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Practica6 : 06 Haga lo que hicimos en aula: Usar IA de manera segura

El uso responsable de la inteligencia artificial requiere una gestión rigurosa de la información que ingresamos y extraemos para garantizar la privacidad es fundamental clasificar y aislar credenciales, datos personales, archivos sensibles y secretos de negocio para evitar filtraciones en entornos de uso público.

Antes de procesar cualquier información, debemos preguntarnos ¿Esto debería estar aquí? y también aplicar protocolos de anonimización, enmascaramiento y minimización de datos. Asimismo, la integración corporativa exige configurar almacenamiento seguro de accesos y emplear conectores oficiales bajo normativas de protección vigentes. Finalmente, la revisión humana (Human-in-the-Loop) resulta imprescindible para validar alucinaciones, errores y el cumplimiento de derechos de propiedad intelectual en cada respuesta generada.

Les comparto archivo con las consideraciones a tener en cuenta: https://1drv.ms/b/c/bd168081822c32a5/IQCWm8_rBZ5iT5EEg52VDjzNAZv9F0za-p5Zkm9NuWMfggw?e=DAzP4x

Favor; agradezco cualquier comentario y feedback para mejorar....

Atte;
Jaime

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¡Hola, Jaime! ¿Cómo estás?

Gracias por compartir tu informe. Está muy bien estructurado y traduce los conceptos de la clase en controles concretos. Destaco la clasificación de la información por nivel de permiso y la distinción entre filtración de entrada y de salida, que ayuda a entender que el riesgo está tanto en lo que enviamos como en lo que recibimos.

Algunos ajustes que podrían fortalecer tu entrega:

  • Ejemplo de anonimización: el texto protegido agrega datos que no estaban en el original, como el rango de edad y la región. Además, reemplaza la tasa del 4,5%, que no es un dato personal y probablemente sea necesaria para analizar el reclamo. La minimización busca eliminar solo lo que identifica a la persona, sin perder la información útil para la tarea. También quedaron pequeños errores de tipeo, como "[RANGO_VALOR_BJO]" y "r especto".
  • Log permanente del DLP: si el registro de alertas guarda el contenido interceptado, podría terminar almacenando de forma permanente las mismas credenciales que buscaba proteger. Convendría aclarar que el log registra el evento y el tipo de dato detectado, pero no su valor.
  • Trazabilidad de los prompts: guardar solo el hash del prompt protege la privacidad, pero dificulta revisar qué se envió durante una auditoría. Podrías explicar cómo se equilibran ambos objetivos, por ejemplo, almacenando el contenido cifrado con acceso restringido.

¡Excelente trabajo y sigue así!