Un GPT privado no es un Custom GPT en ChatGPT con PDFs subidos. Es un modelo que solo ve los documentos que vosotros autorizáis. Identidad. Registro. Un perímetro que alguien puede explicar. Esta lista es lo que hay que tener claro antes de conectar OpenAI o un chat interno.
Datos: qué entra
- Lista de fuentes (wiki, Drive, carpeta, API). Nombre del responsable de cada una.
- Clasificación grosera: interno, confidencial, con datos de personas, secreto. Lo que no se pueda clasificar no entra.
- Copia o acceso de solo lectura. Quién puede ampliar el conjunto más adelante.
- Retención: cuánto tiempo se guardan preguntas, respuestas y trozos recuperados.
- Idioma y versiones. Un procedimiento viejo junto al vigente es una trampa.
Quién pregunta y qué ve
- El chat o la API usa la cuenta de la empresa. No un enlace suelto.
- Si alguien no ve el documento en origen, el modelo tampoco.
- Hay roles: quien pregunta, quien indexa, quien lee logs. No todo el mundo reindexa.
- Las claves viven en el entorno. No en un portátil ni en un flujo de Make compartido.
- Si el proveedor procesa fuera de la UE, eso se dice antes.
Qué no va a un chat público
Contraseñas, tokens, datos de terceros, nóminas, incidentes abiertos, contratos y cualquier PDF que no pondríais en un correo a un desconocido. Pegar eso en ChatGPT no es «probar el caso». Es sacar el archivo del perímetro. La alternativa está en por qué no pegar PDFs internos.
Señales de que aún no estáis listos
- Nadie sabe qué carpeta es la buena.
- El único acceso es una cuenta personal de Google o Microsoft.
- Queréis «todo» de entrada. El entregable es un caso, no el archivo histórico.
- No hay nadie que pueda decir «esta respuesta está mal» y corregir el documento de origen.
Cuando la lista está clara, montar el RAG o el GPT es ingeniería. Madrid. Si quieres que lo deje corriendo, está aquí.