Estos son los errores que cometes al utilizar ChatGPT en el trabajo

La llegada de ChatGPT ha puesto patas arriba a miles de oficinas españolas. Se usa para redactar correos, resumir informes, programar, traducir contratos o preparar presentaciones, y en la mayoría de los casos nadie ha explicado cómo hacerlo bien. El resultado es que muchos profesionales arrastran hábitos que van desde lo simplemente ineficaz hasta lo directamente peligroso para su empresa. Estos son los fallos más habituales, y por qué merece la pena corregirlos antes de que generen un problema real.

Pegar información confidencial sin pensarlo dos veces

El error más grave, con diferencia, es copiar código fuente, datos de clientes, cifras internas o borradores de contratos directamente en el chat para pedir que los revise o resuma. En 2023, varios empleados de Samsung filtraron sin querer código confidencial y actas de reuniones internas al pegarlos en ChatGPT para pedir ayuda, un caso ampliamente documentado que llevó a la compañía a restringir el uso de la herramienta. Lo que se escribe en un chat puede acabar almacenado en los servidores de OpenAI, y aunque no se use para entrenar modelos, sigue siendo información sensible que ha salido del control de la empresa.

La Agencia Española de Protección de Datos ha publicado orientaciones sobre el uso de inteligencia artificial generativa que insisten precisamente en esto, la necesidad de que empresas y trabajadores sepan qué datos personales o sensibles pueden introducirse en este tipo de herramientas y cuáles no. La regla es que si un documento no se enviaría por correo a un desconocido, tampoco debería pegarse en ChatGPT sin anonimizar antes los nombres, cifras o cláusulas comprometidas.

No saber qué pasa realmente con lo que escribes

OpenAI deja claro en su Centro de Ayuda que en ChatGPT Business, Team y Enterprise los datos del espacio de trabajo quedan excluidos del entrenamiento de los modelos por defecto y se cifran tanto en tránsito como en reposo. Es un compromiso explícito de la compañía, y conviene señalarlo como tal, porque no aplica igual a las cuentas gratuitas, Go o Plus que usa la mayoría de la gente fuera del entorno corporativo. En esos planes, las conversaciones pueden emplearse para mejorar el modelo salvo que el usuario lo desactive manualmente desde los controles de datos de su cuenta, una opción que OpenAI documenta y que permite mantener el historial activo sin ceder esas conversaciones para entrenamiento.

Quien trabaje con una cuenta personal para tareas de empresa debería revisar esa configuración y, además, usar el chat temporal cuando el contenido sea especialmente delicado, ya que esas conversaciones no se guardan ni se usan para entrenar el sistema.

Confiar en la respuesta sin comprobar nada

ChatGPT redacta con una seguridad que no siempre se corresponde con la precisión del contenido. La propia OpenAI lo reconoce, y advierte de que el modelo puede producir información incorrecta o inventada, lo que la compañía llama alucinaciones, y que puede sonar convincente incluso cuando está equivocado. En el entorno profesional esto puede dar cifras que no existen, normativas mal citadas, fechas erróneas o referencias bibliográficas que nunca se publicaron.

Enviar un informe, un correo a un cliente o un análisis a un superior sin releer y contrastar los datos concretos que aparecen en el texto es de los errores que más dolores de cabeza puede provocar, precisamente porque el texto suena bien redactado y transmite una falsa sensación de fiabilidad.

Usar un único chat para todo, sin ningún orden

Escribir en la misma conversación cosas tan distintas como un correo de recursos humanos, la revisión de un contrato y una lluvia de ideas para redes sociales acaba jugando en contra. El sistema arrastra contexto de mensajes anteriores que pueden condicionar el tono o el enfoque de una respuesta posterior sin que el usuario se dé cuenta.

Para quienes usan ChatGPT de forma habitual en el trabajo, la función de proyectos, que permite agrupar conversaciones y archivos por tema, ayuda a mantener cada asunto en su carril y facilita retomar un trabajo días después sin tener que repetir todo el contexto desde cero.

Pedir sin dar contexto y esperar un resultado a medida

Escribir «hazme un correo para un cliente» y esperar un texto útil es pedir peras al olmo. ChatGPT no sabe quién es el cliente, qué tono usa la empresa, si se trata de una reclamación o de una propuesta comercial, ni qué se ha hablado antes. Cuanto más contexto se aporta, el rol de quien escribe, el objetivo del mensaje, el destinatario y el tono deseado, más se acerca la primera respuesta a algo aprovechable. Es la diferencia entre usar la herramienta como un buscador y usarla como se usaría a un compañero al que hay que poner en antecedentes.

Publicar el texto tal y como sale, sin pasar por un editor humano

Muchos profesionales copian la respuesta y la envían o publican sin cambiar una coma. El problema no es solo de estilo, aunque los textos generados sin retoque suelen notarse por sus muletillas y su tono uniforme. El problema de fondo es que nadie ha verificado que lo que dice ese texto sea correcto para ese caso concreto, y que la responsabilidad de lo que se firma con el propio nombre sigue siendo de quien lo envía, no de la herramienta que ayudó a redactarlo.

Ignorar que la empresa puede tener sus propias reglas

Cada vez más compañías españolas están definiendo políticas internas sobre qué herramientas de inteligencia artificial se pueden usar y con qué datos, precisamente por los riesgos anteriores. Usar una cuenta personal de ChatGPT para tareas de trabajo sin que el departamento de sistemas o de cumplimiento lo sepa genera lo que en el sector se conoce como IA en la sombra, aplicaciones que circulan por la empresa sin control ni supervisión. Antes de convertir ChatGPT en una herramienta fija del día a día conviene preguntar si existe una política al respecto, y si no existe, plantear que se redacte antes de que un descuido se convierta en un problema serio.

Ninguno de estos errores hace a ChatGPT una herramienta desaconsejable para el trabajo. Al contrario, bien usada ahorra tiempo real en tareas repetitivas. El problema aparece cuando se trata como una caja negra infalible en lugar de como lo que es, un asistente que necesita supervisión, contexto y algo de sentido común sobre qué información merece la pena compartir con él.