Uso privado de chatgpt versus soluciones de IA propiedad de la compañía: riesgos legales y alternativas estratégicas

Herramientas de IA en la oficina: oportunidades y desafíos para las empresas

La tentación es excelente: ChatGPT promete un soporte rápido en el trabajo diario, desde la formulación de correo electrónico hasta el puesto de texto. Mientras que muchos empleados usan en secreto la herramienta AI, las empresas se enfrentan a la decisión estratégica entre la prohibición, la tolerancia o sus propias implementaciones de IA. El presente análisis muestra que el uso privado de ChatGPT en el lugar de trabajo conlleva considerables riesgos legales y de seguridad, mientras que las soluciones de IA propiedad de la compañía pueden usar tanto la fuerza laboral de la fuerza laboral como garantizar la protección de los datos y el cumplimiento.

Dificultades legales de uso privado de chatt

Restricciones e instrucciones de la ley laboral

El uso de Chatt a través de cuentas privadas en el lugar de trabajo se mueve en un área gris legal. El Tribunal Laboral de Hamburgo decidió en 2024 que el uso privado de las herramientas de IA generalmente no está sujeto a la participación operativa, siempre que el empleador no tenga acceso a los datos. Sin embargo, esto no significa que los empleadores tengan que tolerar el uso sin restricción. Como parte de sus instrucciones, ciertamente puede prohibir el uso de ChatGPT en el lugar de trabajo.

El problema básico de la ley laboral se encuentra en la obligación personal personal de trabajar. Según § 613 S.1 BGB, los servicios deben proporcionar "en persona en persona". Si bien definitivamente se permite el SIDA, los empleados no deben cambiar su trabajo por completo a terceros, o en este caso a los sistemas de IA. En cualquier caso, es inadmisible si los empleados tienen su trabajo por completo y sin el conocimiento del empleador. El alcance permitido del uso de AI depende en gran medida del rendimiento laboral específico adeudado.

Desafíos de protección de datos

La conformidad GDPR en el uso de Chatt presenta a las empresas con desafíos considerables. El comisionado estatal bávaro para la protección de datos dejó en claro en 2025 que el área de aplicación del GDPR ya se ha abierto si solo los datos de capacitación tienen referencia personal. Esto significa que prácticamente todos los usos de modelos de idiomas grandes como ChatGPT deben observar los requisitos de protección de datos.

La falta de transparencia de los algoritmos de IA es particularmente problemática. ChatGPT se considera una "caja negra" con respecto a la protección de datos, lo que significa que las empresas no pueden proporcionar información detallada sobre el procesamiento de datos. Consentimiento efectivo de acuerdo con el art. 6 párr. 1 GDPR es, por lo tanto, casi imposible. Además, las empresas no pueden cumplir con sus obligaciones de información del art. 13 y 14 GDPR, ya que no pueden proporcionar información suficiente sobre el alcance, la base legal y el receptor del procesamiento de datos.

Riesgos de derechos de autor y responsabilidad

El uso no controlado de ChatGPT conlleva considerables riesgos de derechos de autor. La herramienta AI genera textos basados ​​en datos de capacitación que pueden contener obras protegidas por derechos de autor. Esto puede conducir a una infracción de derechos de autor inconsciente si los textos generados son similares o han sido adoptados. Las empresas pueden ser responsables de tales violaciones de sus empleados, lo que puede conducir a disputas legales costosas.

Otro riesgo es la falta de responsabilidad del contenido generado por IA. Si ChatGPT proporciona información incorrecta y esto se usa sin control, pueden surgir consecuencias relevantes. Esto se aplica en particular a las áreas específicas del sujeto donde la información falsa puede conducir a problemas comerciales o incluso legales.

Riesgos de seguridad y pérdidas de datos

Fugas de datos no intencionales y uso de capacitación

El uso privado de Chatt para fines profesionales alberga riesgos de seguridad considerables. Los empleados a menudo ingresan indignado al sistema, que pueden compartirse con otros usuarios. Operai tradicionalmente utiliza cursos de chat para capacitar a nuevos modelos, lo que significa que la información ingresada teóricamente puede ser llamado por otros usuarios.

Los incidentes documentados muestran la realidad de estos riesgos: en Amazon y Samsung, los secretos corporativos en la base de datos de conocimiento de OpenAI aparecieron después de que los empleados los compartieron accidentalmente a través de Chatt. Los desgloses directos de datos en ChatGPT también significaban que los usuarios podían ver las entradas de los cursos de noticias de otros usuarios.

Sombra y pérdida de control

Las encuestas muestran que hasta el 80 por ciento de los empleados usan el llamado software o hardware en la red de la empresa sin permiso o conocimiento del departamento de TI. Este uso no controlado conduce a una pérdida completa de control a través de datos confidenciales de la compañía. Además, los ciberdelincuentes pueden penetrar en las cuentas de los empleados a través de ataques de phishing o relleno de credenciales y acceder a datos extranjeros.

El uso de cuentas privadas hace que sea prácticamente imposible para las empresas hacer cumplir las pautas de seguridad o comprender las fugas de datos. Sin un control y capacitación adecuados, las organizaciones están expuestas a riesgos de responsabilidad significativos.

Ventajas estratégicas de las soluciones de IA propiedad de la empresa

Aumento de eficiencia y automatización

Las implementaciones de IA de carrera ofrecen ventajas considerables sobre el uso privado no controlado. Los sistemas de IA pueden realizar tareas repetitivas de manera más rápida y precisa que las personas, lo que significa que los empleados pueden usar su tiempo para tareas más exigentes y estratégicas. Al automatizar los procesos de trabajo, las empresas pueden aumentar su eficiencia y reducir los costos.

Hay mejoras significativas en el servicio al cliente en particular: los chatbots basados ​​en IA pueden responder preguntas frecuentes y procesar consultas de los clientes, lo que puede aumentar demostrablemente la satisfacción del cliente en hasta un 20 por ciento. Además, la IA permite una mejor toma de decisiones mediante el análisis de grandes cantidades de datos y la detección de patrones que serían difíciles de reconocer para los analistas humanos.

Personalización y ventajas competitivas

Las soluciones de IA de carrera permiten crear ofertas personalizadas y hechas a medida para los clientes. Al analizar los datos de los clientes, las empresas pueden comprender mejor las necesidades y preferencias y desarrollar recomendaciones individuales. Esta personalización lleva a una lealtad del cliente más fuerte y ventajas competitivas a largo plazo.

Las empresas que integran con éxito la IA en sus operaciones comerciales claramente pueden destacarse de la competencia. La IA no es una tecnología temporal, pero dará forma al futuro del emprendimiento de manera sostenible. Alrededor del 15 por ciento de las empresas alemanas ya han obtenido experiencias concretas con implementaciones de IA y han encontrado efectos positivos.

Integración de una plataforma de IA de origen independiente y de datos intermedios para todos los asuntos de la compañía-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: las soluciones fabricadas en colas de plataforma de IA más flexibles que reducen los costos, mejoran sus decisiones y aumentan la eficiencia

Plataforma de IA independiente: integra todas las fuentes de datos de la compañía relevantes

• Esta plataforma de IA interactúa con todas las fuentes de datos específicas
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox y muchos otros sistemas de gestión de datos
• Integración rápida de IA: soluciones de IA hechas a medida para empresas en horas o días en lugar de meses
• Infraestructura flexible: basada en la nube o alojamiento en su propio centro de datos (Alemania, Europa, libre elección de ubicación)

• Seguridad de datos más alta: el uso en la firma de abogados es la evidencia segura
• Usar en una amplia variedad de fuentes de datos de la empresa
• Elección de sus propios modelos de IA (DE, UE, EE. UU., CN)

Desafíos que resuelve nuestra plataforma de IA

• Falta de precisión de las soluciones de IA convencionales
• Protección de datos y gestión segura de datos confidenciales
• Altos costos y complejidad del desarrollo individual de IA
• Falta de IA calificada
• Integración de la IA en los sistemas de TI existentes

Más sobre esto aquí:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

Opciones de implementación técnica

Soluciones de IA locales para el máximo control

Las soluciones de IA locales ofrecen a las empresas control completo sobre sus datos y sistemas de IA. Estas implementaciones locales aseguran que la información confidencial no llegue a las nubes externas y hace posible determinar las precauciones de seguridad de acuerdo con sus propios estándares. Esto permite a las empresas ofrecer a los clientes un mayor nivel de confianza y, al mismo tiempo, cumplir con las regulaciones de protección de datos.

Las ventajas de las soluciones locales incluyen ciclos de innovación más rápidos, ya que las empresas tienen un control total sobre el desarrollo y la implementación. Las soluciones hechas a medida se pueden adaptar a procesos comerciales individuales, lo que no es posible con los servicios externos. Herramientas como Onprem.llm permiten que los modelos de lenguaje grande funcionen completamente localmente y al mismo tiempo use integraciones en la nube si es necesario.

Generación aumentada de recuperación (RAG) para aplicaciones específicas de la empresa

Los sistemas RAG combinan la recuperación de información con modelos de idiomas grandes y permiten a los sistemas de IA acceder a datos específicos de la compañía en lugar de solo depender de los datos de capacitación. Esto aumenta significativamente la precisión y robustez del contenido generado y lo hace adecuado para aplicaciones críticas comerciales.

El proceso RAG consta de cuatro etapas esenciales: indexación de datos, llamadas de datos, aumento y generación de respuesta. Los datos de la compañía se convierten en palabras de palabras e indexados en bases de datos de Vectord, lo que significa que los datos estructurados y no estructurados pueden usarse de manera efectiva. Esta tecnología permite a los chatbots acceder a los datos internos de la compañía y generar respuestas confiables basadas en la fuente.

Soluciones empresariales y enfoques híbridos

ChatGPT Enterprise y soluciones corporativas similares ofrecen características de seguridad extendidas, acceso ilimitado de alta velocidad y funciones personalizables. Estas plataformas aseguran que los datos del cliente no se utilicen para la capacitación de los modelos Operai y ofrecen cifrado tanto en el estado inactivo como en la transmisión.

Para organizaciones más pequeñas, los enfoques híbridos pueden ser útiles, en el que los modelos de IA locales se proporcionan con herramientas como VLLM, OpenLLM o Ollama a través de API residuales. Estas soluciones permiten utilizar las ventajas de la IA Enterprise sin tener que llevar los altos costos de las implementaciones locales completas.

Integración de empleados y gestión de cambios

Promover la adopción de IA orgánica

La implementación exitosa de la IA corporativa requiere una estrategia de gestión de cambios bien pensada. Los empleados ya usan software de IA en todas las industrias y regiones, ya que los obstáculos de entrada son bajos y las ventajas pueden volverse rápidamente reconocibles. En lugar de combatir esta adopción orgánica, deben promover a las empresas de manera específica y al mismo tiempo reducir los efectos negativos.

La clave es la integración de los empleados para comprender cómo y por qué quieren usar IA. Los enfoques formalizados pueden maximizar a las empresas mientras crean pautas para una introducción segura. Esto requiere límites y reglas claras que aseguran que la IA generativa tenga un efecto sin obstaculizar los esfuerzos estratégicos más amplios.

Capacitación y calificación

Si AI se encuentra en manos de empleados capacitados y calificados, no reemplaza el ingenio humano, sino que reduce el esfuerzo y el tiempo en procesos generativos. El análisis de datos, la creación de códigos y el mantenimiento del contenido pueden ser apretados por AI accediendo automáticamente a diferentes fuentes de datos para optimizar y escalar tareas repetibles.

Las implementaciones exitosas de IA requieren que los empleados estén integrados en el proceso de transformación en una etapa temprana. Debe tener la oportunidad de contribuir activamente con sus experiencias y preocupaciones. Preguntas como "¿Dónde puedo aliviarme como empleado?" y "¿Dónde es el uso de IA significativo y efectivo?" deben responder juntos.

Marcos de cumplimiento y gobernanza

Implementación compatible con la protección de datos

Para las implementaciones de IA compatibles con GDPR, las empresas deben actuar como las responsables del significado de la regulación general de protección de datos. Esto significa que debe mantener el control completo sobre el procesamiento de datos y garantizar que se cumplan todos los requisitos de protección de datos. Cuando se usa AI de terceros de países que no son de la UE, se requieren precauciones adicionales para transferencias de datos internacionales.

Un bloque de construcción esencial es la conclusión de los contratos de procesamiento de pedidos (AVV) con proveedores de IA. Estos contratos siempre son necesarios si los datos personales son procesados ​​por proveedores de servicios relacionados con las instrucciones. Las empresas también deben asegurarse de que puedan cumplir con sus obligaciones de información de acuerdo con el arte. 13 y 14 GDPR.

Gestión de riesgos y arquitectura de seguridad

Las soluciones de IA de propiedad de ventas permiten implementar estrategias integrales de gestión de riesgos. La IA puede ayudar a reconocer los riesgos potenciales en una etapa temprana e identificar brechas de seguridad. A través del uso controlado, las empresas pueden mejorar sus medidas de seguridad y proteger los datos de posibles amenazas.

La arquitectura de seguridad debe construirse en múltiples capas, con controles de acceso claros, cifrado y sistemas de monitoreo. Las soluciones locales ofrecen un control máximo, mientras que las soluciones empresariales basadas en la nube a menudo representan un buen compromiso entre la seguridad y la funcionalidad.

AI en el lugar de trabajo: así es como las empresas evitan las trampas legales y de protección de datos

El uso privado secreto de Chatt en el trabajo puede parecer productivo a corto plazo, pero alberga considerables riesgos legales, de seguridad y económicos para las empresas. Desde violaciones de la ley laboral hasta violaciones de GDPR hasta fugas de datos no intencionales, las desventajas claramente superan las supuestas ventajas del uso "invisible".

En cambio, las empresas deben utilizar estratégicamente la motivación de innovación de sus empleados e invertir en soluciones de IA controladas y propiedad de la compañía. Las implementaciones locales, los sistemas RAG y las soluciones empresariales no solo ofrecen los más altos estándares de seguridad, sino que también permiten que las aplicaciones a medida creen ventajas competitivas reales. A través de los primeros empleados y la gestión de cambios estructurados, las organizaciones pueden usar las ventajas de la revolución de la IA sin poner en peligro el cumplimiento o la protección de datos.

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Konrad Wolfenstein

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