Un jefe de proyecto en Montreal pega un contrato con un proveedor en ChatGPT para resumir las condiciones de pago. El contrato menciona a dos personas, sus cargos y sus direcciones de correo directas. Escribir el prompt toma tres segundos. En esos tres segundos, información personal sobre personas identificables ha salido del control de la organización y ha quedado sujeta a las condiciones de uso de un proveedor de IA público: retenida, posiblemente procesada por subcontratistas en otro lugar, posiblemente usada para mejorar los modelos del proveedor. Nadie lo registró. Nadie dio su consentimiento. Y bajo la Ley 25 de Quebec, ese momento silencioso es donde empieza la responsabilidad.
La mayor parte del debate sobre la Ley 25 se centra en lo visible: las políticas de privacidad, los avisos de consentimiento, las notificaciones de incidentes, el responsable de la protección de datos obligatorio. La IA generativa crea una exposición más silenciosa que se sitúa por debajo de todo eso: el acto rutinario y anodino de un empleado que traslada información personal a una herramienta que la organización nunca evaluó, para una tarea que nadie revisó. No parece una transferencia de datos. Parece terminar el trabajo más rápido.
Por qué un prompt cuenta como una comunicación de información
La Ley 25 regula cómo las organizaciones recopilan, usan y comunican la información personal de los quebequenses. Se basa en la minimización de datos y el control de la divulgación: el principio de que la información personal solo debe fluir hacia donde es necesario, con un fundamento para cada transferencia. Un prompt de IA generativa rompe ese principio de una manera corriente. La persona que lo escribe no está pensando en una comunicación de información personal a un tercero. Está pensando en una tarea: resume esto, traduce aquello, ordena estas notas.
Pero el contenido de un prompt son datos, y si contiene un nombre asociado a un número de teléfono, un expediente de cliente, una solicitud de adaptación médica de un empleado o los datos financieros de un cliente, entonces enviarlo a una herramienta externa es una comunicación de información personal al operador de esa herramienta. La Ley 25 endureció las reglas sobre la comunicación de información personal fuera de Quebec y a terceros. Espera que una organización sepa a dónde va la información y que haya evaluado la transferencia. Un prompt escrito en una cuenta personal de ChatGPT no cumple nada de eso, y la organización por lo general no tiene ni idea de que ocurrió.
La escala es el problema. Cyberhaven encontró en 2025 que alrededor del 40% de las interacciones con IA involucran datos sensibles, y que la proporción de datos corporativos sensibles que van a la IA ha aumentado hasta cerca del 35%, frente a alrededor del 11% de dos años antes. LayerX informa que el 77% de los usuarios de IA pegan datos en los prompts, y el 82% de eso proviene de cuentas personales no gestionadas. Esto no es un caso raro y aislado. Es un flujo constante de comunicaciones no documentadas que ocurre en cada departamento.
La parte que la Ley 25 hace difícil de deshacer
La irreversibilidad es lo que separa esto de otros riesgos de privacidad. Una carpeta mal configurada puede protegerse. Un correo enviado al destinatario equivocado a veces puede recuperarse o contenerse. Pero una vez que la información personal se envía a una herramienta de IA pública, no queda nada por recuperar. Puede quedar retenida, procesada por partes que no puedes nombrar, o usada para entrenar los modelos del proveedor. La comunicación se completa en el momento en que se envía el prompt.
Eso importa para dos obligaciones de la Ley 25 en particular. La primera es la gestión de incidentes: cuando un incidente de confidencialidad presenta un riesgo de perjuicio grave, existen deberes de notificación y de conservación de registros. Una organización que no puede ver su uso de IA no puede saber si ocurrió un incidente, y mucho menos evaluar el riesgo o documentarlo. La segunda es el régimen de sanciones. La Ley 25 contempla sanciones administrativas pecuniarias y multas que alcanzan hasta 25 millones de dólares canadienses o el 4% de la facturación mundial. Esas cifras son orientativas, no una predicción sobre un prompt en concreto, pero marcan la escala de lo que hay detrás de una brecha que la mayoría de las organizaciones ni siquiera está midiendo.
Pensemos en una empresa de healthtech que realiza ensayos en Quebec. Una coordinadora, contra reloj, pega un lote de notas de participantes en una herramienta de IA para reformatearlas en un informe. Las notas incluyen nombres, fechas de nacimiento y datos de salud. Eso es una comunicación de información personal sensible, hecha sin evaluación, a una herramienta que la organización nunca aprobó. Si sale a la luz más adelante, la pregunta no será si la coordinadora tenía buenas intenciones. Será qué controles tenía la organización para evitarlo, y si puede demostrarlos.
Una gobernanza que sobrevive al contacto con una fecha límite
El instinto es prohibir las herramientas de IA públicas. No funciona. Gartner informa que el 88% de los empleados con acceso a IA empresarial también usan herramientas de IA personales para trabajar, y que el 69% de las organizaciones sospecha o tiene pruebas de un uso prohibido de GenAI pública. Cuando se prohíbe una herramienta, el trabajo no se detiene: se traslada a una cuenta personal en un dispositivo personal, donde la organización tiene aún menos visibilidad. Una prohibición convierte un problema manejable en uno invisible.
Lo que se alinea con la Ley 25 no es la prohibición, sino el control en el punto de la comunicación. Eso significa tres cosas funcionando juntas. Visibilidad, para que la organización realmente sepa hacia dónde fluye la información personal en la IA. Controles a nivel de datos, para que un nombre, un NAS o un dato de salud sea detectado y redactado antes de que el prompt llegue a la herramienta, y no después. Y educación en el momento, para que la persona que escribe el prompt aprenda qué se marcó y por qué, convirtiendo un casi-incidente en un momento de formación en lugar de un incidente silencioso. Los datos de brechas de IBM de 2025 subrayan lo poco frecuente que es esto: solo el 17% de las organizaciones tiene controles técnicos para redactar o bloquear datos sensibles en el punto de entrada.
Este es el principio sobre el que está construido Sanitized AI: que el control tiene que actuar antes del envío, porque después del envío no queda nada por controlar. Detectar la información personal en el prompt y redactarla antes de que salga evita que la comunicación ocurra en primer lugar, y produce un registro del evento de política sin registrar nunca lo que la persona escribió.
La pregunta que vale la pena hacerse este trimestre es simple: si hoy se pegara la información personal de un residente de Quebec en una herramienta de IA pública, ¿lo sabría tu organización, y podrías demostrar qué lo detuvo? Si la respuesta es no, esa es la brecha que hay que cerrar. Solicita una demostración para ver cómo detectar los datos de los prompts antes de que salgan encaja en una postura acorde con la Ley 25.