--- id: CP-516 slug: traduccion-automatica-ia-contratos-confidenciales lang: es title: Traducción automática con IA y contratos confidenciales description: Pegar un contrato en un traductor de IA en línea expone su contenido. Lo que dicen la CNIL, OWASP y NIST, y lo que hace el empleado. canonical_url: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/traduccion-automatica-ia-contratos-confidenciales/ markdown_url: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/traduccion-automatica-ia-contratos-confidenciales.md publisher: Brain (https://startbrain.io) license: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) cite_as: Brain, «Traducción automática con IA y contratos confidenciales», Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/traduccion-automatica-ia-contratos-confidenciales/ (CC BY 4.0) wing: 4 theme: protect_data reflex: air-025 schema: G3 updated: "2026-11-03" translations: es: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/traduccion-automatica-ia-contratos-confidenciales/ fr: https://startbrain.io/cyberpedia/fr/articles/traduction-automatique-ia-contrats-confidentiels/ en: https://startbrain.io/cyberpedia/en/articles/ai-machine-translation-confidential-contracts/ de: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/maschinelle-ubersetzung-ki-vertrauliche-vertrage/ it: https://startbrain.io/cyberpedia/it/articles/traduzione-automatica-ia-contratti-riservati/ sources: - "n": 1 title: LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure publisher: OWASP url: https://genai.owasp.org/llmrisk/llm022025-sensitive-information-disclosure/ accessed: "2026-11-03" - "n": 2 title: "IA et RGPD : la CNIL publie ses nouvelles recommandations pour accompagner une innovation responsable" publisher: CNIL url: https://www.cnil.fr/fr/ia-et-rgpd-la-cnil-publie-ses-nouvelles-recommandations-pour-accompagner-une-innovation-responsable published: "2025-02-07" accessed: "2026-11-03" - "n": 3 title: "Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile" publisher: NIST url: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf accessed: "2026-11-03" - "n": 4 title: Le règlement général sur la protection des données - RGPD publisher: CNIL url: https://www.cnil.fr/fr/reglement-europeen-protection-donnees accessed: "2026-11-03" --- # Traducción automática con IA y contratos confidenciales Traducir un contrato en unos segundos con una herramienta de IA en línea resulta tentador, sobre todo cuando el documento llega en un idioma que no se domina. El gesto es sencillo: copiar el texto, pegarlo en una página web y recuperar la versión traducida. Lo que ocurre después con el texto enviado escapa al control del empleado. Las fuentes consultadas para esta ficha no tratan de las herramientas de traducción en particular. Describen los riesgos de las aplicaciones basadas en modelos de lenguaje (LLM) [1][3], categoría a la que pertenece un traductor de IA cuando se apoya en un modelo de ese tipo. La ficha aplica estas conclusiones a un caso frecuente: un documento confidencial pegado en un servicio en línea. ## En 30 segundos - Dónde ocurre: en un traductor de IA en línea, en una versión gratuita o en una extensión del navegador, cuando un empleado pega un contrato, una oferta o un correo de un cliente. - Qué quiere el atacante: no hay necesariamente un atacante. El riesgo procede de un texto confidencial que sale de la empresa y que puede reaparecer más tarde en las respuestas del modelo [1]. - El reflejo: utilizar únicamente la herramienta de traducción validada por la empresa y no pegar nunca cláusulas, nombres o cifras sensibles en un servicio gratuito. - Si ya lo ha hecho: avisar sin demora al responsable de seguridad o al delegado de protección de datos, indicando el servicio utilizado y el texto enviado. ## Preguntas directas ### ¿Por qué no se debe pegar un contrato en un traductor gratuito? OWASP incluye entre la información sensible los datos personales, los datos financieros, los datos comerciales confidenciales, las credenciales de seguridad y los documentos jurídicos [1]. Un contrato confidencial reúne con frecuencia varias de estas categorías. OWASP advierte de que los usuarios deben entender el riesgo de proporcionar sin querer datos sensibles, que luego pueden aparecer en las respuestas del modelo [1]. ### ¿Qué ocurre con el texto una vez enviado? Las fuentes citadas aquí no describen el funcionamiento de un servicio concreto. OWASP indica que las aplicaciones basadas en LLM deben depurar los datos para evitar que los de los usuarios entren en el modelo de entrenamiento, y que deben ofrecer condiciones de uso claras que permitan rechazar esa reutilización [1]. Dicho de otro modo, la reutilización de los textos introducidos es un riesgo que los editores deben tratar [1]. Lo que hace un servicio gratuito determinado se lee en sus condiciones de uso, no en esta ficha. ### ¿Puede un modelo devolver realmente datos que ha recibido? NIST describe un fenómeno llamado memorización de datos: en ataques, algunos LLM han revelado información sensible presente en sus datos de entrenamiento [3]. NIST señala que el riesgo para la privacidad puede agravarse incluso para datos presentes en un número reducido de ejemplos de entrenamiento [3]. Por su parte, la CNIL escribe que algunos modelos, como los LLM, pueden contener datos personales [2]. ### ¿Se aplica el RGPD a una traducción? Si el texto contiene datos personales (nombres, datos de contacto de los firmantes), entra en juego el RGPD. La CNIL precisa que, cuando es aplicable, los datos de las personas deben protegerse en las bases de entrenamiento, en los modelos que hayan podido memorizarlos y en el uso de los modelos mediante instrucciones (prompts) [2]. El texto del reglamento contiene un artículo sobre el encargado del tratamiento, otro sobre la seguridad del tratamiento y un capítulo sobre las transferencias de datos a terceros países [4]. ### ¿Puede la traducción ser errónea? Sí. NIST define la confabulación como la producción de contenidos falsos o erróneos, enunciados con seguridad, que pueden inducir a error al usuario [3]. En un contrato, una cláusula mal traducida no se nota al leer un texto fluido. ## Cómo funciona Una herramienta de traducción con IA en línea recibe el texto que el usuario pega en su ventana. Un modelo de lenguaje lo procesa, y el texto sale del equipo del empleado en cuanto se envía. El punto que hay que comprobar es el destino del texto después de la traducción. OWASP pide a los editores que mantengan políticas claras sobre la conservación, el uso y la eliminación de los datos, y que permitan a los usuarios rechazar que sus datos sirvan para el entrenamiento [1]. OWASP añade que las restricciones incluidas en las instrucciones internas de un modelo no siempre se respetan y pueden eludirse mediante inyección de prompts u otros métodos [1]. Por tanto, una promesa del editor no sustituye a un contrato de empresa. La CNIL recuerda que los derechos de acceso, rectificación, oposición y supresión existen, pero que pueden ser difíciles de ejercer frente a un modelo de IA, tanto para identificar a las personas en el modelo como para modificarlo [2]. ## Qué hace usted Antes de traducir, el empleado comprueba si la empresa ofrece una herramienta validada. Si es así, la utiliza, y solo esa, para cualquier documento profesional. Sin herramienta validada, un documento confidencial no se pega en un servicio gratuito. El empleado pide la opinión del responsable de seguridad o del jurista, o encarga la traducción a un proveedor vinculado a la empresa por contrato. Para un pasaje no sensible, una preparación previa limita la exposición. OWASP cita la tokenización y el enmascaramiento (redaction) entre las técnicas que sirven para depurar la información sensible antes del tratamiento [1]. A mano, esto consiste en sustituir los nombres, los importes y las referencias por marcadores neutros, por ejemplo «[Empresa A]» e «[Importe]», y luego volver a ponerlos en la traducción. Este método no sirve para un texto cuya estructura misma es confidencial. Después de la traducción, el empleado revisa el resultado. NIST describe el riesgo de contenido erróneo enunciado con seguridad [3]: en un contrato, un jurista o una persona que lea el idioma original verifica los términos jurídicos, los plazos y los importes. Si ya se ha pegado un texto confidencial en un servicio no validado, el empleado lo comunica de inmediato, sin esperar a saber si ha habido algún daño. ## Las trampas - Las versiones gratuitas: sus condiciones de uso deciden qué sucede con el texto. OWASP recomienda que las aplicaciones ofrezcan un modo de rechazar la reutilización de los datos [1], pero nada garantiza que un servicio gratuito lo ofrezca. - Las extensiones del navegador: las fuentes citadas aquí no detallan su funcionamiento. El empleado no puede suponer, por tanto, que traten el texto con más cautela que un sitio en línea, y las valida como cualquier otra herramienta. - La traducción fluida pero falsa: un texto bien escrito no es un texto exacto [3]. - La anonimización incompleta: quitar un nombre no basta si el contexto permite reconocer a las partes. La CNIL señala que algunos modelos son anónimos y otros no, lo que muestra que el anonimato no está garantizado por defecto [2]. - La confianza en los avisos mostrados: una regla del tipo «este servicio no conserva nada» solo tiene valor si figura en un compromiso escrito del editor con la empresa. - El olvido de la obligación de confidencialidad: un contrato puede prohibir comunicar su contenido a un tercero. Las fuentes citadas aquí no detallan estas cláusulas, que se leen en el propio contrato. ## Lo que espera la empresa OWASP recomienda proporcionar pautas para evitar introducir información sensible y ofrecer formación sobre buenas prácticas de interacción segura con los LLM [1]. Para un empleado, esto se traduce en una regla de equipo clara: qué herramienta, para qué documentos y con qué revisión. ## Fuentes 1. OWASP, «LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure». https://genai.owasp.org/llmrisk/llm022025-sensitive-information-disclosure/ (consultado el 3 de noviembre de 2026) 2. CNIL, «IA et RGPD : la CNIL publie ses nouvelles recommandations pour accompagner une innovation responsable», 7 de febrero de 2025. https://www.cnil.fr/fr/ia-et-rgpd-la-cnil-publie-ses-nouvelles-recommandations-pour-accompagner-une-innovation-responsable (consultado el 3 de noviembre de 2026) 3. NIST, «Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile». https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf (consultado el 3 de noviembre de 2026) 4. CNIL, «Le règlement général sur la protection des données - RGPD». https://www.cnil.fr/fr/reglement-europeen-protection-donnees (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/traduccion-automatica-ia-contratos-confidenciales/ 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.