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Auditoría de privacidad, seguridad y cumplimiento — Chatbot de atención al cliente

Plantilla opcional. Puedes reorganizarla como quieras, siempre que el documento cubra las tres partes del ejercicio.

Autor/a: tu nombre Fecha: AAAA-MM-DD


Paso 0 · Sector elegido

Sector: e-commerce | banca | salud | educación | RRHH

Breve descripción de la empresa ficticia y del chatbot (a qué datos accede, qué acciones puede ejecutar).


Parte 1 · Clasificación regulatoria

1.1 Categoría de riesgo según el EU AI Act

Categoría: riesgo inaceptable | alto riesgo | riesgo limitado | riesgo mínimo

Justificación (condicionada por el sector):

...

1.2 Obligaciones y sanciones

Obligación Qué implica para nuestro chatbot
... ...

Sanciones máximas por incumplimiento (vigentes desde agosto de 2026): ...

1.3 Principios del GDPR aplicables

  • Base legal del tratamiento: ...
  • Minimización de datos: ...
  • Privacidad por diseño y por defecto: ...

Parte 2 · Análisis de riesgos

2.1 Los 3 riesgos más críticos (OWASP Top 10 for LLM Applications 2025)

Riesgo 1 — LLMXX: nombre del riesgo

Por qué es crítico para este chatbot: ...

Escenario de ataque concreto: qué escribe el atacante, qué hace el sistema, qué se filtra o qué acción indebida se ejecuta.

Riesgo 2 — LLMXX: nombre del riesgo

Por qué es crítico: ...

Escenario de ataque concreto: ...

Riesgo 3 — LLMXX: nombre del riesgo

Por qué es crítico: ...

Escenario de ataque concreto: ...

2.2 Inventario de PII

Dato (PII) Origen ¿Necesario para responder?
... ... ...

Qué pasaría si estas conversaciones llegan sin filtrar al proveedor del LLM: ...


Parte 3 · ¿Local, cloud o híbrido? (máx. media página)

Dimensión LLM comercial (cloud) Modelo local (p. ej. Ollama + Qwen 2.5)
Coste ... ...
Privacidad ... ...
Cumplimiento ... ...
Calidad ... ...

Recomendación final (coherente con el sector del Paso 0): ...


🟢 Bonus (opcional)

Anonimización con Presidio · Política de uso de IA (5 reglas) · LLM local con Ollama — incluye aquí el que hayas elegido.