¿DeepSeek es seguro para tu empresa? Privacidad y límites de uso

La respuesta a si DeepSeek es seguro para trabajar depende del uso: se puede considerar DeepSeek para tareas con datos públicos, pero enviar información confidencial exige aprobar el servicio, el proveedor de alojamiento y el contrato concretos. La restricción federal de Estados Unidos, hecha pública el 19 de octubre de 2026, añade una comprobación independiente para el trabajo con el Gobierno: alojar el modelo localmente no basta para resolverla. Aviso del DHS y orden firmada.

¿DeepSeek es seguro? Distingue entre servicio, modelo y autorización

Aprueba un uso concreto de DeepSeek, no la marca en general. DeepSeek, la empresa de IA cuya entidad jurídica es Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd., ofrece servicios alojados y modelos descargables. Cada opción implica una relación distinta con tu información.

Para quien dirige una empresa o el área de TI, determinar si algo es «seguro» exige responder por separado a estas preguntas:

• El servicio: ¿Quién recibe los prompts, los archivos y los registros, y bajo qué condiciones?
• El modelo: ¿Qué software se ejecuta, cómo se comporta y a qué puede acceder?
• La autorización: ¿Permiten ese uso tus contratos, tus obligaciones respecto a los datos y las restricciones aplicables?

Una respuesta favorable en una categoría no resuelve las demás. Mantener un documento de un cliente dentro de tu red no demuestra que la respuesta generada sea correcta. Que un modelo funcione bien en una tarea tampoco te autoriza a enviarle ese documento.

Verificado el 20 de octubre de 2026: las políticas vigentes y la documentación de la API de DeepSeek, el aviso gubernamental y su anexo firmado, y la documentación sobre alojamiento y modelos citada más adelante. Las decisiones que se plantean aquí proceden del análisis de esas fuentes; no son resultados de pruebas de penetración ni de una auditoría de un sistema desplegado.

DeepSeek como servicio alojado: ¿adónde van los datos que introduces?

Tanto el chat de DeepSeek como su API directa implican enviar solicitudes a DeepSeek. Una API es la interfaz que usa un programa para solicitar la respuesta de un modelo. Que el personal acceda a ella desde una aplicación interna no convierte el procesamiento en local.

¿Es seguro usar la aplicación de DeepSeek en el trabajo?

El servicio de DeepSeek para navegador, disponible en chat.deepseek.com, es su opción de chat alojado. Trata también su aplicación móvil como un servicio alojado, no como un modelo descargado que funciona de forma privada en el teléfono.

La política de privacidad, actualizada el 10 de febrero de 2026, afirma: «recopilamos, tratamos y almacenamos directamente sus datos personales en la República Popular China». Entre los datos recopilados enumera prompts, archivos, historial de conversaciones e información del dispositivo; entre los fines del tratamiento, el entrenamiento y la mejora de los modelos. También indica que los usuarios no deben enviar datos personales sensibles.

El plazo de conservación depende de la finalidad y de las obligaciones legales. La política menciona como ejemplo el tiempo durante el que la cuenta permanece activa, sin establecer un plazo breve de eliminación para todos los casos. También describe el acceso de proveedores de servicios, el intercambio de palabras clave de búsqueda y la divulgación de información en las condiciones especificadas para solicitudes legales. Son prácticas de tratamiento documentadas, no pruebas de que un gobierno revise cada conversación. Política de privacidad de DeepSeek.

Las Condiciones de uso, actualizadas el 27 de marzo de 2026, establecen que DeepSeek «puede, en una medida mínima, utilizar las entradas y las salidas» para operar y mejorar sus servicios, con las salvedades de cifrado y desidentificación que recoge esa cláusula. Permiten rechazar ese uso desactivando «Mejorar el modelo para todos». Ese ajuste se refiere al uso indicado para mejorar el servicio; no promete procesamiento local ni eliminación inmediata.

Para quien funda una empresa y prepara el anuncio de un evento público, el límite práctico es claro: aportar información ya publicada y revisar el borrador. Para un responsable de operaciones que reformula la queja de un cliente, cambiar solo el nombre no constituye un proceso de aprobación suficiente. El resto del relato, los archivos adjuntos y los datos de la cuenta pueden seguir revelando información sobre el cliente o la empresa.

Las condiciones generales también exigen revisar los contenidos generados que se publiquen e identificar su origen en la IA. Los enlaces para compartir conversaciones pueden dar acceso a cualquiera que tenga el enlace. No incluyas registros de clientes en conversaciones compartidas y exige una aprobación humana antes de publicar. Condiciones de uso de DeepSeek.

La API de DeepSeek tiene condiciones contractuales propias

Integrar la API directa no mejora automáticamente la confidencialidad. La documentación de la API identifica https://api.deepseek.com como URL base oficial. Usar una biblioteca cliente conocida o una interfaz de chat dentro de la empresa no cambia ese destino.

Las Condiciones de servicio de Open Platform, vigentes desde el 29 de abril de 2026, complementan las condiciones generales. Abarcan las aplicaciones de uso interno y las destinadas a usuarios externos, exigen proteger las credenciales de la API y atribuyen al desarrollador obligaciones de privacidad frente a los usuarios de su aplicación.

Sobre esos usuarios, las condiciones de la API señalan que «las reglas de tratamiento de sus datos personales recopilados no están cubiertas por esta política de privacidad». El desarrollador debe proporcionar la política de privacidad correspondiente y establecer la base exigida para el tratamiento. Esto distribuye responsabilidades; no promete que DeepSeek nunca reciba, conserve o utilice los datos enviados a la API. Condiciones de la API de DeepSeek.

Las condiciones de la API revisadas aquí no ofrecen un compromiso general de excluir los datos del entrenamiento ni de conservación nula. No supongas que un ajuste del chat de consumo se aplica al tráfico de la API de una aplicación. Antes de autorizar el envío de información confidencial, obtén respuestas por escrito para el servicio y la cuenta concretos: lugar de procesamiento, uso para entrenamiento, conservación, eliminación, acceso y protección contractual.

Mientras esas cuestiones sigan sin resolverse, limita la prueba piloto a ejemplos sintéticos: solicitudes de soporte inventadas, registros de clientes ficticios y código sin secretos empresariales. Los detalles de los planes se explican en la guía de precios de DeepSeek; pagar por un servicio no constituye, por sí solo, un control de privacidad.

Alojamiento con terceros: revisa la ficha del modelo y las condiciones sobre los datos

Un proveedor que ejecuta los pesos de DeepSeek puede evitar que los prompts lleguen a DeepSeek; un proxy puede limitarse a reenviarlos. Un proxy es un intermediario que transmite una solicitud a otro servicio. Ver «DeepSeek» en un selector de modelos no permite saber cuál de esas dos situaciones se aplica.

Amazon Web Services (AWS) ofrece Amazon Bedrock, su servicio gestionado de modelos, que incluye modelos de DeepSeek en las fichas de modelos de AWS. AWS afirma que Bedrock no comparte las entradas ni las salidas con los proveedores de modelos y que ni AWS ni esos proveedores las usan para entrenar los modelos base. Es una declaración expresa del proveedor de alojamiento, no una deducción a partir del nombre del modelo. Explicación de AWS sobre el uso de datos.

AWS documenta por separado los controles de conservación, que dependen de la cuenta, el proyecto y la región configurados, así como de los requisitos del modelo. No compartir datos con el proveedor del modelo, no usarlos para entrenar y no conservar contenido son compromisos distintos. Revisa la configuración real del despliegue y los registros que genera tu aplicación. Documentación sobre conservación de datos en Amazon Bedrock.

Together AI, otra plataforma que sirve modelos, también incluye modelos de DeepSeek en su propio catálogo. La ficha acredita que la plataforma ofrece el modelo. No hace que las condiciones de AWS sobre los datos se apliquen a Together AI, ni determina la ubicación o las reglas de conservación de todos los despliegues de Together.

Para cualquier proveedor de alojamiento externo, documenta quién calcula realmente la respuesta, la región seleccionada, los posibles reenvíos o servicios de respaldo, quién puede acceder a los datos y cómo aparecen los prompts en los registros de supervisión y soporte. Si la descripción comercial dice «alojado en Estados Unidos», pregunta si eso abarca la inferencia, el almacenamiento, las copias de seguridad y el acceso del personal de soporte. La dirección de una empresa no describe por completo el recorrido de los datos.

La aprobación debe identificar el endpoint, es decir, la dirección de red que recibe las solicitudes, junto con el modelo y el proveedor de alojamiento. Así, TI podrá detectar un cambio relevante si el proveedor deja de ejecutar la inferencia por su cuenta y empieza a reenviar las solicitudes.

¿Es seguro usar DeepSeek si ejecutas los pesos por tu cuenta?

Un despliegue independiente cambia quién recibe los datos; tú sigues siendo responsable del sistema que los maneja. Los pesos abiertos son parámetros descargables del modelo: los valores aprendidos que se utilizan para generar respuestas. Es como instalar el motor en tu propio vehículo: eliges el entorno y los controles, pero debes evaluar tanto el motor como el vehículo completo.

El repositorio oficial de DeepSeek-V4.1-Flash proporciona los pesos y las instrucciones para ejecutar la inferencia localmente. Inferencia significa utilizar el modelo para producir una respuesta. Para entender el contexto de la versión, consulta la guía de DeepSeek V4.

Si esos pesos se ejecutan íntegramente en tu hardware, con las comunicaciones salientes desactivadas y sin que ningún servicio externo reciba contenido, tus prompts no llegan a DeepSeek. Esa misma separación puede darse cuando un proveedor independiente de Estados Unidos ejecuta los pesos dentro de su propio servicio. Se trata de una condición de la arquitectura, no de una afirmación de que se hayan verificado todos los productos etiquetados como «locales» o «alojados en Estados Unidos».

Revisa todo el recorrido: interfaz de chat, entorno de ejecución del modelo, envío de diagnósticos, búsqueda, procesamiento de documentos, copias de seguridad y API de respaldo opcionales. Un motor de inferencia local no impide que una herramienta de búsqueda conectada envíe una consulta a otro lugar. Exige al responsable del despliegue que documente y verifique el tráfico saliente permitido.

También hay que revisar la cadena de suministro de software

Aprueba tanto los archivos descargados como el software que los carga. La cadena de suministro incluye el repositorio, la revisión del modelo, el entorno de ejecución, las dependencias y la imagen de despliegue. Que un modelo esté disponible no significa que esos componentes hayan sido auditados.

Las recomendaciones de seguridad de Transformers, de Hugging Face, aconsejan usar el formato de archivo safetensors, inspeccionar el código personalizado antes de activar trust_remote_code y fijar una revisión concreta para evitar cambios inesperados. También admiten el uso sin conexión de pesos descargados previamente. Son precauciones útiles para la instalación, no una garantía sobre el comportamiento del modelo. Política de seguridad de Transformers.

El responsable técnico debe dejar un registro del despliegue que pueda revisarse y que identifique quién publicó originalmente el modelo, la revisión exacta descargada, la licencia aplicable, las dependencias aprobadas y los permisos del servicio. Ejecútalo sin credenciales ajenas a su función ni acceso amplio al sistema de archivos. Trata cada actualización como un cambio explícito y conserva una vía para volver a la configuración aprobada anterior.

Un desarrollador independiente puede sentirse cómodo asumiendo ese trabajo. Quien dirige una empresa sin una persona responsable de los parches, los accesos y la respuesta a incidentes no debería aprobar un despliegue con información sensible solo porque exista una guía de instalación local.

¿DeepSeek es confiable para las decisiones que tomará el personal?

Evalúa la tarea antes de conceder autoridad al modelo. Una respuesta privada puede seguir siendo incorrecta, sesgada o inadecuada para una decisión con consecuencias importantes. El National Institute of Standards and Technology (NIST) describe estos problemas como riesgos generales de la IA generativa; no son resultados de pruebas específicas de DeepSeek. Perfil de riesgos de la IA generativa del NIST.

Prepara un conjunto de pruebas de aceptación con tareas que conozcas bien: una consulta de soporte cuya respuesta esté definida en una política, una solicitud que el asistente deba rechazar, un documento incompleto ante el que deba expresar incertidumbre y un cambio de código cuyo comportamiento puedas verificar. Incluye los idiomas y los temas sensibles con los que trabaja el personal. Registra las afirmaciones sin respaldo, los rechazos inadecuados y las omisiones antes de decidir dónde hace falta revisión humana.

La inyección de prompts es otro riesgo: el contenido no confiable puede introducir instrucciones que contradigan las reglas previstas para la aplicación. La ubicación del alojamiento no elimina ese tipo de ataque. Definición de inyección de prompts del NIST.

En un asistente de soporte, una instrucción incluida en un archivo adjunto de un cliente debe tratarse como contenido del cliente, no como permiso para exportar registros. Empieza con respuestas que solo sean borradores y con acceso limitado. Somete el envío de mensajes, la modificación de registros y la ejecución de comandos a controles explícitos. Son recomendaciones de diseño, no afirmaciones de que algún despliegue de DeepSeek haya superado esas comprobaciones.

¿Qué cambia en el trabajo con la orden del DHS?

La restricción afecta a los sistemas y las adquisiciones de los organismos civiles del poder ejecutivo federal incluidos en su ámbito, y abarca implementaciones de terceros. Su alcance va más allá de bloquear el sitio web de DeepSeek.

Las fechas importan. El aviso se presentó el 19 de octubre de 2026 y se publicó el 20 de octubre de 2026. El anexo firmado identifica el 24 de julio de 2026 como fecha de emisión original de la orden. Decir que la orden se emitió por primera vez en octubre confundiría su publicación con su emisión. Aviso del DHS y orden firmada.

El DHS ordena a las agencias sujetas a la medida excluir DeepSeek y los productos afiliados de sus adquisiciones y retirar la tecnología comprendida en la restricción, incluidos los productos y servicios de terceros desarrollados con implementaciones de DeepSeek. La orden prevé un procedimiento de excepción para las agencias. Su redacción no establece una exención automática para los pesos alojados de forma independiente. Orden oficial.

¿Se puede usar DeepSeek en las empresas de Estados Unidos?

Para una empresa privada, la conclusión acotada que permite extraer este aviso es que no se trata de una prohibición general de todo uso privado. Tampoco supone una autorización frente a cualquier otra ley, acuerdo con clientes o requisito sectorial. En el trabajo federal sujeto a la medida, una dirección de alojamiento en Estados Unidos no basta para determinar si el uso está permitido. Orden del DHS y ámbito de aplicación.

Un proveedor que desarrolle software para un cliente federal civil debe identificar los modelos integrados y presentar la arquitectura propuesta a sus interlocutores de contratación y asesoría jurídica antes de afirmar que cumple los requisitos. Debe incluir los modelos a los que se accede a través de otro proveedor, no solo las cuentas directas de DeepSeek.

En cambio, una empresa minorista privada que evalúe textos publicitarios públicos puede empezar por sus propias normas sobre datos y por la revisión del proveedor. No conviertas una decisión de contratación pública en una afirmación jurídica aplicable a toda la empresa, ni supongas que un despliegue para una empresa privada será aceptable para un cliente gubernamental.

¿Es seguro usar DeepSeek con los datos de tu empresa?

El nivel de sensibilidad de los datos de entrada debe determinar qué aprobación hace falta. Esta tabla propone criterios de partida para una organización privada. Una prohibición aplicable o una restricción de un cliente prevalecen sobre la aprobación técnica.

«Condicionado» significa que el responsable de los datos y la persona a cargo de TI o de cumplimiento han aprobado el despliegue, la finalidad, el acceso y el contrato concretos. No significa que el proveedor haya certificado tu caso de uso.

Con los datos de clientes, un límite útil es comprobar si la información propuesta está autorizada para ese destinatario, en vez de confiar en que un empleado la considere inofensiva. Una queja puede combinar datos personales, un acuerdo comercial confidencial y notas internas.

Con el código, revisa ambas direcciones. Enviar código fuente al exterior exige decidir si se permite divulgarlo; ejecutar código generado es una decisión operativa distinta. Un ejemplo público puede ser una entrada adecuada, aunque el comando sugerido a partir de él necesite revisión antes de ejecutarse en producción.

Para el trabajo regulado, somete a revisión el flujo real: qué información entra, qué decisión sale, quién se basa en ella y dónde se almacena. La página general de seguridad de un proveedor no puede responder esas preguntas específicas de tu organización.

Seguridad de DeepSeek: ¿qué afirmaciones simplifican demasiado el problema?

Las afirmaciones menos útiles reducen decisiones distintas a un único veredicto. Evita estos atajos:

• «Todo uso de DeepSeek envía prompts a DeepSeek». Eso ignora la inferencia realmente independiente. Comprueba la ruta en lugar de deducirla del nombre del modelo.
• «Un proveedor de alojamiento en Estados Unidos hace que cualquier uso esté permitido». La ubicación es solo una parte de la decisión. La restricción federal aborda expresamente las implementaciones de terceros.
• «Desactivar el entrenamiento significa que no se guarda nada». El uso para entrenamiento, el procesamiento durante la inferencia y la conservación responden a preguntas diferentes.
• «Los pesos abiertos equivalen a software auditado». Poder descargar un modelo no demuestra que se hayan evaluado el conjunto de componentes instalados o sus respuestas.

Lo útil no es tranquilizar ni alarmar de forma indiscriminada. Autoriza una tarea definida, con datos definidos y una persona responsable. Para elegir cómo encajar la herramienta en tu trabajo, consulta la comparativa entre DeepSeek y ChatGPT y aplica después la misma revisión del despliegue concreto al servicio elegido.

Cómo autorizar un uso seguro de DeepSeek: concreta las condiciones

El lunes, sustituye el permiso informal por una aprobación escrita que identifique el destino de los datos. El responsable fija la finalidad permitida, TI documenta el servicio y quien lo opera confirma cómo utilizará el personal los resultados y cómo los revisará.

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   Documenta el servicio real

   Haz un inventario de las cuentas de chat del personal, los endpoints de las aplicaciones y los proveedores que sirven los modelos. Identifica al operador, el modelo, el entorno, los usuarios aprobados y la persona responsable de los cambios.

2. 2

   Define qué datos se pueden enviar

   Enumera qué puede introducir el personal y qué requiere aprobación. Usa ejemplos del trabajo real, como descripciones públicas de productos frente a quejas de clientes. Empieza con datos sintéticos en los casos aún sin resolver.

3. 3

   Resuelve el alojamiento y la autorización

   Guarda las condiciones pertinentes y el registro de aprobación. Documenta el enrutamiento, la conservación, el acceso, las herramientas externas y las restricciones contractuales. Remite el trabajo federal sujeto a la medida a los responsables de contratación y asesoría jurídica.

4. 4

   Limita la autoridad y revisa los cambios

   Decide quién comprueba los resultados antes de que los clientes o los sistemas se basen en ellos. Reevalúa el uso cuando cambien el proveedor de alojamiento, el modelo, las condiciones, el tipo de datos o los permisos de las herramientas. Da al personal una vía clara para comunicar una divulgación accidental de información o una acción inesperada.

Recoge esas decisiones en la política de uso aceptable de la IA. Una empresa pequeña puede empezar con tareas basadas en datos públicos; un director de tecnología que contemple dar acceso a documentos internos necesita una revisión documentada del despliegue; un desarrollador que añada herramientas necesita controles de permisos para cada acción.

Preguntas frecuentes

¿Son seguros los sitios web con dominio .AI?

Trata la extensión del dominio como un nombre, no como una señal de aprobación. Identifica al operador, revisa las condiciones aplicables y decide si ese servicio concreto puede recibir tu información.

¿DeepSeek supone un riesgo de seguridad?

Lo útil es evaluar el servicio, el despliegue y la tarea. El tratamiento de datos en servicios alojados, la procedencia del software, el comportamiento del modelo y la autorización de uso necesitan respuestas por separado. Este artículo no ofrece una puntuación de seguridad basada en mediciones.

¿Qué información no debes compartir con una IA?

No incluyas credenciales ni secretos en los prompts. No envíes documentos empresariales confidenciales, registros de clientes identificables ni información regulada salvo que se hayan aprobado ese uso y ese servicio concretos. Incluso un material de origen público puede volverse sensible cuando le añades instrucciones internas o archivos adjuntos.

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