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George Miloradovich
Investigador, redactor y entrevistador de casos prácticos
Febrero 20, 2025
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Max, el director de tecnología de una empresa pequeña pero de rápido crecimiento, se preguntó si DeepSeek era seguro de usar mientras buscaba un modelo de IA rentable para automatizar la atención al cliente y los flujos de trabajo internos. Con sus capacidades de razonamiento avanzadas y su asequibilidad, DeepSeek parecía una opción atractiva. El modelo prometía una integración perfecta, un alto rendimiento y una alternativa económica a competidores costosos como ChatGPT-o3-mini.
Sin embargo, la pregunta "¿se puede confiar en DeepSeek?" pronto se volvió primordial. A las pocas semanas de la implementación, el equipo de Max comenzó a notar anomalías. Los registros de chat revelaron aumentos inexplicables en el tráfico de datos y los empleados observaron inconsistencias en la moderación de contenido: a veces, la IA permitía que respuestas sensibles o incluso dañinas pasaran sin control. Un análisis más profundo expuso preocupaciones alarmantes:
Esta situación planteó una pregunta urgente: ¿Los pequeños equipos de TI se exponen inconscientemente a amenazas de seguridad al integrar DeepSeek AI?
En este artículo, exploraremos los riesgos ocultos y brindaremos recomendaciones prácticas para que los profesionales adopten la IA de manera segura sin comprometer sus datos e infraestructura. Estas recomendaciones serían útiles en muchos casos de uso, tanto en el uso personal en el lanzador oficial de Deepseek como cuando se crea un escenario de automatización en Latenode.
Una de las principales preguntas a la hora de evaluar la seguridad de la IA de DeepSeek gira en torno a su vulnerabilidad al jailbreaking, un proceso en el que los usuarios manipulan el modelo para eludir sus restricciones integradas.
El jailbreaking permite a los atacantes generar contenido dañino, poco ético o incluso ilegal, lo que lo convierte en un grave riesgo de seguridad. Un modelo con poca resistencia al jailbreaking puede ser explotado para cometer delitos cibernéticos, desinformación y generación de malware, lo que plantea graves amenazas para las empresas y los usuarios finales.
Investigadores de seguridad de Cisco y AI Safety Alliance llevado a cabo Pruebas exhaustivas de jailbreaking con el conjunto de datos HarmBench, que evalúa la solidez de los modelos de IA frente a mensajes adversarios. Los resultados destacaron la incapacidad de DeepSeek AI para prevenir respuestas no autorizadas y peligrosas.
Sus hallazgos fueron alarmantes:
La falta de moderación de contenido sólida de DeepSeek AI genera serias preocupaciones sobre la seguridad. Estas vulnerabilidades hacen que DeepSeek AI sea particularmente peligroso en entornos que requieren un cumplimiento estricto, protección de datos e interacciones controladas con la IA.
DeepSeek AI opera con un enfoque agresivo en la recopilación de datos, que excede con creces lo que la mayoría de las empresas consideran aceptable. Según la Sección 4.2 de sus Condiciones de uso, la plataforma se reserva explícitamente el derecho de analizar y almacenar las consultas y respuestas de los usuarios para mejorar el servicio, y no ofrece un mecanismo de exclusión voluntaria.
Esta política significa que cada interacción con DeepSeek AI se registra, indexa y potencialmente se utiliza para el reentrenamiento del modelo. ¿Es seguro DeepSeek? La respuesta es, en el mejor de los casos, confusa.
Auditorías de seguridad recientes y herramientas de análisis de tráfico de red como Wireshark han revelado que DeepSeek AI recopila y procesa:
A diferencia de OpenAI o Anthropic, DeepSeek no ofrece una interfaz accesible para el usuario para gestionar los datos almacenados ni proporciona herramientas de eliminación. Esto hace que sea imposible para los usuarios verificar o eliminar sus interacciones históricas del sistema. Por todo ello, equipos como el que lidera Max vuelven a plantearse una pregunta: ¿es seguro utilizar DeepSeek AI, especialmente si las empresas no tienen control sobre sus propios datos?
La empresa matriz de DeepSeek AI opera bajo la jurisdicción de las leyes de ciberseguridad y seguridad nacional chinas, que imponen estrictas obligaciones de intercambio de datos. Según la Ley de Seguridad Nacional de China de 2015 (artículo 7), cualquier organización debe proporcionar datos a las autoridades sin necesidad de una orden judicial.
Para las empresas que operan en industrias reguladas (finanzas, atención médica, servicios legales, I+D), esto plantea importantes problemas de cumplimiento con los marcos de protección de datos como GDPR, HIPAA y CCPA.
Entonces, ¿es seguro DeepSeek? Más allá de las preocupaciones jurisdiccionales, DeepSeek AI ha demostrado una mala higiene de seguridad en su arquitectura de backend:
La combinación de recopilación agresiva de datos, falta de control por parte de los usuarios, riesgos de cumplimiento exigidos por el gobierno y una seguridad de back-end deficiente hacen que DeepSeek AI sea uno de los modelos de IA menos respetuosos con la privacidad del mercado actual. Las organizaciones que manejan datos confidenciales deberían reconsiderar la integración de este modelo en sus flujos de trabajo.
Para mitigar estos riesgos, las empresas que utilizan flujos de trabajo impulsados por IA deberían:
Estas medidas ayudarán a garantizar que su equipo pueda aprovechar la IA mientras mantiene el control sobre la seguridad, la privacidad y el cumplimiento.
Latenode es una plataforma de automatización de código bajo, diseñada para garantizar que los equipos que utilizan DeepSeek AI puedan hacerlo sin sacrificar la privacidad, el cumplimiento o la seguridad de los datos. A diferencia de las integraciones API directas, que pueden exponer su empresa a consultas no verificadas y posibles filtraciones de datos, Latenode proporciona múltiples capas de protección al tiempo que mantiene la flexibilidad y la potencia que necesitan los equipos pequeños.
Cada interacción con DeepSeek AI pasa por el nodo de integración plug-and-play de Latenode. Esto significa que el modelo no almacena el historial y cada solicitud es única. Esto reduce drásticamente el riesgo de exponer datos privados de forma involuntaria.
Latenode utiliza servidores CloudFlare y Microsoft Azure para garantizar la seguridad y cifrar toda la información, eliminando los marcadores de identificación antes de que cualquier información pase a DeepSeek AI, lo que garantiza el cumplimiento de GDPR, HIPAA y otros estándares regulatorios.
Ya sea que necesite un filtrado estricto para transacciones financieras, moderación de IA en interacciones con clientes o flujos de trabajo específicos de cumplimiento, Latenode le permite configurar la seguridad de IA precisamente como lo necesitan.
Por ejemplo, en su escenario, DeepSeek podría usar solo sus capacidades creativas para formular consultas de búsqueda para la investigación de temas de artículos, pasarlas a un modelo de Sage, Perplexity, para realizar una investigación en línea y luego ChatGPT escribiría este artículo. En este caso, puede
Entonces, ¿se puede confiar en Deepseek, especialmente en situaciones de alto riesgo? Con las medidas de protección adecuadas, la respuesta probablemente sea sí. Para Max, el cambio a Latenode no se trataba solo de solucionar las lagunas de seguridad, sino de hacer de la IA una herramienta sostenible y escalable para la automatización. El equipo ahora podía experimentar, optimizar y escalar sus procesos impulsados por IA sin temor a una reacción negativa de las autoridades o a violaciones de seguridad.
Al integrar DeepSeek AI a través de la arquitectura segura de Latenode, el equipo de Max logró:
Max sabía que la IA era un activo invaluable para su negocio, pero también aprendió por las malas que, sin seguridad, la IA no es solo una innovación, sino un riesgo inminente.
La realidad es simple: la IA es un elemento innovador, pero sin seguridad es una bomba de tiempo. Con Latenode, las empresas no solo automatizan los flujos de trabajo, sino que también preparan su infraestructura de IA para el futuro de una manera que garantiza la confianza, el cumplimiento y el control. ¡Únase a Max ahora y pruebe sus flujos de trabajo en Latenode!
¿Cómo podemos garantizar el uso seguro de DeepSeek AI en nuestros flujos de trabajo?
La seguridad requiere monitoreo continuo, control de acceso basado en roles y filtrado de API. Las plataformas como Latenode ayudan a implementar la validación de consultas, la anonimización y el monitoreo de IA en tiempo real, lo que reduce los riesgos sin comprometer la eficiencia de la automatización.
¿Cuáles son los principales riesgos de utilizar DeepSeek AI?
La inteligencia artificial DeepSeek plantea riesgos como fugas de datos, retención no autorizada de datos y manipulación adversaria. Su susceptibilidad a la piratería y a los resultados sesgados aumenta aún más los problemas de seguridad, lo que hace que la gobernanza de la inteligencia artificial y la aplicación del cumplimiento normativo sean esenciales.
¿Es complejo integrar plataformas de terceros con DeepSeek AI?
La integración puede ser riesgosa sin una supervisión estructurada. Latenode simplifica la implementación de la IA al ofrecer módulos de seguridad predefinidos, controles de cumplimiento automatizados y una orquestación de API perfecta, lo que garantiza una adopción sin problemas sin sacrificar la seguridad.
¿Es seguro utilizar DeepSeek AI?
DeepSeek AI no cuenta con protecciones de privacidad integradas, por lo que requiere protecciones externas estrictas para mitigar los riesgos. Solo debe implementarse a través de puertas de enlace seguras, lo que garantiza el filtrado del tráfico de API, el almacenamiento de datos cifrados y flujos de trabajo listos para cumplir con las normas para evitar el uso indebido.
Aplicación uno + Aplicación dos
