Qué aprenderá en este artículo
- Claude AI presenta una nueva categoría de riesgos de seguridad empresarial relacionados con las indicaciones, los datos de los usuarios y las integraciones.
- La adopción de la «IA en la sombra» en las distintas unidades de negocio aumenta el riesgo de exposición de datos confidenciales, de fuga de propiedad intelectual y de problemas de cumplimiento normativo.
- Los flujos de trabajo de los agentes y los desarrolladores amplían el ámbito de datos y registros que debe abarcar la gobernanza, incluyendo el código generado por IA, así como las credenciales y la configuración que puedan aparecer en las solicitudes y los resultados.
- Una gestión eficaz de Claude requiere visibilidad, seguimiento de políticas, archivado, eDiscovery, asistencia en la tramitación de solicitudes de acceso a datos (DSAR), retención legal y controles del comportamiento de los usuarios.
- La integración de Mimecast con Claude Enterprise ayuda a las organizaciones a conservar, buscar, facilitar y archivar las conversaciones de Claude y los elementos relacionados mediante los flujos de trabajo de gobernanza ya existentes.
Las herramientas de IA generativa, como Claude, se están convirtiendo en parte del trabajo diario de las empresas, desde la redacción de documentos y el análisis de datos hasta la generación de código y el apoyo a flujos de trabajo complejos.
Sin embargo, a medida que aumenta la adopción de Claude, los equipos de seguridad y cumplimiento normativo necesitan tener visibilidad de algo más que las indicaciones. Deben gestionar las conversaciones, los archivos, los proyectos y los resultados generados que puedan contener datos empresariales confidenciales.
Gracias a la integración de Claude Enterprise con Mimecast, las organizaciones pueden incorporar la actividad de Claude a los flujos de trabajo de gobernanza existentes, en lugar de considerar las conversaciones con IA como un punto ciego independiente.
¿Qué es Claude y cómo se utiliza en el ámbito empresarial?
Claude AI es una plataforma de inteligencia artificial diseñada para facilitar tareas como la generación de contenidos, la obtención de conocimientos y la automatización de flujos de trabajo. Las empresas suelen utilizarlo para la investigación, la síntesis, la redacción de documentos y como herramienta de productividad interna.
La adopción suele producirse de forma natural en los distintos departamentos; por ejemplo:
- Los equipos de marketing utilizan Claude Sonnet o Claude Opus para redactar textos
- Los desarrolladores confían en Claude Code AI para generar scripts y revisar repositorios.
- Los equipos de operaciones lo utilizan para documentar los procesos.
El riesgo para la empresa depende de cómo se utilice Claude. Una cuenta personal utilizada al margen de los mecanismos de gobernanza presenta un perfil de riesgo distinto al de Claude Enterprise, que se ha implementado con controles aprobados.
Los equipos de seguridad deben comprender ambos patrones: el uso no gestionado de la IA, que genera una exposición oculta a la IA, y el uso autorizado de Claude Enterprise, que sigue requiriendo archivo, supervisión, conservación y control del cumplimiento normativo.
Por qué es importante comprender los riesgos de seguridad de Claude
Los riesgos de seguridad de Claude van más allá del propio modelo de IA. Un empleado puede pegar información sensible en un campo de entrada, subir documentación confidencial, resumir datos sujetos a normativa o generar resultados que contengan detalles internos de la empresa.
Para las empresas, esto supone un riesgo en varios ámbitos:
- Divulgación de datos sensibles
- Fuga de propiedad intelectual
- Deficiencias en materia de cumplimiento y auditoría
- Respuestas incompletas a solicitudes de eDiscovery o DSAR
- Uso indebido de información privilegiada o divulgación accidental
- Escasa transparencia en las decisiones empresariales asistidas por IA
La urgencia va en aumento. Según el informe de IBM «El coste de una filtración de datos en 2025», el 63% de las organizaciones que sufrieron una filtración relacionada con la inteligencia artificial carecían de una política de gobernanza. Dado que el plazo de aplicación de la Ley de IA de la UE vence en agosto de 2026 y que la SEC ha convertido la gobernanza de la IA en una de sus principales prioridades de inspección, la cuestión para las organizaciones reguladas ya no es si deben regular la IA, sino con qué rapidez pueden demostrar que ya lo hacen.
Esto hace que la seguridad de Claude sea una cuestión de gobernanza tanto como una cuestión de ciberseguridad. Los equipos de seguridad deben saber qué información se comparte con Claude, cómo se conserva dicha información y si es posible realizar búsquedas en ella, conservarla o presentarla cuando sea necesario.
¿Cómo gestiona Claude los datos de la empresa?
Los datos de la empresa circulan a través de Claude de diversas formas, lo que genera varios puntos de exposición durante su uso habitual.
Exposición de datos a través de mensajes de solicitud: los datos confidenciales introducidos en dichos mensajes se procesan como entrada estándar. Sin las medidas de seguridad adecuadas, esto puede incluir información de carácter exclusivo, credenciales o documentación confidencial.
Archivos y anexos subidos: los usuarios pueden subir informes, hojas de cálculo, contratos o documentos internos para su análisis, lo que aumenta la cantidad de datos empresariales procesados en los flujos de trabajo de IA.
Proyectos y espacios de trabajo compartidos: los proyectos de Claude Enterprise permiten centralizar el trabajo en torno a equipos, documentos y casos de uso recurrentes, lo que hace que la gobernanza y la conservación de datos cobren mayor importancia.
Resultados generados: Claude puede producir resúmenes, documentos, código, análisis y otros resultados que se convierten en registros empresariales o influyen en las decisiones empresariales.
Integraciones y conectores: los sistemas conectados pueden ampliar el volumen de datos a los que Claude puede acceder o sobre los que puede influir, especialmente cuando las integraciones no se revisan ni se supervisan.
La cuestión clave en materia de gobernanza no es solo si Claude es capaz de procesar datos empresariales. La cuestión es si la organización puede conservar, buscar, supervisar y facilitar dichos datos cuando sea necesario.
¿Qué es lo que suelen pasar por alto las empresas al implantar Claude?
Las organizaciones suelen dar prioridad a la productividad y dejar la gobernanza en un segundo plano. Esa brecha puede generar varios puntos ciegos.
Cargas masivas sin revisar en las indicaciones
A menudo, los usuarios pegan informes completos, hojas de cálculo o conjuntos de datos en Claude para que los resuma o los analice. Esto puede exponer información confidencial, propiedad intelectual o datos sujetos a normativa al sistema de inteligencia artificial sin supervisión, controles de registro ni conocimiento de los plazos de conservación.
Fuga de contexto entre conversaciones
La información introducida en una sesión puede influir en los resultados de las solicitudes posteriores dentro del mismo espacio de trabajo o hilo compartido. Es posible que, al mantener conversaciones a lo largo del tiempo, los equipos revelen involuntariamente información confidencial, debates internos o procesos propios.
Límites mixtos de cuentas y acceso
Los empleados pueden alternar entre cuentas personales, entornos compartidos de equipo y acceso corporativo sin que exista una separación clara. Esto debilita la gobernanza, ya que los datos sensibles pueden salir de los entornos autorizados.
Falta la cobertura de archivo y de investigación
Las conversaciones generadas por IA pueden contener registros empresariales, contenido regulado o contexto relacionado con la toma de decisiones. Si la actividad de Claude no se incluye en los flujos de trabajo de archivo, eDiscovery, DSAR, retención legal o supervisión, es posible que a los equipos les resulte difícil presentar un registro completo más adelante.
La IA agentiva y los flujos de trabajo de los desarrolladores: una perspectiva de gobernanza
A medida que el uso de la IA va más allá del chat para extenderse a los flujos de trabajo de los agentes y los desarrolladores —como la generación de código, la revisión de repositorios y la automatización—, aumenta el volumen de datos empresariales y técnicos que circulan a través de las interacciones con la IA, y con ello también se amplía el ámbito que debe abarcar la gobernanza. El código generado por IA puede contener vulnerabilidades o dependencias obsoletas que requieran una revisión humana, y las indicaciones o los resultados pueden revelar credenciales, configuraciones o lógica propia que, en la práctica, se convierten en registros confidenciales.
El principio rector es el mismo que impregna este artículo: la supervisión debe ajustarse a la capacidad. Las organizaciones que amplían el uso de Claude a agentes y desarrolladores se benefician de los mismos controles que rigen cualquier otra actividad relacionada con la inteligencia artificial: visibilidad de lo que se comparte, conservación y posibilidad de búsqueda de los registros resultantes, y supervisión del contenido sensible. Estos controles garantizan que el desarrollo asistido por IA sea revisable y justificable, en lugar de permitir que se convierta en un punto ciego.
Claude, Copilot y ChatGPT: ¿en qué se diferencian los modelos de IA generativa a la hora de presentar riesgos?
Las distintas plataformas de GenAI plantean riesgos en función de cómo se implementan, se gestionan y se integran. Una herramienta independiente puede suponer, ante todo, un riesgo de respuesta y de carga de archivos. Una herramienta de inteligencia artificial integrada o conectada a la empresa puede ampliar el alcance a documentos, flujos de trabajo, aplicaciones y entornos de colaboración.
El riesgo no depende únicamente de si la plataforma es Claude, Copilot o ChatGPT. Depende de:
- A qué datos puede acceder la herramienta
- ¿Qué usuarios pueden interactuar con él?
- Si se registra y se conserva la actividad
- Cómo se revisan los resultados
- ¿Qué integraciones o conectores están habilitados?
- Si la actividad relacionada con la IA se incluye en los flujos de trabajo de cumplimiento normativo
Por este motivo, las organizaciones deberían pasar de un enfoque del riesgo centrado en modelos concretos a controles de la IA basados en la gobernanza.
¿Cómo es una estrategia de seguridad sólida para Claude?
Una estrategia de seguridad sólida para Claude debe combinar controles de seguridad, gobernanza y cumplimiento normativo. Las organizaciones no solo deben supervisar si los empleados utilizan Claude, sino también cómo se registra, revisa, conserva y presenta la actividad relacionada con Claude.
Los equipos de seguridad deben dar prioridad a:
- Rutas de implementación aprobadas de Claude Enterprise
- Políticas claras de uso aceptable
- Controles de acceso para datos confidenciales y repositorios
- Supervisión de indicaciones, archivos subidos y resultados que puedan suponer un riesgo
- Supervisión de las políticas relativas a contenidos sensibles o regulados
- Archivo y conservación de las conversaciones de Claude
- eDiscovery, DSAR, retención legal y preparación para la supervisión
- Sensibilización de los usuarios y formación sobre el tratamiento de datos en el ámbito de la inteligencia artificial
El objetivo no es impedir la adopción de Claude. El objetivo es lograr que la implantación de Claude sea gestionable, justificable y acorde con los requisitos de cumplimiento normativo vigentes en la empresa.
Cómo ayuda Mimecast a reducir los riesgos de seguridad relacionados con Claude
Mimecast ayuda a las organizaciones a reducir los riesgos relacionados con Claude al integrar la actividad de Claude Enterprise en los flujos de trabajo existentes de gobernanza y cumplimiento normativo.
Gracias a su integración con la API de Claude Compliance, Mimecast puede ayudar a conservar, buscar, facilitar y archivar las conversaciones, los archivos adjuntos y los proyectos de Claude Enterprise. Dado que la integración utiliza un acceso de solo lectura, su valor radica en la visibilidad, la cobertura de los registros y la capacidad de justificación, más que en el bloqueo inmediato en tiempo real de las indicaciones o en la interceptación de conversaciones.
Esto es importante, ya que las conversaciones con IA pueden contener el mismo tipo de información confidencial que se encuentra en el correo electrónico, las herramientas de colaboración y los registros empresariales. Sin una cobertura en materia de gobernanza, esas conversaciones pueden convertirse en un punto ciego en materia de cumplimiento normativo.
La integración de Mimecast con Claude Enterprise da respuesta a varias necesidades clave en materia de gobernanza:
- Retención legal, eDiscovery y solicitudes de acceso a datos (DSAR): Ayude a conservar y facilitar el acceso al contenido de Claude Enterprise junto con otras comunicaciones empresariales.
- Supervisión de datos sensibles y políticas: Ayude a detectar contenidos sensibles, como datos personales, información confidencial, números de cuenta y detalles internos de la empresa.
- Archivado y conservación para el cumplimiento normativo: Ayude a archivar las conversaciones y los elementos de Claude Enterprise con funciones de retención.
- Análisis de datos transversales: Ayude a los equipos a identificar patrones en las conversaciones de Claude, el correo electrónico, Teams, Slack y otros entornos de comunicación.
Las organizaciones pueden adoptar Claude Enterprise sin dejar de mantener un mayor control sobre las tareas asistidas por IA, la exposición de datos sensibles y las obligaciones de cumplimiento normativo.
La seguridad de los datos no depende únicamente del modelo de IA generativa
Los riesgos de seguridad de Claude dependen de cómo utilicen las personas los sistemas de IA, qué datos compartan, qué integraciones estén activadas y si los flujos de trabajo de gobernanza abarcan la actividad de la IA. Los mismos temas generales de riesgo se aplican a todas las herramientas de IA generativa: exposición de datos derivada de las instrucciones, acceso con permisos excesivos, riesgos derivados de la integración, error humano y visibilidad incompleta.
Las organizaciones deben evitar tratar a Claude como una «isla» de gobernanza independiente. Los datos de inteligencia artificial deben gestionarse junto con el correo electrónico, las plataformas de colaboración, los archivos y otros registros empresariales. Este enfoque ayuda a los equipos de seguridad, cumplimiento normativo, asuntos jurídicos y TI a aplicar controles coherentes en todo el creciente conjunto de datos de comunicaciones e inteligencia artificial.
Mitigación de los riesgos de seguridad de Claude
Claude puede ayudar a las organizaciones a mejorar la productividad, agilizar los flujos de trabajo y facilitar el trabajo intelectual en todos los departamentos. Sin embargo, la adopción de esta tecnología en el ámbito empresarial también plantea nuevas expectativas en materia de datos, gobernanza y cumplimiento normativo, ya que las conversaciones basadas en la inteligencia artificial, los archivos subidos, los proyectos y los artefactos generados pueden contener información empresarial confidencial que las organizaciones deben conservar, buscar, revisar y presentar.
Los equipos de seguridad deben abordar estos riesgos mediante políticas, supervisión, controles de acceso, sensibilización de los usuarios y flujos de trabajo de gobernanza que incluyan la actividad de Claude Enterprise. Mimecast ayuda a las organizaciones a integrar las conversaciones de Claude Enterprise en los flujos de trabajo de gobernanza existentes, lo que permite a los equipos aprovechar el valor de la inteligencia artificial y, al mismo tiempo, reducir los riesgos asociados a los datos no gestionados.
