Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) han transformado el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) al permitir una generación y comprensión de texto robustas. Sin embargo, su implementación en dominios sensibles como la salud, las finanzas y los servicios legales plantea preocupaciones críticas sobre la privacidad y la seguridad de los datos. Este documento propone un marco integral para incorporar mecanismos de confianza en los LLMs para controlar dinámicamente la divulgación de información sensible. El marco integra tres componentes principales: Perfil de Confianza del Usuario, Detección de Sensibilidad de la Información y Control de Salida Adaptativo. Al aprovechar técnicas como el Control de Acceso Basado en Roles (RBAC), el Control de Acceso Basado en Atributos (ABAC), el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER), análisis contextual y métodos de preservación de la privacidad como la privacidad diferencial, el sistema garantiza que la información sensible se divulgue adecuadamente en función del nivel de confianza del usuario. Al centrarse en equilibrar la utilidad de los datos y la privacidad, la solución propuesta ofrece un enfoque novedoso para implementar de manera segura LLMs en entornos de alto riesgo. El trabajo futuro se centrará en probar este marco en diversos dominios para evaluar su efectividad en la gestión de datos sensibles manteniendo la eficiencia del sistema.