Microsoft corrige un fallo crítico en Copilot: Privacidad y seguridad en la era de la IA empresarial

Fecha: 26 de febrero de 2026

El despliegue masivo de la inteligencia artificial en entornos corporativos ha alcanzado un nuevo punto de inflexión tras la reciente vulnerabilidad detectada en Microsoft Copilot. Durante varias semanas, un fallo crítico permitió que la IA tuviera acceso accidental a correos electrónicos confidenciales de diversas empresas suscritas a Microsoft 365, lo que ha reabierto el debate global sobre la soberanía de los datos y la seguridad de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM).

El origen del fallo en Microsoft 365

El problema técnico se originó en una actualización del índice de búsqueda semántica de Copilot. Según informes técnicos, la herramienta de IA comenzó a ignorar ciertos protocolos de permisos de usuario, integrando en su base de conocimientos activa contenidos de bandejas de entrada que debían permanecer aisladas. Esto significó que, al realizar consultas internas, algunos empleados pudieron obtener resúmenes o datos extraídos de comunicaciones de la alta dirección o de departamentos de recursos humanos a los que no tenían acceso autorizado.

Microsoft ha confirmado que el error ya ha sido mitigado mediante un parche de seguridad desplegado de forma automática en todos sus centros de datos. La compañía asegura que no hay pruebas de que actores externos malintencionados hayan explotado esta vulnerabilidad, calificándolo como un "incidente de exposición interna controlada".

Reacciones del sector y medidas preventivas

La noticia ha generado una respuesta inmediata en foros especializados y repositorios de seguridad como arXiv.org y Xataka. Expertos en ciberseguridad señalan que este tipo de incidentes subraya la necesidad de implementar capas de verificación adicionales cuando se integran asistentes de IA en ecosistemas de productividad tan complejos como Office 365.

Para las empresas que utilizan herramientas como Copilot, los especialistas recomiendan:

• Auditorías de permisos: Revisar periódicamente quién tiene acceso a qué información dentro de la organización.

• Segmentación de datos: Utilizar políticas de Prevención de Pérdida de Datos (DLP) más estrictas para etiquetar contenido sensible que la IA no deba procesar.

• Formación en Prompts: Instruir a los empleados en el uso responsable de la IA, evitando incluir información crítica en las consultas.

Este incidente recuerda que, aunque la IA promete una productividad sin precedentes, la confianza del usuario sigue siendo el activo más frágil y necesario de proteger.

Fuentes: Microsoft Security Blog, The Verge, Xataka, MIT Technology Review.