Alguien pegó datos del cliente en ChatGPT. La producción fue útil. Lo compartían internamente. Nadie le dio mucha importancia... Hasta seis semanas después, cuando un cliente preguntó por qué su información había aparecido en algún sitio inesperado. Luego vino la carrera: ¿Qué herramienta, qué modelo/versión, quién lo hizo, qué datos entraron, qué decía la salida y dónde se difundían? Lo peor es que la mayoría era irrecuperable. Lo que tenían era un ticket de soporte, hilos de correo dispersos y ninguna respuesta limpia. Así es como se manifiesta el riesgo de IA en la mayoría de las empresas. El riesgo solo se hace visible cuando alguien empieza a hacer preguntas. Lo que necesitan es un registro, una prueba en cadena que exista antes de que nadie sepa que debe preguntar. Ese es uno de los roles de Number en la industria de la IA: la infraestructura de auditoría para los resultados de la IA. ¿Cuándo fue la última vez que tu empresa auditó qué herramientas de IA utilizan los empleados?