Privacidad de IA

23 de agosto de 2026 · 2 min de lectura

¿Slack usa mis mensajes para entrenar su IA?

Slack no entrena IA generativa con tus mensajes sin permiso explícito — pero sí usa tu contenido para modelos de recomendación por default.

Depende

Depende de qué tipo de IA. Slack no usa los mensajes, archivos y contenido de tu workspace para entrenar modelos de IA generativa a menos que la organización dé un consentimiento explícito de opt-in — eso incluye funciones como resúmenes de conversaciones o búsqueda potenciada por IA. Pero para modelos de machine learning más tradicionales, como las recomendaciones de emojis o canales, Slack sí analiza el contenido de tu workspace por default, aunque dice trabajar sobre datos desidentificados y agregados en vez de leer el contenido de los mensajes directamente. Fuente: Principios de Privacidad de Slack, verificado el 23 de agosto de 2026.

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Cómo optar por no participar

Para la IA generativa, no hay nada que desactivar porque viene apagada hasta que alguien la activa a propósito — el riesgo real es que un administrador la active para todo el workspace sin que tú, como usuario individual, lo sepas. Para los modelos de machine learning tradicionales, que sí están activos por default, la única forma de salir es que la organización contacte al soporte de Slack solicitando explícitamente el “opt-out del modelo global de Slack”, indicando la URL del workspace. No es un botón dentro de la app: es un trámite administrativo.

Plan personal vs. plan empresarial

Esta es la distinción más importante de todas en Slack: la decisión no la toma cada persona, la toma quien administra el workspace. Si trabajas dentro de una organización, es el equipo de TI o el administrador de Slack quien decide si se activa la IA generativa y si se solicita el opt-out de los modelos tradicionales — no hay un ajuste personal para cada miembro del equipo. Slack también aclara que los datos no se filtran entre distintos workspaces, y que para cualquier modelo entrenado de forma amplia entre clientes, el diseño busca evitar que el modelo pueda reproducir fragmentos del contenido original de un workspace específico.

[Última actualización: 23/08/2026]

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