Nosotros lo bloqueamos. ZDZAIShield es un DLP con IA local que inspecciona cada prompt y frena el envío de CPF, CNPJ, tarjetas, contraseñas y secretos hacia IAs públicas — con HTTP 403, antes de que el dato salga de su red.
No es un ataque. Es la rutina. Todos los días, gente bien intencionada pega datos de clientes en una IA pública para "adelantar el trabajo" — y el dato sale de su red sin pasar por ningún control.
"Resúmeme este registro." Un CPF, un CNPJ, un contrato entero pegado en un cuadro de texto que envía todo a servidores de terceros, fuera del país.
"¿Por qué no corre este código?" — y con él van claves de API, contraseñas y cadenas de conexión. Lo que era un bug se convierte en exposición de secretos corporativos.
Historias clínicas, informes, datos financieros y jurídicos. Categorías que la LGPD trata como sensibles (art. 11) saliendo sin base legal, sin rastro, sin consentimiento.
Bloquear la IA pública en el firewall no funciona: la gente usa el celular, la cuenta personal, la siguiente herramienta. Lo que falta es inspeccionar el contenido de lo que sale — y decidir, en tiempo real, qué puede y qué no.
ZDZAIShield se ubica en el camino entre su red y las IAs públicas. Inspecciona cada prompt en dos capas y, si hay datos sensibles, devuelve HTTP 403 — la solicitud nunca llega al proveedor externo.
Todo prompt destinado a una IA pública pasa por el proxy antes de salir de la red. ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, DeepSeek, Perplexity, HuggingFace — 7 servicios cubiertos.
→Los patrones conocidos (CPF, CNPJ, tarjeta, clave) se capturan por regex. Lo que se escapa va a una clasificación de sensibilidad por NLP en un LLM local.
→Si el contenido se clasifica como sensible, el proxy bloquea con HTTP 403 y explica el motivo. El dato no sale. Un prompt limpio sigue normalmente.
→Cada bloqueo se convierte en un evento auditable: qué se bloqueó, hacia qué servicio, cuándo. Gobernanza para probar el cumplimiento, no solo prometerlo.
La clasificación NLP se ejecuta en un LLM local vía Ollama — la inspección de sus datos nunca se terceriza a la nube.
Vea lo que sucede cuando alguien pega un dato personal en un prompt destinado a una IA pública.
(ejemplo ilustrativo · CPF ficticio y enmascarado · los valores no representan datos reales de clientes)
Un DLP que envía su contenido a la nube para "analizarlo" recrea exactamente el problema que debería resolver. ZDZAIShield ejecuta el LLM de clasificación dentro de su red, con Ollama. Inferencia privada, aislada por cliente.
El cumplimiento no es un PDF en un cajón. ZDZAIShield convierte su política de uso de IA en un control técnico que actúa por sí solo — y deja rastro.
La regla de "no pegar datos de clientes en una IA pública" deja de depender de capacitación y buena voluntad: pasa a aplicarse en tiempo real, en el camino de salida.
Cada intento y cada bloqueo quedan registrados: qué categoría de dato, hacia qué servicio, cuándo. El DPO tiene evidencia de cumplimiento, no suposiciones.
Aborda directamente el tratamiento de categorías sensibles — incluidos datos de salud — impidiendo que salgan de la red sin base legal.
Un diagnóstico de riesgo para mapear dónde su equipo usa IA pública, qué tipo de dato está expuesto y cómo ZDZAIShield cierra esa puerta. IA + Personas: la máquina bloquea, su gobernanza decide.