terceros, y mantiene la política existente: los datos enviados bajo términos comerciales no se utilizarán para entrenar modelos generativos, a menos que el cliente elija activamente proporcionar datos para mejorar el modelo.

Cuando las empresas evalúan las API de IA, como ChatGPT, Claude y Gemini, casi siempre preguntan lo mismo: "¿Se utilizarán los datos que paso para entrenar el modelo?"

Si comprende esta pregunta incorrectamente, generalmente solo hay dos consecuencias. Uno es el pánico excesivo, que lleva a no atreverse a utilizar nada. La otra es ser demasiado optimista y terminar arrojándole información sensible directamente.

El enfoque verdaderamente maduro no es simplemente preguntar "¿Será entrenado?", sino desglosar la pregunta: ¿Se guardarán los datos? ¿Cuánto tiempo se debe conservar? ¿Se puede eliminar? ¿Será visto por humanos? ¿Cruzará la frontera? ¿Existe aislamiento o un mayor nivel de protección? Esta es también la dirección más valiosa de su manuscrito original. Esta vez lo he organizado en una versión que es más adecuada para la búsqueda y se puede publicar en el sitio web.

Primero dejemos que quede claro: los datos que se utilizan para la capacitación no son lo mismo que los datos que se guardan.

Es más probable que muchas empresas confundan dos cosas cuando encuentran por primera vez una API de IA:

¿Se usarán los datos para entrenar el modelo?

¿Los datos se guardarán, registrarán, almacenarán en caché o aparecerán en el registro?

Estas dos cosas no son lo mismo.

La última política oficial de OpenAI es muy clara. Para los servicios empresariales, como ChatGPT Team, Enterprise, Edu y API Platform, el contenido no se utilizará para entrenar modelos de forma predeterminada a menos que el cliente elija explícitamente compartir los datos. Anthropic también dejó claro que los usuarios comerciales de API, Team, Enterprise y Claude Gov mantienen su política existente: el contenido bajo estos términos comerciales no se utilizará para entrenar modelos generativos a menos que el cliente elija activamente proporcionar datos.

Pero esto no significa que los datos no deban dejar ningún rastro. Porque incluso si no se utiliza para capacitación, aún puede implicar:

registros de solicitud/uso

retención relacionada con seguridad y depuración

copia de seguridad o procesamiento de la capa del sistema

flujo de datos adicional en la capa de proveedor y plataforma

Por lo tanto, la introducción de una empresa verdaderamente segura no debe detenerse simplemente en "dijo que no hay capacitación" y estar tranquilo, sino que debe observar el ciclo de vida general de los datos.

Diferentes servicios de IA, las políticas de datos son inherentemente jerárquicas

Primero debe establecer un modelo mental correcto aquí: el mismo proveedor puede tener diferentes políticas de datos para diferentes líneas de productos.

OpenAI: los servicios personales y los servicios empresariales/API se analizan por separado

La política oficial de OpenAI distingue claramente:

Servicios personales, como ChatGPT, Sora, Codex

Servicios empresariales, como ChatGPT Team, Enterprise, Edu, API Platform

Para servicios personales, el contenido se puede utilizar para mejorar el modelo, a menos que el usuario opte por no participar. Pero para los servicios empresariales y la plataforma API, el funcionario declaró claramente que, de forma predeterminada, sus datos comerciales no se utilizarán para entrenar modelos a menos que elija compartirlos activamente.

Anthropic: los usuarios consumidores y comerciales también están separados

El documento oficial de uso de datos de Anthropic también está claramente dividido en:

Usuarios consumidores: Free, Pro, Max

Usuarios comerciales: Team, Enterprise, API, plataformas de terceros, Claude Gov

Entre ellos, los usuarios comerciales mantienen la política existente y no utilizarán los datos enviados bajo términos comerciales para entrenar modelos generativos, a menos que el cliente elija proporcionar datos para mejorar el modelo.

Esto es lo que las empresas pasan por alto más fácilmente

No es tan simple como "si una determinada empresa puede capacitar", sino qué línea de productos utiliza.

Si comete este error, es fácil que se produzcan dos errores de juicio:

Aplicar erróneamente la política de versión personal a la API empresarial

Asumir erróneamente que los términos empresariales también se aplican a todas las versiones gratuitas o generales de las herramientas

¿Por qué las empresas no pueden simplemente mirar las tres palabras "sin capacitación"?

Porque sin entrenamiento ≠ sin riesgo alguno.

Este es también el concepto central que más te recomiendo que mantengas en tu artículo.

Incluso si la plataforma establece claramente que no utilizará contenido para entrenar modelos, las empresas aún deben seguir planteándose las siguientes preguntas:

Primero, ¿se guardarán los datos?

¿Cuánto tiempo se guardará? ¿Puedo solicitar su eliminación? ¿Es una retención a corto plazo o existen otros mecanismos de retención?

En segundo lugar, ¿la información se verá manualmente?

Por ejemplo, verificación de seguridad, resolución de problemas de soporte, proceso de depuración del sistema, ¿existe alguna posibilidad de contacto manual?

En tercer lugar, ¿los datos cruzarán fronteras?

¿En qué país se almacenarán sus datos? ¿Cumple con los requisitos de cumplimiento de la jurisdicción en la que se encuentra su empresa?

Cuarto, ¿tiene la capacidad de aislar y gobernar?

¿Es un entorno multiinquilino? ¿Existen controles de proyectos, autoridades, presupuestos, auditorías o datos de nivel superior?

En quinto lugar, ¿se puede reducir la exposición de datos confidenciales a través del proceso?

En realidad, esto es más importante que los términos del proveedor.

Una importación empresarial verdaderamente madura no depende completamente de que el proveedor la proteja, sino que primero clasifica y anonimiza los datos y luego decide qué datos se pueden enviar a la API.

AI Token también está relacionado con la seguridad de los datos, no solo con una cuestión de costos

Mucha gente piensa que AI Token solo está relacionado con las tarifas de API, pero AI Token también tiene un gran valor de referencia para la seguridad de los datos empresariales. Porque cuanto más tiempo introduzca el contenido en el modelo, mayor será la cantidad de datos que se procesarán.

Esto no solo aumenta el costo, sino que también significa:

El rango de datos enviados es mayor

El contexto puede contener información más confidencial

Las indicaciones del sistema, las conversaciones históricas, los archivos adjuntos y los resultados de las herramientas pueden enviarse todos juntos

Su área de salida de datos puede, sin saberlo, hacerse más grande

Entonces, desde la perspectiva del gobierno corporativo, AI Token no es solo una unidad de costo, sino también un indicador recordatorio del alcance de la exposición de los datos. Cuanto más envíe y más tiempo lo lleve, no solo significa que puede ser más costoso, sino que también puede exponer más información que no necesitaba enviar.

Esta es la razón por la cual el enfoque verdaderamente maduro no es simplemente preguntar "¿La plataforma brindará capacitación?" pero también preguntar:

¿Qué información envié?

¿Por qué regalar tantos?

¿Es necesario enviar el documento original completo?

¿Podemos hacer primero la desidentificación, el recorte y la detección?

Los 5 errores más comunes que cometen las empresas

1. No te preocupes justo cuando veas “no puedo entrenar”

Este es el error más común. No formarse no significa no ahorrar, no acceder, no registrar, no cruzar fronteras.

2. Utilice el proceso de la versión gratuita o la versión personal para manejar información confidencial

Lo que las empresas deben tener en cuenta no es la marca, sino la línea de productos y los términos. Las políticas para las API personales, gratuitas y empresariales pueden diferir inherentemente.

3. Sin clasificación de datos

Si la empresa no clasifica los datos en absoluto:

Alto riesgo / controlado regulatoriamente

Es casi imposible juzgar correctamente qué datos se pueden utilizar en la API de IA.

4. Arroje los datos originales completos directamente en él

Esto no es solo un problema del costo del token AI, sino también un problema de seguridad de los datos. Muchas veces lo que el modelo realmente necesita no es el perfil completo, sino sólo una determinada parte de contenido no identificado.

5. Sin control técnico propio

Por ejemplo, no hay capa de proxy, ni revisión de entradas, ni registros, ni división de permisos ni limpieza de datos. En este momento, no importa cuán buenos sean los términos de la plataforma, no pueden evitar el abuso interno.

¿Cómo pueden las empresas realmente reducir los riesgos?

1. No enviar información sensible es el primer paso más efectivo

Esta frase es muy honesta, pero también es la más importante. No importa cuán buenos sean los términos de la plataforma, no se puede comparar con no enviar información de alto riesgo en primer lugar.

Eliminar su nombre, número de teléfono, número de identificación, número de contrato, número de cuenta e información de identificación del cliente suele ser más útil que cualquier interpretación de la póliza.

3. Primero corte los datos, no envíe el paquete completo a la API

Muchas empresas no tienen problemas con la plataforma, sino porque envían demasiado contexto innecesario juntos. Esto también amplificará el costo de AI Token y el riesgo de exposición de datos.

4. Priorizar las API en términos empresariales/comerciales

La política de capacitación de datos de las API en la plataforma OpenAI API y los términos comerciales de Anthropic es intrínsecamente diferente de la de los productos de consumo en general.

5. Establezca su propia política de IA

El enfoque verdaderamente maduro es hacer saber a los empleados:

Lo que debe ser aprobado por el departamento legal/seguridad de la información/TI

El modelo estándar para que las empresas utilicen la IA de forma segura no es incluir todo, sino controlar los datos primero

Puede entender el proceso más maduro como:

Datos originales→ Desidentificación→ Filtrado→ Sólo el contenido necesario se envía a la API de IA→ Los resultados de salida luego se verifican mediante procesos internos

En otras palabras, la forma verdaderamente segura de una empresa no debe depender exclusivamente de la protección de la plataforma, sino que primero debe controlar el alcance de los datos. Esta es también la frase más valiosa de su manuscrito: el riesgo de la IA no es el modelo en sí, sino cómo se introducen los datos en él.

Es posible que la API de IA no utilice necesariamente los datos empresariales para entrenar modelos, pero lo que realmente debería preocupar a las empresas no es solo si están capacitados o no, sino si los datos se guardarán, cómo se procesarán, si cruzarán fronteras y cuánto contenido ha enviado. Para las empresas, el enfoque verdaderamente maduro no es simplemente preguntar si el proveedor es seguro, sino primero clasificar, desidentificar y cortar los datos, y luego hablar sobre la importación de API. De esta manera, los riesgos de los datos y los costos de los tokens AI se pueden controlar al mismo tiempo.

¿La API de IA definitivamente utilizará datos corporativos para entrenar el modelo?

No necesariamente. OpenAI establece oficialmente claramente que, de forma predeterminada, los servicios empresariales y la plataforma API no utilizarán su contenido para entrenar modelos a menos que usted elija compartirlo activamente; Anthropic también mantiene una política para que los usuarios comerciales no utilicen datos bajo términos comerciales para entrenar modelos generativos.

Si no lo usas para entrenar, ¿significa que es completamente seguro?

No necesariamente. La falta de capacitación no significa que no haya que guardar, almacenar en caché o grabar, ni significa que no haya riesgos transfronterizos, de registro, depuración u otros riesgos de procesamiento.

¿Qué es lo más seguro que puede hacer una empresa?

El enfoque más seguro generalmente es no usar IA en absoluto, sino no enviar datos confidenciales, desidentificarlos primero, cortar los datos primero y luego decidir qué contenido realmente debe enviarse a la API.

¿Qué tiene que ver AI Token con la seguridad de los datos?

AI Token no es solo una unidad de costo, sino que también refleja la cantidad de datos y el rango de contexto que ingresa al modelo. Cuanto más regales, no sólo puede resultar más caro, sino que también puede suponer que expongas más información.

¿Las políticas serán las mismas para la versión gratuita, la versión general y la API empresarial?

No necesariamente. El mismo proveedor puede tener diferentes políticas de datos para diferentes líneas de productos y no puede usarse directamente para interpretación.

Fuente de datos y declaración de credibilidad

Este artículo se compila y escribe principalmente en función de las políticas oficiales de uso de datos de OpenAI y Anthropic, centrándose en fuentes oficiales como OpenAI: cómo se utilizan sus datos para mejorar el rendimiento del modelo, Centro de ayuda de OpenAI: cómo se utilizan sus datos para mejorar el rendimiento del modelo, Anthropic: uso de datos e instrucciones relacionadas con la configuración de intercambio de datos de la API de OpenAI. El contenido está organizado desde tres perspectivas: "política de formación × riesgo de preservación de datos × práctica de introducción empresarial". El propósito no es crear pánico, sino ayudar a las empresas a comprender los riesgos de los datos y las prioridades de gobernanza de las API de IA de una manera más correcta.

Este artículo pertenece a la categoría "Importación de IA empresarial y seguridad de datos"

Esta categoría organiza principalmente los problemas de seguridad de datos, cumplimiento, gobernanza de autoridades, responsabilidad legal y control interno que encuentran más comúnmente las empresas al importar API de IA, plataformas modelo y procesos automatizados, ayudando a los lectores a pasar de "se puede usar" a "cómo usarlo para que no sea probable que surjan problemas".

¿Se puede utilizar AI API para datos corporativos internos? Comprenda los riesgos y los límites antes de importar

¿Serán las empresas taiwanesas legalmente responsables del uso de las API de IA? Una recopilación de los riesgos más comúnmente ignorados por las empresas

¿Se pueden cargar los contratos legales en una API de IA? Las 7 preguntas que más preocupan a los asuntos legales

AI Token

AI Token organiza los conceptos básicos, los métodos de cálculo, las tarifas de API y las comparaciones de modelos de AI Token (elementos de palabras) y cubre modelos comunes como ChatGPT, Gemini y Claude para ayudarlo a establecer una comprensión y un juicio claros más rápido.

¿Se utilizarán datos corporativos para entrenar la IA? 7 cosas que debes comprender antes de importar API de IA