Un estudio reciente alerta de un problema importante en la tecnología actual: los sistemas de inteligencia artificial pueden recuperar información que los usuarios creían eliminada, lo que genera riesgos técnicos, éticos y legales.
La investigación, realizada por especialistas de la Universidad de Zaragoza y la Universidad de La Rioja, advierte que no siempre es posible asegurar la desaparición total del rastro digital, incluso tras un borrado explícito.
Descubrimientos sobre la IA y la eliminación de datos
Publicado en la revista ACM Computing Surveys, el artículo examina en detalle los retos y la naturaleza del borrado de datos en entornos digitales modernos. Los autores —Ignacio Marco-Pérez, Beatriz Pérez Valle y Ángel Luis Rubio (Universidad de La Rioja), junto con María Antonia Zapata (Universidad de Zaragoza)— muestran que la eliminación de información no siempre resulta irreversible.
Los investigadores proponen distinciones terminológicas y técnicas, como “borrado recuperable” frente a “borrado no recuperable”, y subrayan que la capacidad de la IA para acceder a datos supuestamente eliminados complica estas categorías.
El estudio señala tecnologías donde el concepto de borrado es especialmente complejo, por ejemplo bases de datos temporales, blockchain o sistemas de aprendizaje automático, donde la gestión y remoción de datos tiene implicaciones distintas.
En estos contextos pueden permanecer copias residuales o fragmentos dispersos que algoritmos avanzados son capaces de identificar y recomponer, contrariando la intención de quienes solicitaron la supresión.
Riesgos de una IA que no olvida
El hallazgo principal es que la inteligencia artificial puede reconstruir información previamente borrada, incluso cuando la eliminación parecía completa, lo que desafía el “derecho al olvido”, especialmente relevante en la Unión Europea.
Los riesgos son técnicos, éticos y legales: las copias de seguridad necesarias para evitar pérdidas accidentales dificultan la eliminación total, y la reconstitución de datos desde fragmentos facilita filtraciones y usos indebidos.
Las organizaciones que custodian datos deben aplicar protocolos robustos que no solo ejecuten borrados, sino que verifiquen que la eliminación sea efectiva y completa. El desafío aumenta con la multiplicación de dispositivos que almacenan información: servidores, equipos personales, móviles, relojes inteligentes, televisores conectados y vehículos.
El estudio también destaca situaciones específicas, como el tratamiento de datos tras el fallecimiento de una persona: la huella digital puede persistir indefinidamente y, salvo instrucciones claras, no siempre está definido quién puede acceder o prohibir el uso de esa información.
Información que no debe compartirse con sistemas de IA
Especialistas en ciberseguridad recomiendan no facilitar nunca a sistemas de IA conversacionales datos personales sensibles: información bancaria, contraseñas u otros detalles críticos, ya que estas conversaciones suelen carecer de cifrado de extremo a extremo y garantías suficientes para proteger datos delicados.
Existe riesgo real de exposición si un tercero accede a la cuenta de usuario o si las plataformas emplean las interacciones para seguir entrenando modelos, lo que podría derivar en filtraciones o usos no autorizados.
Tampoco es aconsejable introducir en estos sistemas informes financieros, información estratégica, listas de clientes u otros datos confidenciales en el ámbito profesional.
Las políticas internas de seguridad suelen prohibir el uso de herramientas externas para tratar información sensible, dado que la IA no discrimina entre datos públicos y privados y puede almacenar o reutilizar contenido sin control del titular.
Además, estos sistemas no sustituyen el juicio de profesionales como médicos, abogados o asesores financieros; basar decisiones médicas, legales o económicas exclusivamente en respuestas generadas por IA puede acarrear consecuencias graves.
