Este documento describe de forma transparente cómo Cyber Chat (Alex) trata y protege los datos mientras proporciona el programa de concienciación en seguridad. Está dirigido a responsables de seguridad, DPO y equipos que evalúan el servicio en la fase de compra.
Cyber Chat (Alex) es un servicio cloud (SaaS) que proporciona breves microlecciones interactivas de concienciación en seguridad a través del asistente Alex, directamente en las herramientas de mensajería que ya utilizas en tu empresa: Microsoft Teams, Slack, Google Chat o Webchat. Los administradores gestionan todo el programa desde el área Cyber Awareness de la consola. Los datos tratados son esencialmente los datos de formación de los empleados, utilizados para proporcionar las lecciones, corregir los cuestionarios y realizar un seguimiento del progreso.
El servicio informa y forma: no toma decisiones vinculantes sobre empleados, cuentas, accesos o contenidos. La corrección de cuestionarios, el resultado y el progreso son deterministas — ninguna inteligencia artificial decide el estado de un empleado.
Un servicio cloud europeo
Cyber Chat (Alex) es un servicio SaaS multiinquilino alojado en la Unión Europea (Bélgica), en Google Cloud Platform. La infraestructura gestionada y elástica absorbe automáticamente los picos de entrega (envíos programados de lecciones y recordatorios), sin intervención manual.
Los datos de cada cliente están aislados lógicamente por inquilino: cada consulta y cada autorización se limitan a la organización correspondiente, y los controles a nivel de recurso individual verifican la propiedad por empresa y por usuario. La única ruta legítima entre organizaciones diferentes es la relación de grupo empresarial (corporate), sujeta a un control explícito.
No existe software que instalar en el dispositivo del empleado. Cyber Chat (Alex) no incluye extensiones del navegador, agentes de escritorio o aplicaciones móviles, no requiere permisos en el dispositivo y no conserva datos localmente. El servicio no registra la escritura, no accede al portapapeles (clipboard) y no registra la pantalla: solo procesa los mensajes que el usuario envía deliberadamente al asistente y las respuestas a los cuestionarios.
Cifrado y protección de comunicaciones
En tránsito. Todo el tráfico viaja sobre HTTPS/TLS: entre la consola/API y el backend, entre el backend y el proveedor de IA, hacia las bases de datos y hacia las plataformas de mensajería. HSTS está activo (con preload e include-subdomains), se establece una Content-Security-Policy y los tokens de sesión (JWT) de consola y API se firman y verifican (RS256) en cada solicitud.
En reposo. Los datos persistentes residen en una base de datos relacional gestionada, en almacenamiento de objetos gestionado (documentos, certificados) y en un gestor de secretos gestionado, todos cifrados en reposo mediante el cifrado predeterminado del proveedor cloud.
Secretos y credenciales. El servicio no gestiona contraseñas de usuarios finales. Los secretos de plataforma e integraciones residen en un gestor de secretos gestionado y se cargan en tiempo de ejecución: nunca se envían al cliente ni se insertan en el código.
Identidad y accesos
Usuarios finales (empleados). Se identifican a través de la identidad de su plataforma de mensajería (Teams, Slack, Google Chat) o una sesión Webchat: no establecen ninguna contraseña en LibraCyber. Solo ven su propio progreso (My Progress) y las lecciones asignadas; no pueden acceder a bases de datos, backend o infraestructura.
Administradores y API. El acceso está federado al proveedor de identidad del cliente (OIDC / OAuth 2.0), con tokens verificados en cada solicitud. Las funciones se regulan mediante roles y permisos distintos (por ejemplo, configuración, panel de control, gestión de usuarios, administración del catálogo, exportación de certificados), según el principio del privilegio mínimo. Cada administrador opera exclusivamente dentro de su propio inquilino.
Acceso de soporte. Para fines de asistencia, un operador autorizado de LibraCyber puede actuar en nombre de un usuario. Se trata de una capacidad rastreada: la identidad real del operador siempre se conserva para la atribución de acciones.
Qué datos trata el servicio
A nivel de categoría, el servicio trata los siguientes datos:
| Categoría | ¿Contiene datos personales? | Notas |
|---|---|---|
| Configuración de la empresa | No | Perfil de empresa, plataforma de mensajería, configuración de funciones; sincronizados desde la plataforma LibraCyber. |
| Datos de usuarios (directorio) | Sí | Correo electrónico, nombre y apellido, idioma e identificadores de directorio/mensajería; sincronizados desde el directorio del cliente, no introducidos aquí. |
| Contenidos y catálogo de lecciones | No | Lecciones, cuestionarios y rutas. Solo pueden contener datos personales si un administrador los inserta en el texto de la lección. |
| Progreso y certificados | Sí | Puntuaciones de cuestionarios, estado y finalización por usuario individual; el certificado incluye el nombre del alumno. |
| Mensajes de chat libre | Sí | Mensajes libres del empleado y respuestas del asistente; solo se conserva una pequeña ventana reciente de la conversación. |
| Documentos de referencia cargados (RAG) | Posiblemente | Documentos empresariales cargados por el administrador para fundamentar las respuestas del chat libre. |
| Archivos de origen para generación de IA | Posiblemente | Archivo cargado por el administrador para la generación asistida de una lección; procesado y luego eliminado al finalizar. |
| Registros operativos y trazas de error | Sí | Registros de diagnóstico y contexto de errores. |
Por defecto, el servicio no recopila datos de categoría especial (art. 9 del GDPR) ni datos de pago. La única forma en que los datos sensibles pueden entrar en el sistema es si un administrador elige cargar documentos o escribir textos de lecciones que los contengan.
Los datos provienen de cuatro fuentes: el directorio del cliente (usuarios, correos electrónicos, nombres, idioma — sincronizados, no introducidos aquí); la plataforma de mensajería (mensajes del empleado y respuestas a cuestionarios); la consola de administración (contenidos de lecciones, configuración y archivos cargados); y eventos entrantes de las plataformas de mensajería. Los administradores ven los datos limitados a su empresa; los empleados solo ven su propio progreso y las lecciones asignadas.
Inteligencia artificial y tratamiento de datos
La inteligencia artificial se utiliza en cuatro puntos de apoyo: preguntas y respuestas del chat libre, respuestas del chat libre fundamentadas en documentos empresariales (modo RAG), generación asistida de lecciones y detección del idioma del mensaje. Todo lo demás — entrega de lecciones, corrección de cuestionarios, puntuaciones, progreso, recordatorios y certificados — es determinista y sin IA. Ninguna IA corrige un cuestionario o decide el estado de un usuario.
La inferencia la realiza un proveedor tercero de nivel empresarial, dentro de un inquilino controlado por LibraCyber. Los modelos se utilizan solo para inferencia: LibraCyber no entrena ni ajusta ningún modelo con datos de clientes. El proveedor trata los prompts para generar la respuesta según términos contractuales de protección de datos (DPA). Las funciones principales del servicio continúan operando incluso si el proveedor de IA no está disponible, porque no dependen del modelo.
Qué se envía a la IA y qué no
| Función | Qué se envía | Qué NO se envía |
|---|---|---|
| Chat libre (Classical) | Un prompt de sistema fijo, una pequeña ventana de turnos recientes de la conversación y el nuevo mensaje del usuario. | Ninguna identidad ni dato personal del empleado. |
| Chat libre con documentos (Personalized / RAG) | El mensaje del usuario, extractos de documentos cargados por el administrador e idioma preferido. | Ningún dato del directorio empresarial ni datos de otros clientes. |
| Generación de lecciones con IA | Solo el archivo cargado por el administrador y su prompt textual. | Ningún nombre, dominio o identificador de empresa y ningún dato de empleados. |
| Detección de idioma | Solo el texto del mensaje, para elegir un idioma de interfaz compatible. | Nada más. |
En la generación de lecciones, el correo electrónico del administrador se utiliza únicamente para la notificación de finalización o error, nunca se transmite al modelo. El archivo de origen se carga en un índice temporal, dedicado a la ejecución individual, y se elimina al finalizar cada generación junto con los recursos de IA creados para esa ejecución.
NOTA: el texto que el empleado escribe en el chat libre se transmite tal cual, sin filtrado de datos personales. Por lo tanto, se recomienda no insertar en el chat datos personales o confidenciales innecesarios para la pregunta.
Control humano y configuración
El chat libre está deshabilitado a menos que lo active el administrador, quien puede configurarlo como Disabled, genérico (Classical) o fundamentado en documentos empresariales (Personalized). La generación asistida produce un borrador de lección que el administrador revisa y debe publicar (Deploy) antes de que un empleado pueda verla: siempre hay una persona en el proceso. Los resultados de la IA son solo de contenido, a título consultivo: no bloquean, no corrigen y no modifican el estado de un usuario. La naturaleza de asistente se hace evidente al usuario durante la conversación. Dado que el texto generado por un modelo de lenguaje puede ser impreciso, el administrador sigue siendo responsable de revisar las lecciones generadas.
Protecciones de IA. Las instrucciones del sistema están protegidas contra intentos del usuario de sobrescribirlas (por ejemplo, "ignora lo anterior", "actúa como"), de modo que el asistente siempre mantiene su rol. Además, se aplica la política de filtrado de contenido del proveedor: una respuesta filtrada produce un mensaje genérico en lugar del contenido bloqueado.
Documentos de referencia (RAG). Es la única ruta de contenido de participación voluntaria: el administrador elige qué cargar (hasta 20 documentos, cada uno de hasta 100 MB). Los documentos están limitados al inquilino, se utilizan solo para fundamentar respuestas a empleados de esa empresa, y se eliminan del almacenamiento e índice del proveedor cuando el administrador los elimina. Todo lo que carga el administrador es elegible para aparecer en una respuesta: no cargues documentos que no deban ser citables a los empleados.
Retención y eliminación de datos
El comportamiento de retención observable es el siguiente:
| Categoría | Retención y eliminación |
|---|---|
| Datos de usuarios | Retenidos mientras el usuario está activo; cuando sale del directorio sincronizado se desactiva (no se elimina). |
| Progreso y certificados | Retenidos hasta una operación Erase all Learning data por un administrador o eliminación de la empresa. |
| Mensajes de chat libre | Se mantiene solo una pequeña ventana reciente de turnos por usuario; los turnos más antiguos se eliminan automáticamente. |
| Documentos de referencia (RAG) | Retenidos hasta que el administrador los elimina; eliminados del almacenamiento e índice del proveedor. |
| Archivos de origen para generación de IA | Eliminados al finalizar la ejecución de la generación. |
| Registros operativos | Según la configuración de retención de registros de la plataforma. |
Erase all Learning data es una acción del administrador que irreversiblemente elimina los certificados de la empresa y restablece el progreso y la asistencia de cada usuario; los datos sin procesar anteriores ya no se pueden descargar. La eliminación de una empresa se propaga en cascada a sus usuarios y registros.
Derechos de los interesados
El cliente es el responsable del tratamiento; LibraCyber es el encargado del tratamiento y apoya las solicitudes de los interesados de la siguiente manera:
- Acceso y portabilidad: el progreso por usuario es consultable en la consola y exportable en formato CSV; los campos de datos provienen del directorio del cliente.
- Rectificación: los campos de datos (nombre, correo electrónico, idioma) se corrigen en la fuente y se re-sincronizan.
- Limitación y objeción: un administrador puede interrumpir la entrega a un usuario (desactivación) y deshabilitar el chat libre.
- Eliminación: la desactivación interrumpe el tratamiento; la operación Erase all Learning data elimina el progreso y los certificados a nivel empresarial, y la eliminación de la empresa se propaga en cascada.
El servicio no adopta decisiones automatizadas con efectos legales o similares sobre empleados: por lo tanto, el art. 22 del GDPR no es aplicable.
Proveedores terceros (sub-procesadores)
Para proporcionar el servicio, LibraCyber utiliza un conjunto limitado de sub-procesadores: el alojamiento en cloud (Google Cloud Platform, Unión Europea), las plataformas de mensajería elegidas por el cliente (Microsoft Teams, Slack, Google Chat), un proveedor tercero de IA y servicios para envío de correos electrónicos transaccionales, monitoreo de errores y análisis de uso.
La lista autorizada y actualizada de sub-procesadores, sus respectivas regiones de tratamiento y los mecanismos de transferencia de datos se indican en el Contrato de tratamiento de datos (DPA), que constituye la referencia vinculante.
Notificación de brechas de datos
Como encargado del tratamiento, LibraCyber se compromete a notificar al cliente (responsable del tratamiento) sin demora injustificada cualquier brecha de datos personales, para permitir que el responsable cumpla con las obligaciones establecidas en el art. 33 del GDPR.
Funciones relacionadas
- Cyber Chat (Alex) – Awareness Dashboard — monitoreo del progreso y exportación de datos de formación en formato CSV.
- Cyber Chat (Alex) – Catálogo de lecciones — asignación y ordenamiento de lecciones para la empresa y departamentos.