ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, DeepSeek y modelos open source: ¿cuál es más seguro para tu empresa?
Guía práctica para comparar las plataformas más importantes de IA Generativa del mercado, proteger información sensible y tomar decisiones con criterio.
ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, DeepSeek, Mistral, Llama y los modelos open source ya están entrando en empresas de todos los tamaños. Se utilizan para redactar documentos, analizar información, resumir correos, crear contenidos, automatizar tareas o apoyar la toma de decisiones.
Pero antes de incorporarlos al trabajo diario surge una pregunta clave:
¿Qué modelo de IA generativa es realmente seguro para mi empresa?
No todas las plataformas funcionan igual.
No todas tratan los datos de la misma manera.
No todas ofrecen el mismo nivel de privacidad, control, trazabilidad o protección de la información.
Este curso ofrece una comparativa clara, práctica y orientada a empresa de las principales soluciones de IA generativa, poniendo el foco en aquello que normalmente no se ve en las demostraciones comerciales: la seguridad, la privacidad, los puntos débiles, los riesgos corporativos y las buenas prácticas para implantarlas correctamente.
A lo largo de la sesión compararemos, de forma directa, herramientas como ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude, DeepSeek y distintos modelos open source para entender qué ocurre realmente con los datos que introducimos, qué garantías ofrece cada plataforma, qué riesgos puede generar su uso en la organización y qué criterios debemos tener en cuenta antes de adoptarlas.
Objetivo
El objetivo es que los asistentes puedan responder con criterio a preguntas como:
- ¿Puedo introducir información interna de mi empresa en estas herramientas?
- ¿Los prompts, documentos o conversaciones pueden utilizarse para entrenar modelos?
- ¿Qué diferencias hay entre versiones gratuitas, Pro, Team o Enterprise?
- ¿Qué plataformas ofrecen mayor privacidad y control corporativo?
- ¿Dónde se almacenan los datos y qué implicaciones puede tener?
- ¿Qué riesgos aparecen al conectar la IA con correo, documentos o sistemas internos?
- ¿Cuándo tiene sentido utilizar modelos open source o desplegados en local?
- ¿Qué configuración y políticas internas ayudan a reducir riesgos?
- ¿Qué modelo encaja mejor según el tipo de empresa y la sensibilidad de la información?
Durante el curso no solo veremos las ventajas de cada solución, sino también sus posibles puntos débiles. Compararemos cómo se comportan las distintas plataformas ante riesgos como la fuga accidental de información sensible, el prompt injection, el shadow AI, la exposición de datos corporativos, la dependencia de proveedores externos, los problemas de cumplimiento normativo, la falta de trazabilidad, la integración insegura con herramientas empresariales o los riesgos reputacionales y operativos.
Todo ello explicado de forma sencilla, cercana y orientada a la toma de decisiones, sin tecnicismos innecesarios y con ejemplos aplicados a situaciones reales de empresa.
Dirigido a
Este curso está pensado para profesionales que quieren aprovechar el potencial de la IA generativa sin perder el control sobre la información de su organización. Una formación para entender qué herramientas son más adecuadas, qué usos conviene evitar y cómo implantar la IA de manera segura, responsable y estratégica.
Porque adoptar IA generativa no consiste solo en elegir la herramienta más potente, sino en saber cuál es la más adecuada para cada organización, cada tipo de dato y cada nivel de riesgo.
