Preguntas frecuentes
¿Puede la IA publicar o cambiar cosas por su cuenta?
Solo si tu organización lo habilita. Mediante MCP, el asistente conectado (ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot o Gemini) puede publicar contenidos con resumen, insight, etiquetas y campos adicionales, y editar o eliminar noticias publicadas, con las capacidades que Innguma pone a disposición de cada integración. Qué se automatiza y qué pasa antes por revisión humana lo decide tu equipo, no la IA.
¿Qué acciones de escritura puede hacer un asistente conectado a Innguma?
Si tu organización lo habilita en su integración, el asistente puede:
- Publicar contenidos de forma automática, incluidos resúmenes, insights, etiquetas o campos adicionales.
- Editar noticias ya publicadas, por ejemplo para corregir un resumen o añadir una etiqueta.
- Eliminar noticias publicadas.
- Cambiar la configuración de la vigilancia: añadir u organizar fuentes y modificar filtros.
Son capacidades habilitables, no automáticas. Cada organización decide cuáles activa y en qué condiciones.
¿Por qué no conviene automatizarlo todo?
OWASP incluye el exceso de autonomía (excessive agency) entre los diez riesgos principales de las aplicaciones con modelos de lenguaje. Lo atribuye a tres causas: dar al agente más funciones, más permisos o más autonomía de los necesarios. Uno de sus ejemplos es precisamente una herramienta que borra documentos sin pedir confirmación. Recomienda aprobación humana para las acciones de alto impacto[1].
La especificación de MCP recomienda que siempre haya una persona capaz de denegar la ejecución de herramientas y que las aplicaciones pidan confirmación para las operaciones[2]. La AEPD, en sus orientaciones sobre IA agéntica, describe niveles de autonomía y recuerda que, si hace falta supervisión humana, hay que preverla desde el diseño del tratamiento[3].
¿Cómo se decide qué automatizar? Un criterio por tipo de acción
El criterio útil no es «IA sí o no», sino cuánto cuesta deshacer el error y a quién llega. Una propuesta de partida, que cada equipo ajusta:
| Acción | Impacto si se equivoca | Opción razonable para empezar |
|---|---|---|
| Consultar, resumir, priorizar | Bajo: no cambia nada en la plataforma | Automática |
| Añadir etiquetas o campos adicionales | Bajo o medio: afecta a cómo se encuentra después | Automática, con revisión por muestreo |
| Publicar resúmenes o insights | Medio o alto: llega a otras personas | Borrador que una persona valida antes de difundir |
| Modificar filtros o fuentes | Alto: cambia lo que entra a partir de ahora | Propuesta del asistente y aprobación de quien diseña la vigilancia |
| Editar o eliminar lo publicado | Alto: altera el histórico | Solo con confirmación de una persona responsable |
Un uso habitual: el asistente revisa la bandeja de entrada, propone qué publicar con un resumen y un insight, y una persona del equipo aprueba antes de que el contenido llegue a la Biblioteca y a los boletines.
¿Quién pide la confirmación: Innguma o el asistente?
Depende de cada asistente y de cómo lo configure tu organización. Algunos ejemplos de la documentación oficial, a octubre de 2026:
- Gemini Enterprise desactiva por defecto las acciones de un servidor MCP y, por defecto, pide confirmación al usuario en cada llamada[4].
- ChatGPT puede pedir confirmación según los permisos de la aplicación y el contexto de la acción, y puede bloquear las más arriesgadas[5].
- Claude advierte de que su modo de investigación invoca herramientas sin aprobación adicional y aconseja desactivar en ese caso las que escriben en aplicaciones externas[6].
Por eso la decisión importante se toma antes: qué capacidades habilita tu organización en la integración con Innguma.
¿Qué sigue decidiendo tu equipo?
El criterio humano está en el centro del ciclo: la IA procesa y las personas deciden qué se vigila, qué se publica y a quién llega. Con un asistente conectado, ese principio se aplica al configurar la integración: tu equipo decide qué tareas delega, cuáles revisa y quién responde de lo que se difunde. En Factory, el espacio donde Innguma procesa y estructura las señales, cada señal sigue enlazada a su fuente, de modo que cualquier contenido publicado puede comprobarse en su origen.
Fuentes y referencias
- [1] OWASP GenAI Security Project. LLM06:2025 Excessive Agency. 2025
- [2] Model Context Protocol. Specification 2026-07-28: Tools, User Interaction Model y Security Considerations
- [3] AEPD. Orientaciones sobre Inteligencia Artificial agéntica desde la perspectiva de protección de datos. Febrero de 2026
- [4] Google Cloud. Set up your custom MCP server data store (Gemini Enterprise). Consultado en octubre de 2026
- [5] OpenAI Help Center. Developer mode and MCP apps in ChatGPT. Consultado en octubre de 2026
- [6] Claude Help Center. Get started with custom connectors using remote MCP. Consultado en octubre de 2026