Privacidad y confianza
Para consultas comunes que no incluyan información sensible, Chutes puede ser útil, pero ningún servicio de IA debe tratarse como una bóveda privada. Esta guía distingue las comprobaciones prácticas de las suposiciones sobre chats, modelos y tratamiento de datos.
Estas suposiciones habituales pueden hacer que una sesión de Chutes parezca más protegida de lo que respaldan las pruebas disponibles.
Una interfaz de conversación no indica cómo se almacenan o revisan las consultas ni cómo se transmiten a un modelo. No deduzcas una política de conservación de datos por el aspecto de la ventana de chat.
Qué hacer en su lugar
Consulta las condiciones vigentes de privacidad y conservación de datos antes de introducir información que no publicarías en otro lugar.
Chutes puede ofrecer distintos modelos, cuya calidad de respuesta y forma de rechazar solicitudes pueden variar. Una respuesta tranquilizadora no permite dar por válido otro modelo.
Qué hacer en su lugar
Evalúa el modelo y el caso de uso concretos y verifica de forma independiente las afirmaciones importantes.
Quitar algo de la vista del navegador no demuestra, por sí solo, que se haya eliminado de los registros del servicio o de los sistemas posteriores.
Qué hacer en su lugar
Supón que el texto enviado puede conservarse hasta que la política aplicable establezca explícitamente lo contrario.
Usa esta lista de verificación antes de probar Chutes, especialmente si el prompt se basó en un documento o una conversación real.
Elimina del prompt los nombres, datos de contacto, credenciales, enlaces privados e identificadores de clientes. — Sustituir los datos por ejemplos ficticios suele ser suficiente para una prueba inicial.
Lee los términos de servicio y la información de privacidad vigentes de la plataforma específica de Chutes que piensas usar. — Las políticas pueden cambiar; esta página no puede certificar las prácticas actuales de conservación de datos.
Comprueba si el modelo seleccionado o alguna aplicación conectada tiene condiciones independientes sobre el tratamiento de datos.
Empieza con un prompt ficticio y de bajo riesgo, y examina la respuesta antes de ampliar la tarea.opcional
Solicita una revisión independiente de los resultados con implicaciones fácticas, legales, médicas, financieras o de seguridad.
Una decisión sobre seguridad también depende de qué tipo de herramienta es, cómo se gestionan los chats y qué hacer cuando su comportamiento parece inesperado.
Una herramienta útil no garantiza la confidencialidad
Chutes es una forma de interactuar con modelos de IA. Una solicitud puede contener más información de la que parece: el texto pegado puede incluir nombres, planes internos, tokens de acceso o datos que identifiquen a otra persona. La respuesta del modelo es contenido generado, no una afirmación verificada.
La cuestión práctica no es si Chutes tiene una etiqueta universal de «seguro». Es si tu solicitud, el modelo, la aplicación conectada y tu tolerancia a la divulgación de información son compatibles. Si no dispones de información actual y confirmada sobre el tratamiento de los datos, lo prudente es no incluir material confidencial en la solicitud.
La respuesta depende de la información que envíes y de las consecuencias de confiar en el resultado.
No incluyas contraseñas, claves de API, trabajos inéditos, historiales médicos ni información que identifique a terceros, salvo que un acuerdo aplicable permita expresamente ese uso. Al ocultar datos, elimínalos de la propia solicitud, no solo del nombre de un archivo.
Si accedes a Chutes a través de otra aplicación, esta también puede recibir la solicitud. Consulta las condiciones pertinentes de ambos servicios en lugar de suponer que solo el proveedor del modelo controla toda la interacción.
Una respuesta convincente puede contener errores, fuentes inventadas o instrucciones inseguras. Recurre a la revisión de una persona cualificada y a fuentes primarias antes de seguir consejos que puedan afectar a la salud, el dinero, los derechos o los sistemas.
Detente antes de abrir Chutes si la tarea requiere una confidencialidad que no puedes confirmar o una precisión que no puedes verificar por tu cuenta.
No pegues contraseñas, códigos de recuperación, tokens de repositorios privados ni registros de clientes sin anonimizar. Usa un ejemplo ficticio que conserve la estructura del problema sin revelar los datos originales.
No envíes datos personales de otra persona ni material confidencial de tu trabajo solo porque así sea más fácil obtener una respuesta. Obtén autorización y confirma primero las normas aplicables al tratamiento de esos datos.
No permitas que la respuesta de un modelo, por sí sola, autorice una decisión médica, una transacción financiera, una presentación judicial o un cambio de seguridad en un sistema de producción. Consulta al especialista adecuado o una fuente documentada.
Si quieres evaluar Chutes por tu cuenta, prueba con una solicitud ficticia y de bajo riesgo. Omite los datos identificativos, anota qué modelo seleccionas y comprueba su respuesta con una fuente fiable antes de confiar en ella.
Evita enviar información personal a menos que hayas revisado las condiciones vigentes y tengas un motivo claro y permiso para compartirla. Para la mayoría de los experimentos, es más seguro empezar con un prompt ficticio o debidamente anonimizado.
Considera los resultados del modelo como borradores o sugerencias, no como fuentes autorizadas. Verifica por tu cuenta las citas, los cálculos y las afirmaciones fácticas, especialmente cuando una respuesta incorrecta podría causar daños.
Puede cambiar. La aplicación que conecta con Chutes puede tratar tu prompt según sus propias condiciones, así que revisa tanto las de esa aplicación como las del servicio del modelo antes de compartir información sensible.
Cambia de inmediato la credencial expuesta o revoca el token y, si corresponde, sigue el procedimiento de tu organización para gestionar incidentes. Eliminar un chat visible no sustituye tratar el secreto como comprometido.