El sistema permite compartir tráfico de la API a cambio de tokens gratuitos diarios, pero plantea interrogantes sobre privacidad, seguridad y control de la información
OpenAI ha puesto en marcha una política que permite a las organizaciones compartir datos generados a través de su API —incluyendo entradas, salidas, evaluaciones y datos de fine-tuning— a cambio de un incentivo concreto: tokens gratuitos diarios. Esta medida, que busca acelerar la mejora de sus modelos mediante aprendizaje del mundo real, ya está generando debate entre desarrolladores, administradores de sistemas y responsables de cumplimiento.
Aunque la participación es completamente optativa, solo los propietarios de la organización (Org Owners) pueden habilitar esta función desde los ajustes de privacidad. A continuación, analizamos las ventajas y desventajas que supone activar esta opción en entornos profesionales.
✅ Ventajas
1. Ahorro económico tangible
Las organizaciones elegibles reciben entre 1 y 10 millones de tokens gratuitos diarios, dependiendo del tipo de modelo utilizado y su nivel de uso (Tier). Para empresas emergentes, equipos de desarrollo interno o proyectos con un uso intensivo de modelos como gpt-4o o gpt-4.1, esto puede suponer un ahorro de cientos o miles de dólares mensuales.
2. Simplificación operativa para evaluar modelos
El programa también permite compartir datos de evaluación (evals) y fine-tuning, lo que facilita a OpenAI entender cómo se comportan sus modelos en condiciones reales. A cambio, los usuarios obtienen acceso a modelos afinados a precios preferentes, y evaluaciones procesadas gratuitamente hasta cierto límite.
3. Mejora del ecosistema de modelos
Al compartir datos reales de uso, los modelos pueden evolucionar más rápido, mejorar en dominios específicos y corregir sesgos o errores con mayor precisión. Para organizaciones comprometidas con la evolución de la IA generativa, este es un modo de participar activamente.
4. Transparencia en el uso de tokens
El sistema permite monitorizar el uso de los tokens gratuitos desde el panel de actividad. Los contadores se reinician diariamente a las 00:00 UTC, lo que aporta previsibilidad al consumo diario.
❌ Desventajas
1. Riesgos de privacidad y confidencialidad
Aunque OpenAI asegura que los datos se procesan con técnicas de minimización de información personal, cualquier error de configuración puede llevar a compartir por accidente datos sensibles, confidenciales o sujetos a regulación (como información financiera, médica o propiedad intelectual).
2. Exposición a posibles futuros cambios contractuales
Al aceptar compartir datos con OpenAI, las organizaciones se comprometen a permitir su uso para entrenamiento y evaluación futura. Si los términos del programa cambian (por ejemplo, fin del incentivo, ampliación del uso comercial), podrían verse atrapadas en una dinámica difícil de revertir sin costes operativos.
3. No compatible con entornos de alta seguridad
Clientes que requieren Zero Data Retention o trabajan bajo regulaciones como HIPAA, GDPR o ISO 27001 probablemente no podrán (ni deban) participar. Para estos entornos, compartir datos es un riesgo reputacional y legal significativo.
4. Limitación en el tipo de tráfico incentivado
El incentivo no cubre modelos fine-tuned, ni herramientas de entrenamiento o uso de herramientas como evals, por lo que su aplicabilidad práctica puede ser limitada en ciertos escenarios más complejos o empresariales.
Conclusión: ¿compartir o no compartir?
El nuevo programa de OpenAI representa una oportunidad clara de ahorro para quienes usan intensivamente sus modelos, especialmente en proyectos que no manejan datos sensibles y donde los incentivos gratuitos pueden mejorar la rentabilidad. Sin embargo, las organizaciones deben evaluar cuidadosamente los riesgos legales y técnicos antes de activar esta opción.
Como en muchas decisiones del ámbito tecnológico, el equilibrio entre costo, control y confianza será clave para decidir si participar o no en este modelo de compartición de datos.
Recomendación: establecer políticas internas claras sobre qué se puede compartir, configurar entornos separados para pruebas y producción, y realizar revisiones legales antes de habilitar esta función.
