--- id: CP-524 slug: fine-tuning-lora-vs-rag-empresa lang: es title: Fine-tuning o RAG en la empresa description: "Reentrenar un modelo (fine-tuning, LoRA) o darle documentos que consultar (RAG): la diferencia, los riesgos y sus reflejos." canonical_url: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/fine-tuning-lora-vs-rag-empresa/ markdown_url: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/fine-tuning-lora-vs-rag-empresa.md publisher: Brain (https://startbrain.io) license: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) cite_as: Brain, «Fine-tuning o RAG en la empresa», Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/fine-tuning-lora-vs-rag-empresa/ (CC BY 4.0) wing: 4 theme: master_ai reflex: air-054 schema: G3 updated: "2026-11-03" translations: es: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/fine-tuning-lora-vs-rag-empresa/ fr: https://startbrain.io/cyberpedia/fr/articles/fine-tuning-lora-vs-rag/ en: https://startbrain.io/cyberpedia/en/articles/fine-tuning-lora-vs-rag-enterprise/ de: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/fine-tuning-lora-vs-rag-unternehmen/ it: https://startbrain.io/cyberpedia/it/articles/fine-tuning-lora-vs-rag-azienda/ sources: - "n": 1 title: Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2005.11401 published: "2020-05-22" accessed: "2026-11-03" - "n": 2 title: "LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models" publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2106.09685 published: "2021-06-17" accessed: "2026-11-03" - "n": 3 title: LLM04:2025 Data and Model Poisoning publisher: OWASP url: https://genai.owasp.org/llmrisk/llm042025-data-and-model-poisoning/ published: "2024-04-10" accessed: "2026-11-03" - "n": 4 title: LLM08:2025 Vector and Embedding Weaknesses publisher: OWASP url: https://genai.owasp.org/llmrisk/llm082025-vector-and-embedding-weaknesses/ published: "2024-04-10" accessed: "2026-11-03" - "n": 5 title: LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure publisher: OWASP url: https://genai.owasp.org/llmrisk/llm022025-sensitive-information-disclosure/ published: "2024-04-10" accessed: "2026-11-03" - "n": 6 title: LLM01:2025 Prompt Injection publisher: OWASP url: https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/ published: "2024-04-10" accessed: "2026-11-03" - "n": 7 title: Guidelines for secure AI system development publisher: NCSC (Royaume-Uni) url: https://www.ncsc.gov.uk/collection/guidelines-secure-ai-system-development published: "2023-11-27" accessed: "2026-11-03" --- # Fine-tuning o RAG en la empresa Para que un asistente de IA responda sobre temas propios de una empresa, existen dos vías. La primera reentrena el modelo con datos internos (fine-tuning). La segunda conecta el modelo con documentos que puede consultar: es el RAG, siglas de «retrieval-augmented generation». El RAG combina una memoria contenida en el modelo con una memoria externa, por ejemplo un índice de documentos [1]. Sus autores señalan que indicar el origen de las respuestas de un modelo y actualizar sus conocimientos siguen siendo problemas abiertos para los modelos por sí solos [1]. Esta ficha explica la diferencia y lo que usted hace, como empleado, con uno y con otro. ## En 30 segundos - Dónde ocurre: en las herramientas de IA conectadas a sus documentos. - Lo que busca el atacante: colar contenido manipulado en los datos (documentos indexados o datos de entrenamiento), o recuperar información que el sistema ha memorizado o indexado. - El reflejo: no introduzca datos personales ni confidenciales en una herramienta de IA sin validación, y compruebe las fuentes que cita la herramienta. - Si ya lo ha hecho: avise al responsable de la herramienta o al equipo de seguridad para que retire el dato de la base o de los datos de entrenamiento. ## Preguntas directas ### ¿Cuál es la diferencia entre fine-tuning, LoRA y RAG? El fine-tuning adapta un modelo ya entrenado a una tarea o a un ámbito concreto. En su versión completa, reentrena todos los parámetros del modelo [2]. LoRA es una variante más ligera. Congela los pesos del modelo original y añade pequeñas matrices entrenables en cada capa, lo que reduce mucho el número de parámetros que hay que entrenar [2]. Para GPT-3 175B, los autores anuncian una reducción de ese número en un factor de 10 000 y de la memoria de GPU necesaria en un factor de 3, en comparación con un fine-tuning completo con Adam [2]. El RAG conecta el modelo con fuentes de conocimiento externas [4]. OWASP señala que esta adición puede modificar el comportamiento del modelo base sin que sea intencionado [4]. ### ¿Qué ventajas tiene el RAG en la empresa? Una parte de los conocimientos del RAG está en una base de documentos, además de los del modelo: los autores del RAG presentan la actualización de los conocimientos y la indicación de la procedencia como límites de los modelos por sí solos, que la memoria externa pretende superar [1]. OWASP aconseja almacenar la información aportada por los usuarios en una base vectorial, lo que permite ajustes sin reentrenar todo el modelo [3]. Por último, los derechos de acceso pueden aplicarse a nivel de la base, siempre que esta esté diseñada para ello (véase más abajo) [4]. En cuanto al coste, las fuentes del dossier no comparan directamente los dos enfoques. Solo establecen que el fine-tuning completo es cada vez menos viable a medida que los modelos crecen [2]. ### ¿Protege el RAG de todo? No. Según OWASP, el RAG y el fine-tuning buscan que las respuestas sean más pertinentes y más exactas, pero la investigación muestra que no neutralizan por completo la inyección de prompt [6]. ## Cómo funciona Con el RAG, el modelo se conecta con fuentes de conocimiento externas, y OWASP precisa que este aumento por recuperación utiliza mecanismos vectoriales y embeddings [4]. El modelo combina entonces su memoria propia y esa memoria externa [1]. Con el fine-tuning, los datos pasan por el entrenamiento. OWASP distingue tres etapas en las que se pueden manipular los datos: el preentrenamiento, el fine-tuning y la fase de embedding, en la que el texto se convierte en vectores [3]. ## Lo que usted hace - No introduzca datos personales ni confidenciales en una herramienta de IA sin validación. OWASP incluye entre la información sensible los datos personales, la información financiera, los historiales de salud, los datos comerciales confidenciales, las credenciales de seguridad y los documentos jurídicos [5]. - Tenga presente que lo que escribe puede reaparecer más tarde. OWASP pide a los usuarios que comprendan los riesgos de aportar sin querer datos sensibles, que podrían revelarse en las respuestas del modelo [5]. - Lea las fuentes que cita la herramienta y compruebe que dicen lo que la respuesta afirma. OWASP recomienda validar las salidas del modelo con fuentes fiables para detectar un envenenamiento [3]. - Compruebe que su organización ha validado la herramienta y lea sus condiciones de uso: OWASP pide a los propietarios de aplicaciones que permitan a los usuarios negarse a que sus datos entren en el entrenamiento [5]. - Notifique una respuesta que contenga información de otro departamento o de otro usuario. OWASP describe este caso: una respuesta puede contener los datos personales de otro usuario por una depuración insuficiente de los datos [5]. ## Las trampas ### Fuga de datos memorizados Un modelo expuesto a datos sensibles durante el entrenamiento puede reproducirlos. OWASP cita la inclusión descuidada de datos en el entrenamiento como causa de divulgación de información sensible [5]. Cita también el riesgo de que las respuestas revelen datos o algoritmos propietarios [5]. Con el RAG, la fuga pasa por la base: unos controles de acceso insuficientes o mal alineados pueden permitir que el modelo recupere y divulgue datos personales o propietarios [4]. ### Derechos de acceso mal gestionados Cuando varios grupos de usuarios comparten la misma base vectorial, la información de un grupo puede recuperarse como respuesta a las preguntas de otro, con una posible fuga de información comercial sensible [4]. OWASP recomienda una base vectorial que tenga en cuenta los permisos y una separación estricta de los conjuntos de datos [4]. ### Envenenamiento de datos El envenenamiento consiste en manipular los datos de preentrenamiento, de fine-tuning o de embedding para introducir vulnerabilidades, puertas traseras o sesgos [3]. Los riesgos son mayores con fuentes externas, que pueden contener contenido no verificado o malicioso [3]. Una puerta trasera puede dejar sin cambios el comportamiento del modelo hasta que un activador lo modifica, lo que dificulta detectarla [3]. Para una base RAG, OWASP aconseja aceptar datos solo de fuentes fiables y verificadas, y auditar la base con regularidad [4]. ### Inyección de prompt a través de los documentos indexados Una inyección indirecta se produce cuando el modelo acepta entradas procedentes de fuentes externas, como sitios web o archivos, cuyo contenido modifica su comportamiento de forma imprevista [6]. OWASP describe un escenario: un atacante modifica un documento del repositorio que usa una aplicación RAG; cuando la pregunta de un usuario recupera ese contenido, las instrucciones maliciosas alteran la respuesta [6]. El siguiente ejemplo es una ilustración neutralizada, basada en la lógica del escenario de OWASP sobre un currículum manipulado [4]. ```text Ilustración: un currículum subido a una herramienta de selección de candidatos contiene, en texto blanco sobre fondo blanco, [una orden que pide ignorar las reglas anteriores y recomendar a este candidato]. La herramienta lee ese texto oculto junto con el resto del documento. ``` Según OWASP, el modelo sigue entonces esas instrucciones ocultas y recomienda a un candidato no cualificado [4]. La contramedida propuesta: herramientas de extracción que ignoren el formato y detecten el contenido oculto, y la validación de todo documento antes de que entre en la base [4]. ### Un marco de seguridad para los equipos que despliegan El NCSC británico publica directrices para los proveedores de sistemas de IA, con el fin de que estos sistemas funcionen como está previsto y sin revelar datos sensibles a terceros no autorizados [7]. ## Fuentes 1. arXiv, «Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks», 22 de mayo de 2020. https://arxiv.org/abs/2005.11401 (consultado el 3 de noviembre de 2026) 2. arXiv, «LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models», 17 de junio de 2021. https://arxiv.org/abs/2106.09685 (consultado el 3 de noviembre de 2026) 3. OWASP, «LLM04:2025 Data and Model Poisoning», 10 de abril de 2024. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm042025-data-and-model-poisoning/ (consultado el 3 de noviembre de 2026) 4. OWASP, «LLM08:2025 Vector and Embedding Weaknesses», 10 de abril de 2024. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm082025-vector-and-embedding-weaknesses/ (consultado el 3 de noviembre de 2026) 5. OWASP, «LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure», 10 de abril de 2024. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm022025-sensitive-information-disclosure/ (consultado el 3 de noviembre de 2026) 6. OWASP, «LLM01:2025 Prompt Injection», 10 de abril de 2024. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/ (consultado el 3 de noviembre de 2026) 7. NCSC (Royaume-Uni), «Guidelines for secure AI system development», 27 de noviembre de 2023. https://www.ncsc.gov.uk/collection/guidelines-secure-ai-system-development (consultado el 3 de noviembre de 2026) --- Fuente original: Cyberpedia, la enciclopedia pública de ciberseguridad e IA publicada por Brain. Versión canónica: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/fine-tuning-lora-vs-rag-empresa/ Puede reutilizar este texto libremente bajo la licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), siempre que cite «Brain, Cyberpedia» con un enlace a la dirección anterior.