ChatGPT y secreto profesional del auditor: el problema que casi nadie está mirando

Una escena que se repite estos meses en despachos de toda España: un senior tiene que redactar el apartado de hechos posteriores de una memoria, son las 21:30, lleva once horas con el encargo y abre ChatGPT en su navegador. Copia tres columnas del balance de situación del cliente, las pega y escribe "resúmeme los riesgos relevantes en formato NIA-ES 315". Treinta segundos después tiene un borrador decente. Cierra la pestaña y sigue trabajando.

Nadie en la firma sabe que eso ha pasado. No hay política escrita. No hay un registro. Y, técnicamente, acaba de producirse una posible vulneración del deber de secreto profesional del artículo 25 de la Ley 22/2015 y, con bastante probabilidad, una infracción del RGPD. Esto está ocurriendo en 2026 en cientos de firmas españolas y prácticamente nadie lo está mirando.

El uso silencioso de la IA consumer en las firmas#

No hace falta una encuesta para saber que el uso es masivo. Cualquier socio que hable con honestidad con su equipo lo confirma: los seniors y staff usan ChatGPT, Claude o Gemini para redactar secciones de memoria, resumir actas, brainstormear riesgos, traducir cláusulas, generar pruebas globales, parafrasear conclusiones. Lo hacen porque les ahorra horas reales y porque nadie les ha dicho explícitamente que no pueden.

El problema no es la IA. El problema es qué versión de la IA y con qué datos. Usar la app gratuita o el plan Plus de ChatGPT con información de un cliente de auditoría es jurídicamente equivalente a enviar esa información por WhatsApp a un proveedor estadounidense sin contrato, sin DPA y sin saber dónde se almacena. Y, sin embargo, ocurre todos los días.

Artículo 25 de la LAC: qué dice exactamente el deber de secreto#

El artículo 25 de la Ley 22/2015 de Auditoría de Cuentas es explícito: los auditores y las sociedades de auditoría están obligados a mantener el secreto de cuanta información conozcan en el ejercicio de su actividad, no pudiendo hacer uso de la misma para finalidades distintas de las propias de la auditoría. El deber alcanza a todo el personal de la firma, no solo al socio firmante.

Ese deber no admite matices del tipo "es que solo le pasé unas columnas" o "no incluía nombres". El precepto protege la información conocida por razón del encargo, sin escalonar por sensibilidad. Y la jurisprudencia y la doctrina del ICAC han sido consistentes: la obligación es de medios, no de resultado, lo que significa que basta con haber expuesto la información a un tercero no obligado a confidencialidad para que exista incumplimiento, aunque no haya habido daño.

Cuando un miembro del equipo pega el mayor de un cliente en ChatGPT, está exponiendo esa información a OpenAI, a sus sub-procesadores, a sus servidores en Estados Unidos y, según los términos del producto consumer, potencialmente al entrenamiento de futuros modelos. Eso es un tercero. Y ese tercero no está sujeto al deber de secreto del artículo 25 LAC.

Qué información del cliente está realmente protegida (spoiler: casi toda)#

Para entender la magnitud, conviene listar lo que el secreto profesional protege en un encargo de auditoría típico:

• Estados financieros completos (balance, PyG, ECPN, EFE, memoria)
• Libro mayor y libro diario, en cualquier formato
• Balances de comprobación y sumas y saldos
• Listados de clientes y proveedores, con CIF e importes
• Antigüedad de deudores y acreedores
• Nóminas, salarios individualizados, esquemas retributivos
• Contratos comerciales, financieros y laborales
• Actas de consejo y junta
• Correspondencia con la dirección
• Información sobre litigios y contingencias
• Documentación fiscal y comunicaciones con la AEAT
• Cualquier hecho posterior conocido por razón del encargo

Es decir: casi todo lo que toca un equipo de auditoría durante un encargo está protegido. La idea de que "el balance ya es público porque se deposita" no es defensa: lo que se deposita son las cuentas formuladas, no los papeles de trabajo, ni los mayores, ni los desgloses analíticos, ni las conciliaciones bancarias.

Qué ocurre cuando se pega información en ChatGPT, Claude o Gemini "consumer"#

Esto es lo más importante y lo peor entendido. En los productos de consumo de los grandes proveedores de IA (la app gratuita o de pago individual, no las versiones enterprise con contrato firmado), los términos típicos contemplan:

1. Posible uso de los inputs para entrenamiento de futuros modelos, salvo opt-out explícito en configuración (que la mayoría de usuarios no activa y que, además, no aplica retroactivamente).
2. Retención de conversaciones durante períodos que varían (30 días, 90 días, indefinido si hay revisión por abusos) en servidores del proveedor.
3. Sub-procesadores no identificados públicamente, con acceso para mantenimiento, moderación y soporte.
4. Almacenamiento y procesamiento en servidores fuera del Espacio Económico Europeo, principalmente en Estados Unidos, sin garantías equivalentes salvo adhesión a marcos como el Data Privacy Framework, cuya estabilidad jurídica sigue siendo discutida tras Schrems II.
5. Ausencia total de Contrato de Encargo del Tratamiento (DPA) firmado entre la firma de auditoría y el proveedor de IA, porque la cuenta es individual del empleado, no corporativa.

Traducido: el dato del cliente sale del perímetro de la firma, viaja fuera del EEE, se almacena en un sistema sobre el que la firma no tiene control contractual y, potencialmente, alimenta modelos que mañana usarán terceros. Y la firma no puede demostrar lo contrario porque ni siquiera sabe que ha ocurrido.

RGPD: los artículos que se incumplen, uno por uno#

El RGPD no necesita interpretaciones creativas para aplicarse aquí. Los preceptos son directos:

• Artículo 28 (Encargado del tratamiento): cualquier tercero que trate datos personales por cuenta del responsable (la firma de auditoría) debe estar vinculado por un contrato de encargo que reúna los requisitos del 28.3. Sin DPA, hay infracción.
• Artículo 32 (Seguridad del tratamiento): el responsable debe aplicar medidas técnicas y organizativas apropiadas. Permitir que el personal use herramientas no autorizadas con datos de cliente es, casi por definición, ausencia de medidas organizativas.
• Artículos 44 a 49 (Transferencias internacionales): cualquier transferencia fuera del EEE requiere base jurídica específica. Subir datos personales a un servidor en EE. UU. sin esa base es infracción.
• Artículo 25 RGPD (Privacidad desde el diseño y por defecto): el responsable debe configurar por defecto sus procesos para minimizar el tratamiento.
• Artículo 5.1.f (Integridad y confidencialidad): principio general que recorre todo el reglamento y que se vulnera de manera evidente.

Y todo esto, recordemos, es además del incumplimiento del artículo 25 LAC, que es disciplina específica del sector y cuya autoridad supervisora es el ICAC.

El problema de la trazabilidad: el auditor ni siquiera sabe qué ha pasado#

Hay una capa adicional, particularmente incómoda para los socios. En el escenario actual, una firma a la que mañana le pregunten "¿qué datos de sus clientes han salido por herramientas de IA no corporativas en los últimos doce meses?" no puede contestar. No tiene logs, no tiene política, no tiene inventario, no tiene auditoría interna del uso.

Esa imposibilidad de responder es, en sí misma, un problema de control interno del propio auditor. Las NIA-ES exigen que la firma documente y demuestre su sistema de control de calidad (NIA-ES 220 y la NICC 1). El uso descontrolado de IA consumer con datos de cliente es una brecha de control de calidad evidente que, antes o después, aparecerá en una inspección.

Lo que el ICAC podría exigir cuando empiece a inspeccionar#

El ICAC todavía no ha sancionado expresamente por uso de IA consumer con datos de cliente. Pero la dirección es obvia. Cuando empiece a hacerlo, lo previsible es que pida:

1. Política escrita de uso de IA aprobada por el órgano de administración de la firma.
2. Inventario de herramientas autorizadas, con base contractual documentada (DPA, ubicación de servidores, compromisos de no entrenamiento).
3. Formación específica al personal, con registro de asistencia.
4. Controles técnicos que limiten o registren el uso de herramientas no autorizadas sobre información de cliente.
5. Cláusula informativa al cliente sobre el uso de IA en el encargo, especialmente cuando exista tratamiento de datos personales.
6. Trazabilidad por encargo: capacidad de demostrar qué información del cliente X ha sido procesada con qué herramienta y bajo qué garantías.

Las firmas que lleguen a esa inspección sin esos elementos van a tener un problema. Y la respuesta "es que mi equipo lo hacía por su cuenta" no exime: el deber de organización y supervisión es del titular.

La solución no es prohibir la IA, es elegir bien la IA#

Prohibir la IA en auditoría a estas alturas es perder competitividad sin resolver el problema (el equipo la seguirá usando en sus móviles personales). La salida realista es ofrecer al equipo una alternativa corporativa que cumpla, y prohibir el resto. Esa alternativa, para una firma española de mid-market, debería reunir como mínimo:

• Compromiso contractual explícito de no usar los datos del cliente para entrenamiento de modelos, ni propios ni de terceros.
• Infraestructura ubicada en la Unión Europea, idealmente con identificación clara de proveedor de cloud y región.
• Contrato de Encargo del Tratamiento (DPA) firmado con cláusulas conformes al artículo 28 RGPD.
• Sub-procesadores identificados y notificados, con derecho a oposición.
• Aislamiento de información por encargo, de modo que la información del cliente A no pueda contaminar el contexto del cliente B.
• Registros de uso que permitan responder a una inspección o a un requerimiento del propio cliente.
• Cumplimiento sectorial documentado, con referencias a la LAC y a las NIA-ES, no solo al RGPD genérico.

Esto no es una lista aspiracional: es lo mínimo defendible ante el ICAC dentro de dos o tres años.

Cómo lo aborda Neuroon Audit#

Neuroon Audit se diseñó desde el primer día asumiendo que el secreto profesional del artículo 25 LAC y el RGPD son requisitos de producto, no de marketing:

• No utilizamos los datos de cliente de las firmas para entrenar modelos, ni propios ni de los proveedores de IA con los que trabajamos.
• Infraestructura desplegada en la Unión Europea, con regiones identificadas y notificadas a la firma.
• DPA estándar firmable en el momento del alta, conforme al artículo 28 RGPD, con sub-procesadores listados.
• Aislamiento de información por encargo: el contexto de cada cliente vive en su propio espacio lógico.
• Registros y auditabilidad del uso de la herramienta por encargo y por usuario.

Puedes leer el detalle en nuestra página de seguridad y en la descripción del producto.

El siguiente paso#

Si en tu firma la situación que describimos al principio te ha resultado familiar, hay dos cosas que merece la pena hacer esta misma semana. Primero, una circular interna recordando que está prohibido usar herramientas de IA no corporativas con información de clientes, mientras se diseña la política definitiva. Segundo, evaluar una alternativa que tu equipo pueda usar sin romper el secreto profesional ni el RGPD. Pide una demo de Neuroon Audit y revisa con nosotros nuestro DPA, nuestra ubicación de infraestructura y nuestros compromisos de no entrenamiento.