La guía definitiva sobre la privacidad y seguridad de los agentes de voz con IA

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Una encuesta llevada a cabo por Deloitte en 2024 reveló que el 40 % de los profesionales considera la privacidad de los datos como su principal preocupación con respecto a la IA.* Aunque los agentes de voz con IA pueden gestionar las llamadas con una eficiencia y personalización similares a las que ofrecen las personas, esta innovación trae consigo preguntas éticas y de privacidad importantes. 

Si tus clientes potenciales consideran que tu uso de la IA no está supervisado, la confianza en tu equipo de ventas (y los ingresos) pueden verse amenazados. Para los departamentos de soporte, el procesamiento de datos de IA puede aumentar las probabilidades de que se cometan infracciones de cumplimiento de las leyes de privacidad de datos. En esta guía, te explicamos cómo funciona la tecnología de IA para llamadas, por qué la privacidad de los datos de voz es excepcionalmente compleja, las consideraciones éticas clave que van más allá del cumplimiento y las prácticas recomendadas que los encargados pueden seguir para adoptar los agentes de IA de forma responsable. 

Ten en cuenta que este artículo no pretende ofrecer instrucciones legales definitivas, sino convertirse más bien en una guía sobre algunos aspectos que debes tener en cuenta. Te recomendamos que hables con el servicio de asesoramiento legal adecuado antes de implementar tu estrategia de llamadas con IA. 

En resumen 

• Los agentes de voz con IA procesan la voz de los clientes recogida durante las comunicaciones a través del recorrido completo de los datos, desde la captura y la transcripción hasta el almacenamiento y la integración. Por eso, es esencial contar con una seguridad integral.

• La información de estas llamadas puede incluir señales biométricas y emocionales que son especialmente sensibles y que pueden revelar mucho más de lo que las personas comparten conscientemente.

• Las normativas internacionales, como la Ley de IA de la UE, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), crean requisitos de cumplimiento complejos que varían mucho de una jurisdicción a otra.

• Entre los riesgos clave de la IA en llamadas se incluyen la captura de datos no intencionada, el acceso no autorizado, el uso indebido de elaboración de perfiles, el fraude de clonación de la voz y los fallos en materia de cumplimiento transfronterizo.

• Las empresas que adoptan la privacidad desde el diseño, el cifrado, la expurgación, el acceso basado en roles y la educación de los clientes pueden implementar la IA en las llamadas de manera responsable.

¿Cómo funciona la tecnología de llamadas con IA?

Para comprender las implicaciones que tienen los agentes de voz con IA en la privacidad, ayuda definir primero lo que entendemos por esta tecnología y cómo gestiona los datos de clientes. Un agente de voz con IA es un software basado en grandes modelos de lenguaje (LLM) que puede tener conversaciones de voz con las personas. Cada una de estas llamadas se basa en un recorrido estructurado de los datos.

• Captura de voz: El audio de los clientes se graba a través de un micrófono.Procesamiento en tiempo real: El procesamiento de voz a texto y el del lenguaje natural (NLP) convierten el audio en texto y analizan el significado y la intención.

• Generación de respuesta: El sistema produce una respuesta, a menudo a través de herramientas de IA generativa especializadas, y se deriva a un agente humano si se necesita una respuesta más matizada.

• Almacenamiento de datos: Las transcripciones, los archivos de audio y los metadatos (por ejemplo, la fecha y la hora, las notas de los agentes, las etiquetas de sentimiento) se registran de forma segura en bases de datos o sistemas de almacenamiento en la nube.

• Integración: El agente de voz con IA se conecta a otros sistemas, como CRM o centros de ayuda, para compartir notas de las llamadas y detalles de los clientes.

Para los responsables de tecnología, es esencial planificar este recorrido de los datos de manera integral. Así se garantiza que las políticas de cifrado y control se apliquen en todas las etapas, no solo cuando se recopilan los datos, y que las protecciones permanezcan se mueva donde se mueva la información.

[H3] Señales biométricas y emocionales específicas de la voz

Los datos de voz no solo incluyen lo que dice una persona, sino también cómo lo dice. Los sistemas de IA pueden extraer señales biométricas y emocionales de las llamadas para inferir la identidad, el origen étnico, el sentimiento, la intención e incluso el estado de salud. Entre estas señales se incluyen:

• Características prosódicas: Elementos como la entonación, el tono, el ritmo y la velocidad del habla pueden indicar estrés, frustración o confianza.

• Biomarcadores vocales: Se utilizan patrones vocales sutiles para detectar afecciones neurológicas (como párkinson o depresión) o estados físicos (como cansancio).

• Firmas acústicas: Las huellas vocales son únicas y pueden identificar a las personas, incluso en diferentes contextos.

• Señales paralingüísticas: Los sonidos no verbales, como los suspiros, los titubeos y la risa, ayudan a transmitir estados emocionales.

Dado que estas características son involuntarias y persistentes, plantean importantes preocupaciones de seguridad. A diferencia de los datos escritos, las personas no pueden enmascarar ni ocultar fácilmente esta información. Si se utilizan indebidamente o se filtran, las inferencias basadas en la voz pueden revelar más detalles de los que una persona comparte conscientemente, lo que convierte a la voz en una modalidad biométrica de alto riesgo única.

Por qué la privacidad es importante en la tecnología de llamadas por IA 

Cuando se trata de datos de clientes, no todos los formatos son iguales. La transcripción de un bot de chat solo captura las palabras que escribe una persona.

Pero en el caso de las llamadas con IA, los riesgos son mayores. Además de los datos biométricos, las conversaciones también pueden capturar voces de fondo o comentarios informales que nunca se pretendieron grabar. Esto significa que las empresas se arriesgan a almacenar información personal sin el consentimiento adecuado, lo que supone un peligro tanto para el cumplimiento como para la confianza de los clientes.

Normativas relacionadas con la IA

A nivel internacional, las nuevas normativas de IA abordan estos riesgos. En 2024, la UE anunció la Ley de IA, la primera normativa completa sobre el uso de la IA de todo el mundo que presentaba una entidad reguladora importante. 

Divide los diferentes usos de la IA por categorías de riesgo (inaceptable, alto, mínimo y limitado) e impone responsabilidades a las empresas que emplean sistemas de alto riesgo. Estas categorías se aplican tanto a las empresas con sede en la UE como a las personas de terceros países que utilizan sistemas de IA y cuyos resultados se utilizan en la UE.

Si bien EE. UU. carece de una ley federal completa que regule el uso de la IA, hay un mosaico de directrices y normativas estatales. Desde 2019, se han presentado al menos 29 proyectos de ley en 17 estados diseñados específicamente para regular el uso de la IA, muchos de los cuales se centran en la privacidad y la responsabilidad de los datos.

Normativas de privacidad de datos

Además de las leyes específicas para el uso de la IA, las normativas de privacidad de datos regulan la forma en la que las empresas pueden recopilar y procesar la información de los clientes. En el Espacio Económico Europeo (EEE), el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) pone el listón alto: la recopilación mínima de datos y el consentimiento explícito son obligatorios y los datos biométricos entran dentro de una "categoría especial" que requiere controles más estrictos. En Estados Unidos, las reglas están fragmentadas. Una vez más, no existe una ley federal de privacidad de datos, pero las leyes estatales, como la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA, por sus siglas en inglés), otorgan a los residentes algunos derechos. 

También hay leyes concretas para los diferentes sectores, como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA, por sus siglas en inglés), que se aplica en contextos sanitarios específicos, y la Ley Gramm-Leach-Bliley (GLBA), que regula cómo las instituciones financieras gestionan la información privada sobre la economía de sus clientes. 

En Asia, la adopción es rápida, pero los marcos normativos siguen siendo desiguales. La Ley de Protección de la Información Personal (PIPL, por sus siglas en inglés) de China otorga derechos similares a los que ofrece el RGPD de la UE, pero gran parte del sudeste asiático todavía carece de marcos normativos completos.

¿Cuáles son las principales preocupaciones en materia de privacidad con respecto a los agentes de voz con IA?

Los desafíos de implementar asistentes de voz con IA de forma segura recaen directamente sobre los responsables, desde proteger la confianza de los clientes hasta garantizar un cumplimiento estricto. 

La destreza con la que gestiones estos riesgos determinará si la IA en llamadas refuerza el rendimiento empresarial o lo expone a riesgos.

Captura de datos no intencionada

Los agentes de voz con IA que posean desencadenantes de activación sensibles pueden grabar más información de la necesaria, como conversaciones previas a la llamada, comentarios que se producen después de la conversación o voces de fondo. 

Incidentes como la grabación de conversaciones personales por parte de Alexa de Amazon muestran la facilidad con la que esto puede ocurrir. Este tipo de recopilación accidental de datos de voz plantea riesgos legales y erosiona la confianza.Cómo mitigarlo: Recopila siempre el consentimiento explícito de las personas antes de grabar las llamadas y configura los agentes de IA para que cumplan con sus elecciones.

Riesgos de acceso a los datos y almacenamiento

Almacenar grabaciones de voz en la nube crea riesgos de seguridad si el acceso no se controla de manera estricta. Además, sin permisos basados en roles, las personas que no necesitan acceso podrían seguir escuchando conversaciones confidenciales. 

El cifrado, los registros de auditoría y las políticas de retención estrictas ayudan a evitar las filtraciones de datos, el uso indebido de información privilegiada y las infracciones de las normas de limitación del almacenamiento que establece el RGPD.Cómo mitigarlo: Aplica el acceso basado en roles, supervisa el uso con registros de auditoría y establece políticas claras para eliminar grabaciones de voz y evitar el almacenamiento innecesario a largo plazo.

Elaboración de perfiles y uso indebido de los datos de llamadas

La IA en llamadas puede inferir rasgos demográficos y psicológicos a partir del tono, el ritmo y el idioma. Si esta información se utiliza para publicidad personalizada o se comparte con terceros sin el consentimiento de la persona que llama, puedes infringir normativas como el RGPD o la CCPA. 

Más allá de los riesgos relacionados con la infracción de las normativas, la elaboración oculta de perfiles socava la confianza de los clientes y puede afectar directamente a los ingresos debido a la pérdida de consumidores y al daño a la reputación.

Cómo mitigarlo: Protege la confianza de los clientes prohibiendo la elaboración de perfiles para publicidad y garantizando que todo uso que se haga de los datos de llamadas sea transparente y esté basado en el consentimiento.

Amenazas de clonación de la voz y suplantación

Las herramientas de creación de deepfakes con IA ahora pueden replicar la voz de una persona simplemente con unos segundos de audio. Esto abre la puerta al fraude, la suplantación, el robo de identidad y los ataques de ingeniería social. 

Si las muestras de voz se roban o se almacenan sin la protección adecuada, se pueden convertir en armas para eludir la autenticación o para obtener acceso no autorizado a la información de las cuentas.

Cómo mitigarlo: Implementa medidas de seguridad para las características biométricas y aplica la autenticación multifactor (MFA) para bloquear los intentos de suplantación. Crea también planes de comunicación que tranquilicen a los clientes y protejan la confianza en caso de fraude.

Desafíos relacionados con el cumplimiento transfronterizo

Cuando las llamadas cruzan fronteras, las empresas se enfrentan a un mosaico de leyes de privacidad. El RGPD requiere el consentimiento informado y una recogida estrictamente mínima de datos, mientras que las normativas estadounidenses son más laxas y específicas para cada estado o sector.

Sin una planificación cuidadosa, la implementación a nivel internacional de la IA de voz puede dar lugar a transferencias de datos ilegales, multas por infracción de normativas o interrupción de las operaciones.

Cómo mitigarlo: Forma a los equipos en las diferencias entre las diversas jurisdicciones y configura plataformas con controles de geolocalización.

Desafíos éticos más allá del cumplimiento 

El cumplimiento de las normativas es solo el requisito básico. La IA en llamadas también plantea preguntas éticas más profundas sobre la equidad, la transparencia y el uso responsable de los datos íntimos de los clientes. 

Los equipos legales no pueden resolver estos desafíos por sí solos. Para priorizar el desarrollo responsable de la IA, necesitas establecer obligaciones claras para los líderes empresariales que determinan cómo se implementa la tecnología.

Consentimiento y transparencia

La práctica ética va más allá del cumplimiento: implica indicar con claridad cuándo se va a realizar la grabación, durante cuánto tiempo se almacenarán los datos y para qué se utilizarán. 

Incluso cuando las empresas cumplen con las normativas, muchas personas todavía no entienden por completo lo que sucede con sus datos de voz; las políticas de privacidad a menudo están escritas en jerga técnica o legal que la mayoría de los clientes nunca leerán. 

La comunicación accesible sobre el procesamiento de datos genera confianza y refuerza la privacidad del usuario. Por lo tanto, para acrecentar la confianza con las personas que llaman, implementa políticas claras de consentimiento y transparencia.

Sesgos y discriminación

Los sistemas de reconocimiento de voz pueden tener dificultades para comprender diversos acentos o dialectos o para entender a las personas con discapacidad del habla o del lenguaje. 

Cuando esto provoca errores o interacciones infructuosas, los clientes pueden sentirse excluidos. Además, si la IA en llamadas siempre funciona mejor para algunos grupos que para otros, el resultado puede ser un servicio y un tratamiento desiguales. 

Las empresas que adoptan estas herramientas deben asegurarse de que se someten a pruebas con voces diversas y que se auditan periódicamente en busca de sesgos. Para integrar la equidad en tu proceso, exige datos de entrenamiento diversos, realiza periódicamente auditorías de sesgos y ofrece opciones alternativas, como agentes humanos.

Preocupaciones sobre la vigilancia

Los datos de llamadas almacenados pueden plantear preocupaciones sobre la posible vigilancia, ya sea por parte de empresas como por parte de autoridades gubernamentales. En algunas jurisdicciones, las normas de privacidad estrictas coexisten con las cláusulas de seguridad nacional que permiten el acceso federal a los datos. 

Incluso en jurisdicciones menos restrictivas, las personas que llaman pueden mostrar preocupación por el hecho de que sus conversaciones se supervisen o se evalúen sin su consentimiento. Estas percepciones afectan a la confianza y plantean preguntas éticas sobre los límites que deberían tener las empresas con respecto a la retención y el análisis de los datos de llamadas.

Para proteger la confianza, establece políticas claras sobre la supervisión y aborda abiertamente las preocupaciones sobre la vigilancia que muestran las personas que llaman.

¿Cuáles son las prácticas recomendadas para proteger los datos de llamadas con IA?

A continuación, se indican cinco aspectos que se deben tener en cuenta a la hora de analizar cómo se pueden implementar agentes de voz con IA para dar un soporte al cliente de forma segura. Cada consejo aborda una parte diferente del recorrido de los datos e indica cuáles son las funciones responsables de establecer las protecciones.

1. Principios de privacidad desde el diseño

La privacidad no debería ser algo que se plantee a posteriori. Al integrar el cumplimiento y la ética en la implementación de tu agente de IA, debes comprobar que las medidas de seguridad se cumplan desde el principio y no aplicarlas de forma retroactiva. 

Esto incluye una configuración predeterminada que: 

• minimice la recopilación de datos;

• incluya controles de usuario sencillos;

• recoja divulgaciones transparentes que aclaren qué datos se recopilan, para qué se están utilizando, durante cuánto tiempo se almacenarán y cómo pueden las personas actualizar sus opciones de consentimiento (o solicitar que se eliminen sus datos). 

Los sistemas que se diseñan de esta manera son más seguros, más equitativos y más sostenibles.

Sugerencia para directores de riesgos (CRO) y de tecnología (CTO): Convierte la privacidad desde el diseño en una prioridad compartida. Esto protege a los clientes y demuestra responsabilidad antes de que las entidades reguladoras la soliciten.

2. Cifrado de extremo a extremo

Considera la posibilidad de utilizar una plataforma que cifre los datos recopilados por los agentes de IA en las llamadas, tanto en tránsito como en reposo. Esto ayuda a garantizar que, aunque se produzcan vulneraciones en los sistemas, las transcripciones sigan siendo ilegibles para los atacantes. También es una medida de defensa básica que muchas normativas de protección y seguridad de datos requieren. 

La plataforma AI Voice Agent de Aircall, por ejemplo, ofrece cifrado TLS/SRTP para proporcionar seguridad integral e impedir que personas no autorizadas accedan a la información de quien llama.

Sugerencia para CTO: Prioriza protocolos de cifrado y seguridad sólidos, como AES-256, para la totalidad del almacenamiento y la transmisión. Esto reduce la exposición en caso de que se produzca una filtración de datos y demuestra a los clientes que te tomas en serio su privacidad.

3. Anonimización y expurgación

Las transcripciones de conversaciones con agentes de IA almacenadas pueden contener información confidencial, como números de cuenta o detalles relativos a la salud. 

Las herramientas de expurgación automatizadas pueden eliminar estos datos, mientras que la anonimización evita que se vuelvan a vincular a las personas correspondientes. Estos pasos pueden reducir las consecuencias de una infracción y ayudar a las empresas a cumplir con las leyes, como el RGPD.Sugerencia para CTO: Implementa herramientas de expurgación que borren automáticamente los datos confidenciales para reducir los riesgos relacionados con la infracción de normativas y la reputación.

4. Controles de acceso basados en roles

Las grabaciones de las conversaciones de los agentes de voz con IA no deben estar disponibles para todas las personas. Los permisos basados en roles limitan la exposición al garantizar que solo las personas adecuadas pueden acceder a los datos de los clientes. 

Aircall permite la autenticación de dos factores (2FA) y la autenticación SAML para ayudar a garantizar que solo las personas autorizadas del equipo tengan acceso a los datos personales de los clientes.

En combinación con los registros de auditoría, esto puede reducir el uso indebido y simplificar el cumplimiento. Sin estas medidas de seguridad, una sola persona del equipo podría contribuir involuntariamente a cometer infracciones de privacidad de datos y daños a la reputación.Sugerencia para los responsables de soporte: Implementa controles de acceso basados en roles y políticas estrictas de retención y eliminación para cumplir con las normativas.

5. Educación del cliente

Los clientes esperan que seas transparente sobre cómo se gestionan sus datos. Por lo tanto, ofrece explicaciones claras sobre qué información se registra a través de las conversaciones con agentes de IA, cómo utilizas estos datos y durante cuánto tiempo se almacenan. Los clientes informados muestran mayor confianza para utilizar tus servicios y menos probabilidades de temer que sus datos se manipulen o utilicen de forma indebida. 

Consejo para CRO y responsables de soporte: Forma a los equipos para que respondan a las preguntas sobre privacidad con confianza. Las explicaciones claras y honestas evitan la pérdida de clientes y generan fidelidad (y son incluso un requisito en algunas jurisdicciones).

Aircall, una solución segura, fiable y preparada para el futuro de la IA en llamadas

La IA en llamadas abre la puerta a nuevas formas de mejorar la experiencia de los agentes y de los clientes, pero también conlleva mayores responsabilidades en lo que se refiere a la privacidad y la ética. 

La gestión inadecuada de los datos de llamadas puede dar lugar a una erosión de la confianza, a la pérdida de ingresos e incluso a sanciones legales, lo que significa que el cumplimiento no puede tratarse como algo que se plantee a posteriori.

Las empresas que lideran con transparencia y seguridad obtienen algo más que protección: crean relaciones más sólidas con las personas, reducen la pérdida de clientes y logran destacar en mercados abarrotados en los que la confianza es un verdadero diferenciador.

Aircall respalda estas necesidades. Diseñado con la seguridad y el cumplimiento normativo como elementos fundamentales, Aircall ofrece: 

1. a los responsables de tecnología, las herramientas que necesitan para aplicar el cifrado y el acceso basado en roles;

2. a los responsables de riesgos, la determinación que necesitan para demostrar prácticas transparentes de datos que conquistan la confianza de los clientes;

3. a los responsables de soporte, las medidas de seguridad necesarias para mantener el cumplimiento normativo en las operaciones diarias. 

El saneamiento de datos anonimiza las transcripciones de llamadas al eliminar cualquier dato confidencial antes de introducirlo en modelos de IA. Además, funciones como la autenticación de dos factores (2FA), la autenticación SAML, las funciones del usuario, las herramientas de seguridad en la nube y el cifrado TLS/SRTP ayudan a mantener seguros los datos de tus clientes (y tu reputación). 

Aircall es el socio que necesitas para aprovechar todo el potencial de la IA en llamadas de forma responsable, sin sacrificar el cumplimiento ni la confianza de los clientes.

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*State of Ethics and Trust in Technology Annual Report [Informe anual sobre el estado de la ética y la confianza en la tecnología], Deloitte.

Publicado el 26 de diciembre de 2025.