Cómo proteger los datos de los clientes cuando los atiende un chatbot

Los contact centers tratan a diario con datos personales de los usuarios. Desde datos identificativos (nombre y apellidos, DNI, dirección postal) hasta datos financieros o datos sensibles (salud, religión o ideologías políticas).

Una vez entra la inteligencia artificial en juego, especialmente en el uso de chatbots para la atención al cliente, es normal que genere preocupación entre los clientes. De hecho, el último informe de PwC indica que el 80% de los consumidores están preocupados por los desarrollos futuros de la inteligencia artificial generativa y su impacto en la privacidad de sus datos.

De entre los muchos mitos que circulan sobre esta tecnología, reconocemos que este podría ser el más preocupante de todos. Sin embargo, el 91,1% de las empresas están dispuestas a priorizar la privacidad de los datos para aumentar la confianza y fidelidad de sus clientes, según un estudio de Termly.

EN EL CHAT SE PUEDEN APLICAR LOS MISMOS PROTOCOLOS DE SEGURIDAD QUE EN LAS LLAMADAS

Cuando un sistema IVR (Respuesta de Voz Interactiva) identifica a un cliente en una llamada telefónica, se activan distintos protocolos de seguridad para proteger sus datos. Lo más habitual es que el sistema los encripte a medida que el usuario los escribe o los dicta, lo que evita que aparezcan en la grabación de la llamada y que el agente los vea.

El hecho de que el canal cambie y el cliente interactúe con un chatbot en lugar de una IVR no modifica en absoluto las medidas de seguridad. La IA en los chatbots puede aplicar los mismos principios de protección de datos, asegurando el cifrado, el enmascaramiento y la anonimización de la información sensible.

CÓMO PROTEGEMOS LOS DATOS NUMÉRCIOS EN UN CHATBOT

En una interacción con un chatbot, la información numérica sigue estando protegida con los mismos estándares de seguridad. Cuando el cliente introduce su número de póliza de seguro, su documento de identidad o un código de acceso, la IA lo procesa de forma segura, aplicando enmascaramiento y cifrado automático.

➡️ Usuario: Quiero consultar mi póliza de seguro con el número 987654321.
➡️ Chatbot: Gracias, hemos recibido tu solicitud. La póliza terminada en 4321 está activa.

Esto garantiza que los datos nunca se almacenen en texto plano y que solo sean accesibles mediante procesos seguros de autenticación y encriptación.

CÓMO PROTEGEMOS LOS DATOS SENSIBLES EN UN CHATBOT

Cuando un cliente comparte información más delicada, como datos de salud o creencias religiosas, la IA debe entrenarse para aplicar protocolos adicionales que minimizan riesgos. Los chatbots pueden detectar datos sensibles y aplicar anonimización, tokenización y eliminación automática para garantizar la privacidad del usuario.

A continuación, exploramos seis maneras de proteger los datos sensibles cuando los clientes interactúan con un chatbot.

6 MÉTODOS PARA PROTEGER LOS DATOS EN UN CHAT CON IA

1. PRINCIPIO DE MINIMIZACIÓN DE DATOS

Hay que evitar que el cliente comparta información sensible cuando no es estrictamente necesaria.

Por ejemplo, en lugar de que el chatbot pregunte “¿Cuál es tu discapacidad?”, podría decir: “Si necesitas asistencia específica, responde “👍” o “👎”, para que el usuario no tenga que detallar su condición.

2. DETECCIÓN AUTOMÁTICA Y ADVERTENCIA AL USUARIO

Si un usuario escribe: “Tengo epilepsia, ¿cómo gestiono mi seguro?”, el chatbot puede reconocerlo y responder con: “Por seguridad, no necesitamos que compartas información médica en este chat. ¿Quieres hablar con un agente especializado?”

De esta forma, se previene el almacenamiento innecesario de datos sensibles en el chat.

3. ANONIMIZACIÓN EN TIEMPO REAL

Si un chatbot recoge datos sensibles, estos pueden ser reemplazados por etiquetas genéricas antes de almacenarse.

Por ejemplo, cuando el usuario escriba: “Soy diabético y quiero saber qué cobertura tengo”, la base de datos guarda: “Usuario pregunta sobre cobertura médica” para no almacenar información médica específica.

Este método transforma el mensaje original para que no contenga datos personales específicos. La estructura original se pierde, pero la intención general de la consulta se mantiene.

4. ELIMINACIÓN AUTOMÁTICA DE DATOS SENSIBLES

Un chatbot puede estar programado para no almacenar ciertas palabras o frases detectadas como datos sensibles.

Por ejemplo, si el usuario pregunta: “Tengo una enfermedad crónica, ¿cómo afecta esto a mi seguro de vida?”, el chatbot procesa la pregunta sin registrar la condición médica específica, guardando solo “Usuario pregunta sobre condiciones del seguro de vida”.

A diferencia de la anonimización, este método mantiene la estructura original del mensaje con pequeños ajustes. No se reemplazan datos sensibles por etiquetas genéricas, simplemente se eliminan.

5. CUMPLIMIENTO CON RGPD Y LEY EUROPEA DE IA

Si el dato es imprescindible (por ejemplo, en un seguro de salud), el chatbot debe pedir consentimiento explícito antes de almacenar o compartir la información.

Por ejemplo, cuando el usuario inicie el chat, podría empezar saludando y diciendo: “Para asesorarte, podemos necesitar información médica. ¿Aceptas compartirla bajo nuestras políticas de privacidad?”

6. RESTRICCIÓN DE ACCESO Y TOKENIZACIÓN

Si un dato sensible debe ser almacenado por fuerza, lo mejor es usar un token en vez del dato real.

Es decir, si el usuario revela en algún momento que es celiaco, la base de datos puede almacenar “Condición médica #874632”, donde solo un sistema autorizado puede descifrar esa condición. Esto impide que empleados o terceros sin autorización accedan directamente a información sensible.

Este método es especialmente útil para empresas con múltiples niveles de acceso a la información, ya que impide que cualquier agente pueda visualizar datos sensibles sin la debida autorización.

CONCLUSIONES FINALES

💡 Los mismos protocolos de seguridad que protegen los datos en una llamada se aplican cuando el cliente interactúa con un chatbot. La IA en atención al cliente no cambia las reglas del juego, sino que automatiza y refuerza la protección de la información personal.

💡 Un chatbot bien configurado puede prevenir que el cliente comparta información innecesaria y garantizar que no se almacenen datos delicados sin consentimiento.

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