Política de uso aceptable de IA

Una política de uso aceptable que se puede auditar tiene cuatro piezas. Qué herramientas están permitidas, nombradas o definidas por un criterio de aprobación. Qué clases de datos pueden entrar en cada herramienta, con una tabla y no con adjetivos. Quién la mantiene y cuándo se revisa. Y qué pasa cuando alguien necesita algo distinto: un procedimiento de excepciones con dueño, motivo y fecha de vencimiento.

Una regla que no se puede comprobar con un registro o con una configuración es un deseo. «Con criterio profesional» o «cuando sea posible» no tienen contraparte en ningún sistema: nadie podrá decir que se incumplieron.

Al revisar un borrador se busca la regla que parece una obligación y no lo es. La señal está en las palabras de escape: «cuando sea posible», «se evitará», «en la medida de lo posible». Esas frases dejan la decisión a cada persona sin decir qué dato ni qué herramienta está en juego, y al incumplir no hay a qué señalar.

Revisa el apartado de datos del borrador y localiza la sección que deja el límite al juicio de cada persona.

Un registro de excepciones sirve para que lo temporal sea temporal. Cada fila debe tener un dueño, un motivo y una fecha, y alguien debe revisar al vencer. Cuando hay excepciones vencidas que siguen «activas», el registro dejó de describir la realidad: el permiso se volvió permanente por inercia y el uso que se autorizó sigue ocurriendo sin que nadie lo haya vuelto a decidir.

El registro tiene fecha de corte. Compara la fecha de vencimiento de cada fila con ella.

La firma ya clasificó sus datos en 2026: cinco clases, y para cada una qué herramienta la puede recibir. La política de IA no tiene que reinventar nada: tiene que citar esa tabla. Cada clase queda con un permiso por herramienta, y al menos una clase sensible no entra en ninguna, ni siquiera en la herramienta aprobada.

Leer la tabla permite comprobar que el borrador es coherente con la clasificación: si el borrador dice menos o más que la tabla, la política contradice a otra política.

Reescribir una regla vaga es volverla comprobable sin volverla imposible de cumplir. Se nombran las clases de datos, se nombran las herramientas, se indica qué pasa si se necesita otra cosa, y se pega la regla a una fuente que ya existe, como la clasificación de datos.

Prohibirlo todo no es una solución: la gente seguirá usando herramientas, solo que sin avisar. Y dejar la frase vaga porque «es difícil precisar» deja la política sin dientes.