En corto
- En la API de OpenAI, los registros de monitoreo de abuso se conservan por defecto hasta 30 días; la retención cero requiere aprobación previa.
- Anthropic, Google y Microsoft ofrecen esquemas equivalentes, cada uno con funciones que quedan fuera.
- Retención cero y no entrenamiento son compromisos distintos: conviene exigir ambos por escrito.
Esta guía es información general y no constituye asesoría legal. Para decisiones sobre tu caso, consulta a un abogado.
¿Qué significa exactamente «retención cero»?
Cuando una empresa envía un texto a un modelo de inteligencia artificial por API, el proveedor puede guardar temporalmente la solicitud y la respuesta, por ejemplo para detectar abusos. Con un acuerdo de retención cero, el proveedor no almacena ese contenido una vez entregada la respuesta. Anthropic, por ejemplo, lo describe así: bajo ese acuerdo no guarda las solicitudes ni las respuestas de los clientes después de devolver la respuesta de la API.
Hay que separar dos preguntas que suelen mezclarse: cuánto tiempo guarda el proveedor tus datos (retención) y si los usa para mejorar sus modelos (entrenamiento). Un proveedor puede no entrenar con tus datos y, aun así, conservarlos unos días.
¿Qué ofrece cada proveedor?
Esto es lo que dicen sus documentaciones oficiales, consultadas el 11 de noviembre de 2026:
| Proveedor | Situación por defecto | Retención cero | Entrenamiento |
|---|---|---|---|
| OpenAI (API) | Registros de monitoreo de abuso hasta 30 días | Requiere aprobación previa; no cubre funciones como archivos, asistentes, ajuste fino o lotes | No usa los datos de la API para entrenar desde el 1 de marzo de 2023, salvo autorización |
| Anthropic (API de Claude) | No guarda las conversaciones por defecto, salvo en funciones que necesitan almacenarlas y en algunos modelos que exigen 30 días de retención | Se solicita al equipo comercial y se habilita por organización; no cubre funciones que guardan estado, como archivos o ejecución de código | Los datos retenidos no se usan para entrenar sin permiso expreso |
| Google Cloud (Gemini Enterprise Agent Platform) | Caché activa que se borra en máximo 24 horas | Exige desactivar la caché y otras opciones; el grounding con Google Search guarda registros hasta 3 días y no se puede desactivar | No entrena con los datos sin permiso o instrucción previa |
| Microsoft (modelos vendidos por Azure en Foundry) | Monitoreo de abuso que puede almacenar contenido para revisión humana | Se puede solicitar el monitoreo modificado; si se aprueba, no se almacena contenido para revisión humana | No se usan para entrenar modelos fundacionales sin permiso |
Los datos de la tabla vienen de la documentación oficial de OpenAI, Anthropic, Google Cloud y Microsoft. Estas condiciones cambian; revisa la versión vigente y lo que firmes en tu contrato.
Un ejemplo en una empresa ecuatoriana
Una aseguradora de Guayaquil quiere que un modelo resuma los reclamos que llegan por correo, algunos con información médica. Antes de activar el flujo pide tres cosas: retención cero aprobada por el proveedor, compromiso escrito de no entrenamiento y un flujo donde los nombres y cédulas se reemplazan por códigos antes de salir de sus servidores. Así reduce lo que se expone y puede documentarlo ante su delegado de protección de datos. En Advise trabajamos con esa misma combinación: retención cero y compromiso de no entrenar modelos con los datos del cliente.
Límites y errores comunes
- Creer que cubre todo. Las funciones que guardan información por diseño, como archivos subidos, hilos de conversación o almacenes de vectores, suelen quedar fuera.
- Olvidar tus propios registros. Si tu aplicación guarda cada conversación en un servidor, la retención cero del proveedor no borra esa copia.
- Saltarse el contrato. La LOPDP exige que el encargado trate los datos solo según las instrucciones del responsable y los destruya o devuelva al terminar el servicio (artículo 34). La retención cero ayuda, pero no reemplaza ese contrato. Lo explicamos en responsable y encargado del tratamiento.
- Usarla como única medida. Lo más seguro es que el dato sensible nunca salga: para eso existe la seudonimización.
Relación con otros términos
La retención cero responde a un principio de la LOPDP: conservar los datos personales solo el tiempo necesario para su finalidad (artículo 10). Para ver cómo se combinan estas medidas con el cifrado y los permisos por rol, revisa la guía de seguridad de datos al usar inteligencia artificial, y para comparar las condiciones empresariales de cada asistente, la de ChatGPT, Claude y Gemini para empresas.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la retención cero de datos?
Es un compromiso del proveedor de inteligencia artificial de no guardar las solicitudes que le envías ni las respuestas que genera, una vez entregada la respuesta. Se usa para reducir el riesgo de que información de la empresa quede almacenada en servidores de terceros.
¿Las empresas de IA entrenan sus modelos con los datos de mi empresa?
Según sus políticas públicas, OpenAI no usa los datos enviados a su API para entrenar desde el 1 de marzo de 2023, salvo que el cliente lo autorice, y Anthropic, Google y Microsoft declaran que no usan los datos de sus servicios para empresas sin permiso del cliente. Aun así, conviene dejarlo por escrito en el contrato.
¿La retención cero viene activada por defecto?
No siempre. En OpenAI requiere aprobación previa; en Anthropic se solicita al equipo comercial y se habilita por organización; en Google exige configurar el servicio, por ejemplo desactivando la caché. Además, cada proveedor deja fuera algunas funciones.
Fuentes
- OpenAI · Data controls in the OpenAI platform (2026-11-11)
- Anthropic · Claude Platform Docs · API and data retention: zero data retention (ZDR) (2026-11-11)
- Google Cloud · Gemini Enterprise Agent Platform · Zero data retention (2026-11-11)
- Microsoft Learn · Data, privacy, and security for Foundry Models sold by Azure in Microsoft Foundry (2026-05-18)
- Asamblea Nacional del Ecuador · Registro Oficial, Quinto Suplemento 459 · Ley Orgánica de Protección de Datos Personales (2021-05-26)
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