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La tokenización es un método para proteger los datos confidenciales de los chatbots reemplazándolos por tokens sin sentido y, al mismo tiempo, manteniendo los datos originales almacenados de forma segura en un sistema seguro e independiente llamado bóveda de fichas. Este proceso garantiza que, incluso si los piratas informáticos acceden al sistema de chatbots, los datos permanecen inutilizables para ellos. La tokenización es vital para proteger los detalles de pago, la información personal y los registros médicos, al tiempo que garantiza que los chatbots puedan seguir funcionando sin interrupciones.
La tokenización es especialmente útil para industrias como el comercio electrónico, la atención médica y los recursos humanos, donde la información confidencial debe protegerse. En comparación con métodos como el cifrado o la anonimización, la tokenización destaca por su capacidad de proteger los datos y, al mismo tiempo, mantener su funcionalidad para los procesos de los chatbots.
La tokenización en los sistemas de chatbot implica tres pasos clave: identificar los datos confidenciales, reemplazarlos por tokens y almacenar de forma segura los datos originales.
El primer paso es reconocer la información confidencial que requiere protección. Los chatbots aprovechan el aprendizaje automático para detectar datos como números de tarjetas de crédito, números de seguro social, registros médicos y otra información de identificación personal (PII).
Los sistemas avanzados utilizan el aprendizaje automático para escanear y marcar automáticamente el contenido confidencial en varios formatos, como documentos, imágenes y archivos de audio, lo que garantiza que no se pase por alto ningún dato importante. Este proceso de detección implica escanear en busca de patrones y formatos específicos. Por ejemplo, filtros de validación de entrada puede impedir que los usuarios introduzcan datos confidenciales, como números de tarjetas de crédito, directamente en las interfaces de los chatbots.
En el sector sanitario, el proceso de detección se hace aún más preciso. Por ejemplo, al analizar una nota médica que contiene datos regulados por la HIPAA, el sistema puede identificar y marcar detalles como los nombres de los pacientes, las fechas de nacimiento y las fechas de las visitas. Cada información confidencial se clasifica para su tokenización.
Una vez que se identifican los datos confidenciales, se sustituyen por fichas sin sentido que imitan el formato de los datos originales pero que no contienen información explotable.
«La tokenización reemplaza un elemento de datos confidenciales, por ejemplo, un número de cuenta bancaria, por un sustituto no sensible, conocido como token... Es un identificador único que conserva toda la información pertinente sobre los datos sin comprometer su seguridad». - Imperva
La generación de tokens se basa en métodos como algoritmos reversibles, funciones criptográficas unidireccionales o tablas de tokens aleatorias predefinidas. Por ejemplo, al procesar una tarjeta de crédito, el PAN (p. ej., 1234-4321-8765-5678) se sustituye por un token (p. ej., 6f 7% GF38hfua). El comerciante usa el token para llevar un registro y lo envía al procesador de pagos para su destokenización y confirmación del pago.
Los tokens mantienen la estructura de los datos originales, lo que permite operaciones fluidas. En el sector de la salud, por ejemplo, los nombres de los pacientes pueden sustituirse por marcadores de posición como [NOMBRE_DE_PACIENTE_1], mientras que las fechas de nacimiento pasan a ser [DOB_1]. Esto garantiza que las relaciones dentro de los datos permanezcan intactas y, al mismo tiempo, elimina los identificadores directos.
El último paso es almacenar de forma segura los datos originales en una bóveda de fichas. Esta bóveda es el único lugar donde los tokens pueden volver a asignarse a sus valores originales.
«Los datos verdaderos se guardan en una ubicación separada, como una plataforma externa segura... Los datos originales no entran en su entorno de TI»
Las bóvedas de fichas, que suelen formar parte de la pasarela de pago de un comerciante, utilizan medidas de seguridad escalonadas. El acceso está estrictamente controlado y auditado para evitar el uso no autorizado. Incluso si los atacantes obtienen acceso a los tokens, no pueden recuperar los datos originales, ya que permanecen aislados en una bóveda segura.
Algunos sistemas utilizan tokenización sin bóveda, que elimina la necesidad de una bóveda centralizada mediante el empleo de algoritmos reversibles. Por ejemplo, FortanixSu cifrado que preserva el formato genera tokens en tiempo real sin depender de las búsquedas en las bases de datos.
Esta arquitectura garantiza que los sistemas de chatbot nunca manejen directamente datos confidenciales. Cuando un chatbot procesa un pago o accede a información protegida, envía el token a una bóveda segura, que realiza las operaciones necesarias y solo devuelve los resultados. Esta separación significa que incluso los administradores y desarrolladores del sistema interactúan únicamente con los tokens, no con los datos confidenciales reales.
Plataformas como prompts.ai integre la tokenización con el seguimiento del uso en tiempo real, ofreciendo una infraestructura segura y eficiente. Esta configuración, combinada con un modelo financiero de pago por uso, garantiza que las plataformas puedan gestionar flujos de trabajo de IA avanzados sin comprometer la información confidencial de los clientes.
El uso de la tokenización en los sistemas de chatbot ofrece una serie de ventajas para las empresas que manejan información confidencial de los clientes. Estos beneficios se derivan del proceso seguro de tokenización descrito anteriormente, en el que la bóveda de fichas desempeña un papel clave a la hora de aislar los datos confidenciales de las operaciones rutinarias. La tokenización mejora la seguridad de los datos, el cumplimiento normativo y los controles internos de los chatbots que gestionan los datos confidenciales de los clientes.
La tokenización actúa como un poderoso escudo, lo que hace que los datos confidenciales sean inútiles para los ciberdelincuentes. Incluso si los atacantes infringen un sistema tokenizado, solo obtienen acceso a fichas sin sentido que no pueden revertirse sin una bóveda de fichas segura. Onda de código lo explica bien:
«La tokenización garantiza que, incluso si los atacantes acceden a su sistema, los datos confidenciales que buscan permanecen protegidos. Los tokens no tienen sentido sin la bóveda de fichas, lo que hace que los datos robados sean inútiles para los piratas informáticos». — Codewave
Este enfoque reduce significativamente el riesgo de violaciones de datos. Los tokens mantienen el formato y la funcionalidad de los datos originales, lo que minimiza la exposición al fraude.
La tokenización también ayuda a las empresas a cumplir con las normas de protección de datos al reducir el alcance del manejo de datos confidenciales, lo que es particularmente beneficioso para el cumplimiento de PCI DSS. Al reemplazar los detalles de pago confidenciales por fichas, las empresas pueden evitar almacenar los datos reales de los titulares de las tarjetas, lo que reduce el alcance de la auditoría de la PCI. Esto se traduce en menores costos de cumplimiento y en un proceso de auditoría más fluido.
Más allá de los datos de pago, la tokenización contribuye al cumplimiento del RGPD al proteger la información personal y mantener las operaciones intactas. En la atención médica, por ejemplo, la tokenización permite a los equipos de investigación analizar los resultados de los pacientes utilizando identificadores tokenizados en lugar de historias clínicas completas, lo que contribuye al cumplimiento de la HIPAA. Las instituciones financieras también se benefician de la tokenización, ya que refuerza los esfuerzos de cumplimiento y fomenta la confianza de los clientes. Estos beneficios normativos se alinean con las mejoras de seguridad que se describen a continuación.
La tokenización no consiste solo en proteger contra los ataques externos, sino que también refuerza la seguridad interna. Al mantener los datos confidenciales inaccesibles incluso para el personal autorizado, la tokenización mitiga las amenazas internas. Los empleados pueden interactuar con los datos tokenizados sin tener que ver la información confidencial subyacente. Por ejemplo, los agentes del servicio de atención al cliente pueden ver los detalles tokenizados de los clientes en sus paneles sin acceder a los registros personales completos, lo que refuerza el marco de seguridad general.
Esta separación de datos también es útil para fines de desarrollo y capacitación, ya que simplifica la administración del control de acceso. La tokenización apoya el principio del mínimo privilegio, lo que garantiza que los empleados solo accedan a la información necesaria para sus funciones.
Plataformas como prompts.ai demuestran estos beneficios al integrar la tokenización con el seguimiento del uso en tiempo real. Esto brinda a las empresas una infraestructura segura que protege los datos confidenciales y, al mismo tiempo, permite flujos de trabajo avanzados de inteligencia artificial mediante un modelo de pago por uso.
La tokenización no solo tiene que ver con la seguridad, sino con la adaptación a los desafíos únicos de varias industrias. Cuando se aplica al desarrollo de chatbots, la tokenización ayuda a proteger la información confidencial y, al mismo tiempo, a cumplir con los requisitos reglamentarios. Analicemos cómo esta tecnología está transformando el comercio electrónico, la atención médica y las operaciones internas, como los recursos humanos y la atención al cliente.
Para los minoristas en línea, la seguridad de los pagos es una prioridad absoluta, especialmente cuando se procesan transacciones a través de chatbots. La tokenización de los pagos reemplaza los números de las tarjetas de crédito por fichas aleatorias, lo que preserva la funcionalidad y elimina el riesgo de que se revelen los detalles reales del pago.
Tenga en cuenta lo siguiente: las filtraciones de datos aumentaron un 78% en 2023, y el 66% de los consumidores informaron haber perdido la confianza en las empresas tras este tipo de incidentes. El infame Objetivo incumplimiento de 2013, que resultó en una Acuerdo de 18,5 millones de dólares con 47 estados, subraya los riesgos financieros y reputacionales de no proteger los datos de los titulares de tarjetas.
Los chatbots de comercio electrónico utilizan la tokenización para proteger la información confidencial durante las compras. Por ejemplo, los números de las tarjetas de crédito se sustituyen inmediatamente por fichas antes de almacenarlos o transmitirlos. Esto elimina la necesidad de que las empresas gestionen datos de pago sin procesar, lo que reduce el riesgo de infracciones. Los tokens también se pueden reutilizar para transacciones futuras, lo que simplifica el proceso de pago y mejora la experiencia del cliente.
El diseño inteligente desempeña un papel clave en este sentido. Los chatbots pueden incluir filtros de validación de entrada para impedir que los usuarios ingresen información confidencial como números de tarjetas. Además, los clientes pueden ser redirigidos a Pasarelas de pago compatibles con PCI o páginas de pago alojadas de forma segura, garantizando que los datos confidenciales nunca pasen por la interfaz del chatbot.
En la atención médica, la tokenización es indispensable para proteger la información de los pacientes y, al mismo tiempo, cumplir con regulaciones estrictas como la HIPAA. Los chatbots de atención médica suelen gestionar datos confidenciales, desde historiales médicos hasta detalles de citas, por lo que es imprescindible una implementación segura. Se espera que el mercado de chatbots de atención médica crezca desde De 1.202,1 millones de dólares en 2024 a 4.355,6 millones de dólares en 2030, lo que refleja la creciente dependencia de estos instrumentos.
«La tokenización de datos mejora la seguridad de los pacientes: las organizaciones pueden usar soluciones de tokenización para los escenarios cubiertos por la HIPAA. Al sustituir la información médica protegida electrónicamente (ePHI) y la información personal no pública (NPPI) por un valor tokenizado, las organizaciones sanitarias pueden cumplir mejor con las normas de la HIPAA».
Tomemos el ejemplo de una clínica ortopédica de tamaño mediano en California. Al implementar un asistente virtual que cumple con la HIPAA, la clínica redujo las llamadas relacionadas con las citas en un 65%, mejoró la satisfacción de los pacientes y eliminó las violaciones de la información médica protegida.
La tokenización en la atención médica reemplaza los identificadores de los pacientes y los datos confidenciales por tokens que conservan el formato original. Esto permite al personal programar citas, gestionar las interacciones y acceder a la información necesaria, todo ello sin exponer los datos reales de los pacientes.
La tokenización no es solo para las aplicaciones orientadas al cliente, sino que también supone un punto de inflexión para las operaciones internas, como los recursos humanos y la atención al cliente. Al minimizar la exposición de los datos personales, la tokenización garantiza que, incluso si se roban los tokens, no tengan sentido sin el sistema de tokenización asociado.
Por ejemplo, los agentes de servicio al cliente pueden ver datos tokenizados de clientes o empleados, como números de seguro social o detalles financieros, sin acceder a la información real. En RRHH, esto significa que los detalles confidenciales, como los salarios, las evaluaciones de desempeño y los datos personales, permanecen seguros, incluso si los sistemas internos se ven comprometidos.
La tokenización también facilita el intercambio seguro de datos. Los equipos de recursos humanos pueden compartir registros anónimos de interacciones de los empleados con los equipos de gestión o análisis sin exponer datos personales sin procesar. Del mismo modo, los gerentes de atención al cliente pueden analizar las métricas de calidad del servicio utilizando identificadores tokenizados en lugar de perfiles de clientes completos.
Plataformas como prompts.ai llevan esto un paso más allá al integrar la tokenización con el seguimiento del uso en tiempo real. Esta configuración ofrece a las empresas una infraestructura segura y escalable que protege los datos confidenciales y, al mismo tiempo, permite flujos de trabajo de inteligencia artificial avanzados, todo ello a través de un modelo de precios transparente y de pago por uso. Es una forma práctica de mantener la eficiencia sin comprometer la seguridad en todas las interacciones de los chatbots.
Cuando se trata de proteger los datos de los chatbots, destacan varias opciones: tokenización, cifrado, seudonimización y anonimización. Cada método tiene sus propios puntos fuertes, pero la tokenización suele convertirse en la opción ideal para un manejo de datos seguro y que preserve el formato. Analicemos cómo se comparan estos métodos y por qué con frecuencia se prefiere la tokenización.
Tokenización reemplaza la información confidencial por un token no confidencial que se asigna a los datos originales a través de un sistema de tokenización seguro. Esto garantiza que los datos reales nunca ingresen a los sistemas operativos, lo que reduce significativamente la exposición y el riesgo.
Cifrado, por otro lado, transforma los datos en un formato ilegible mediante algoritmos criptográficos y una clave específica. Esto garantiza la confidencialidad y hace que los datos sean inaccesibles para personas no autorizadas. Sin embargo, el cifrado altera la estructura original de los datos.
Seudonimización sustituye la información de identificación personal (PII) por identificadores únicos (seudónimos). Si bien este método reduce el riesgo de infracciones, es reversible y conserva la utilidad de los datos, lo que lo hace útil para la investigación y el análisis.
Anonimización adopta un enfoque más permanente al eliminar todos los identificadores, lo que hace imposible rastrear los datos hasta una persona. Este método garantiza el cumplimiento de normativas como el RGPD, ya que la información ya no se considera información de identificación personal. Sin embargo, con frecuencia limita el uso práctico de los datos.
La tokenización brilla en escenarios en los que los datos confidenciales deben protegerse sin alterar su formato. Cuando se combina con el cifrado, crea un marco de seguridad sólido.
Los problemas de privacidad están en su punto más alto. Un asombroso 73% de los consumidores se preocupa por la forma en que se manejan sus datos personales cuando interactúan con los chatbots. Reglamentos como el RGPD imponen fuertes sanciones en caso de incumplimiento, que llegan a alcanzar los 20 millones de euros, es decir, el 4% de los ingresos mundiales. Hay mucho en juego: las filtraciones de datos en Europa afectaron a 1.186 víctimas en 2023, lo que representa un aumento del 52% con respecto al año anterior.
«Para garantizar que su chatbot funcione de forma ética y legal, céntrese en minimizar los datos, implemente un cifrado sólido y proporcione mecanismos claros de aceptación para la recopilación y el uso de datos». — Steve Mills, director de ética de IA de Boston Consulting Group.
La tabla destaca las diferencias clave: si bien tanto la tokenización como la seudonimización mantienen la utilidad de los datos, la seudonimización es menos segura porque la PII aún se almacena. La anonimización es excelente para el cumplimiento, pero sacrifica la utilidad de los datos. La tokenización ofrece una solución equilibrada que preserva el formato de los datos y minimiza la exposición.
Plataformas como prompts.ai demuestran cómo la tokenización mejora la seguridad de los chatbots. Es particularmente eficaz para los datos en reposo, mientras que el cifrado es más adecuado para proteger los datos en tránsito. Con Investigación sobre el enebro Al predecir 1 billón de transacciones tokenizadas para 2026, está claro que la tokenización se está convirtiendo en el método preferido para proteger los datos confidenciales.
La tokenización protege las interacciones de los chatbots al reemplazar los datos confidenciales por tokens irreversibles, lo que ofrece una sólida capa de protección. Dado que las organizaciones experimentaron un asombroso aumento del 78% en las filtraciones de datos en 2023, la urgencia de adoptar medidas eficaces de seguridad de los datos nunca ha sido mayor. Este método no solo protege la información confidencial, sino que también garantiza que su utilidad permanezca intacta para fines operativos.
Lo que diferencia a la tokenización es su capacidad para mantener el formato de datos original y, al mismo tiempo, eliminar los riesgos de exposición. A diferencia del cifrado, que se puede deshacer si las claves de descifrado se ven comprometidas, los tokens son irreversibles sin acceso al sistema de tokenización seguro. Esto lo hace especialmente adecuado para los chatbots, donde preservar la funcionalidad de los datos es fundamental sin comprometer la seguridad.
Para las industrias sujetas a regulaciones estrictas, la tokenización simplifica el cumplimiento de marcos como PCI DSS, HIPAA y GDPR. Al garantizar que los datos confidenciales nunca entren en los sistemas operativos, se alinea con los principios de privacidad desde el diseño, lo que reduce el riesgo de incumplimiento.
«La tokenización de datos reemplaza los valores confidenciales, como los números de tarjetas de crédito o los números de seguridad social, por tokens no confidenciales pero con un formato coherente... eso significa que sus modelos de IA, herramientas de análisis y aplicaciones siguen funcionando según lo diseñado, sin poner en riesgo los datos originales». - Fortanix Inc.
Más allá del cumplimiento, la tokenización también ayuda a reducir el fraude y refuerza la confianza de los consumidores. McKinsey & Company estima que las pérdidas por fraude con tarjetas de pago alcanzarán los 400 000 millones de dólares en la próxima década, y que el 66% de los consumidores afirman que perderían la confianza en una empresa tras una violación de datos, los beneficios financieros y de reputación de la tokenización son evidentes.
La tokenización cambia las reglas del juego para la seguridad de los chatbots, ya que ofrece una combinación de protección, cumplimiento y eficiencia operativa.
prompts.ai ofrece un seguimiento seguro de los tokens de pago por uso que se integra a la perfección con modelos lingüísticos de gran tamaño, lo que garantiza una sólida seguridad de la IA. A medida que la transformación digital se acelere y los chatbots se vuelvan más frecuentes, la tokenización seguirá siendo una tecnología fundamental para crear sistemas de IA conversacional seguros, confiables y que cumplan con las normas.
La tokenización y el cifrado son dos enfoques distintos para proteger los datos, cada uno con diferentes propósitos. Tokenización funciona reemplazando la información confidencial, como los números de tarjetas de crédito, por fichas únicas y no confidenciales que no tienen ningún valor inherente. Estos tokens no tienen sentido fuera del sistema seguro que los asigna a los datos originales. Cifrado, por el contrario, codifica los datos en un formato ilegible mediante algoritmos criptográficos, lo que requiere una clave de descifrado específica para restaurar la información original.
La tokenización es particularmente eficaz para la salvaguardia datos estructurados (como los detalles de pago) que se almacenan en reposo, ya que reduce las posibilidades de exponer información confidencial. Por otro lado, el cifrado es más adecuado para proteger datos en tránsito o datos no estructurados, como las comunicaciones basadas en texto. Según los requisitos de seguridad de un sistema de chatbot, estos dos métodos a menudo se pueden usar juntos para mejorar la protección general.
La integración de la tokenización en los sistemas de chatbot no está exenta de obstáculos. Una de las principales preocupaciones es garantizar la seguridad y privacidad de los datos, especialmente cuando se trata de detalles delicados como registros médicos o información de pago. La tokenización debe cumplir con rigurosos estándares regulatorios, como la HIPAA para la atención médica o el PCI DSS para el comercio electrónico, para proteger estos datos adecuadamente.
Otro desafío importante radica en manejo de un lenguaje complejo y ambiguo. Los chatbots necesitan procesar y tokenizar con precisión una amplia gama de entradas, ya se trate de terminología específica de la atención médica o de consultas detalladas sobre productos en el comercio electrónico. Además, escalar estos sistemas para que manejen varios idiomas y diversos casos de uso sin perder precisión añade otro nivel de dificultad.
Incluso con estos obstáculos, la tokenización desempeña un papel clave a la hora de proteger la información confidencial y mejorar el rendimiento de los chatbots. Herramientas como prompts.ai puede simplificar este proceso al combinar la tokenización con el procesamiento avanzado del lenguaje natural y los flujos de trabajo automatizados.
La tokenización desempeña un papel clave en el cumplimiento de los requisitos reglamentarios, como GDPR y HIPAA. Funciona sustituyendo los detalles confidenciales, como los datos personales o la información médica protegida (PHI), por fichas únicas y no confidenciales. Estos tokens no tienen sentido por sí solos, lo que los hace mucho menos atractivos para los piratas informáticos y reduce significativamente el riesgo de que se produzcan filtraciones de datos durante las interacciones con los chatbots.
Al proteger los datos confidenciales, la tokenización no solo ayuda a las empresas a cumplir con las estrictas leyes de protección de datos, sino que también refuerza la confianza de los usuarios. Además, minimiza las posibles consecuencias si alguna vez se produce un acceso no autorizado.
