# Un estudio revela que los agentes LLM más capaces filtran más datos privados

> Investigadores evaluaron 7 agentes LLM de pesos abiertos y observaron que las filtraciones de datos privados aumentan con la capacidad del modelo y la duración del diálogo.

Oossa · 2026-10-14 · https://oossa.com/es/study-finds-more-capable-llm-agents-leak-more-private-data

Un equipo dirigido por Soumya Sharma publicó un nuevo benchmark, CIMEMORIES DIALOGUE, con 4,410 conversaciones entre dos agentes para evaluar las filtraciones de datos privados. El equipo probó el benchmark con siete modelos de pesos abiertos de las familias Qwen‑3 y Llama‑3.1. El estudio muestra que los modelos que rinden mejor en las tareas también filtran más información privada, sobre todo cuando se usan indicaciones de cadena de pensamiento. Las filtraciones aumentaron hasta tres veces cuando las conversaciones pasaron de un turno a seis.

## Los hechos

- 4,410 instancias de diálogo en el benchmark
- Las filtraciones aumentaron hasta 3× al pasar de 1 a 6 turnos

## Por qué importa

Las empresas que usan agentes LLM podrían afrontar mayores riesgos para la privacidad al adoptar modelos más capaces.

## Fuentes y referencias

1. [Loose Lips: Understanding Privacy Leakage in Agentic Dialogue](https://arxiv.org/abs/2610.14071) – arXiv, 2026-10-14

Última actualización: 2026-10-14