Los modelos de visión-lenguaje (VLM) han revolucionado la capacidad de las máquinas para interpretar y generar texto a partir de imágenes, encontrando aplicación en campos tan diversos como la medicina, la automoción o la atención al cliente. Sin embargo, este poder conlleva un desafío crítico: la protección de los datos con los que fueron entrenados. Inferir si una imagen concreta formó parte del conjunto de entrenamiento, conocido como ataque de inferencia de membresía, es una técnica que permite auditar la privacidad de estos modelos. Tradicionalmente, estos ataques requerían acceso a probabilidades internas o logits, algo inviable cuando se trabaja con modelos desplegados como caja negra. Es aquí donde surgen aproximaciones innovadoras como DistractMIA, un método que opera exclusivamente sobre las respuestas textuales generadas. En lugar de modificar la imagen original o eliminar información visual, DistractMIA introduce un elemento de distracción semántica: una imagen distractor conocida, y analiza cómo varía la respuesta generada. La hipótesis es que los datos que sí pertenecieron al entrenamiento se mantienen más anclados a la semántica original, mientras que los no miembros se dejan llevar más fácilmente hacia el distractor. Esta señal, calibrada sobre un conjunto de referencia, permite determinar la membresía sin necesidad de acceder a probabilidades, logits o estados ocultos. Los resultados experimentales muestran que DistractMIA supera a otros métodos, incluso a aquellos con mayor acceso al modelo. Para una empresa que desarrolla ia para empresas, entender estas vulnerabilidades es esencial para diseñar sistemas robustos y éticos. En Q2BSTUDIO integramos estos principios en nuestras soluciones de ciberseguridad, ofreciendo auditorías de privacidad y protección de datos en modelos de inteligencia artificial. Además, nuestra experiencia en aplicaciones a medida y software a medida nos permite construir plataformas que incorporan salvaguardas contra este tipo de filtraciones. La implementación de agentes IA y sistemas de servicios inteligencia de negocio con Power BI se beneficia de un enfoque que prioriza la confidencialidad de los datos de entrenamiento. Asimismo, el uso de servicios cloud aws y azure permite escalar estas auditorías de manera eficiente. La investigación en inferencia de membresía no solo es relevante para la academia, sino que tiene implicaciones directas en el desarrollo de software empresarial responsable. Adoptar métodos como la distracción semántica abre la puerta a nuevas formas de transparencia y control sobre los modelos que implementamos día a día.