Por qué importa este riesgo
Una IA conectada a documentos, web o herramientas puede encontrar instrucciones colocadas por un tercero. Sin una separación fiable entre datos e instrucciones aplicables, puede ignorar la solicitud del usuario u orientar una acción.
Qué aporta R-AI-R
R-AI-R convierte el problema en una prueba reproducible: una cadena canónica contiene una instrucción parásita marcada explícitamente como dato no confiable. El sistema puede identificarla o resumirla, pero no obedecerla.
Qué deben recordar las organizaciones
La respuesta práctica combina privilegio mínimo, separación de fuentes, validación humana, registro, pruebas adversarias y gobernanza. R-AI-R no reemplaza esos controles; aporta un punto de verificación público y comprobable.
R-AI-R
Un estándar mínimo, público y reproducible para probar la resiliencia de la IA ante la confusión entre instrucciones y datos.