¿Qué es la IA en la sombra?

La IA en la sombra hace honor a su nombre. Acecha en las sombras, filtrando datos confidenciales de forma invisible. Y como no es evidente, los equipos de seguridad apenas están empezando a comprender el impacto que tiene en una organización.

Arriba a El 90% de los empleados utiliza herramientas de IA personales para trabajar., sin embargo, solo el 40% de las organizaciones tienen suscripciones oficiales a LLM. Eso significa que lote está pasando desapercibido.

La IA en la sombra es el uso no autorizado de herramientas de IA dentro de un entorno laboral, y este uso no autorizado tiene un alto costo. Según los últimos datos de IBM, las organizaciones con altos niveles de exposición a la IA en la sombra enfrentan un promedio de Costos de incumplimiento de $670,000.

Las empresas que no implementan Seguridad de datos de IA Son los que corren mayor riesgo. Por eso, es más importante que nunca proteger su negocio de esta amenaza.

IA en la sombra vs. TI en la sombra

La forma en que funciona la IA en la sombra es fundamentalmente diferente e infinitamente más peligrosa que la TI en la sombra.

Las prácticas tradicionales de TI en la sombra suelen implicar el uso de herramientas no autorizadas, como aplicaciones para compartir archivos o plataformas de gestión de proyectos. Si bien el riesgo existe, es relativamente fácil de controlar, ya que los datos simplemente se almacenan.

Pero la IA en la sombra es un asunto diferente. En lugar de simplemente almacenamiento Las herramientas de IA procesan activamente los datos, aprenden patrones a partir de ellos y pueden revelarlos de maneras difíciles de predecir o controlar. La IA también puede generar alucinaciones, automatizar decisiones y producir resultados que escapan a la revisión y supervisión humanas.

Las aplicaciones convencionales no hacen nada de esto. Son herramientas fundamentalmente pasivas en comparación con la naturaleza activa y de aprendizaje de los sistemas de IA.

Por eso, la IA en la sombra necesita una atención seria y específica. Más aún si se tiene en cuenta la magnitud del uso no autorizado de la IA.

Ejemplos comunes de IA en la sombra

Un informe Se ha revelado que el 45% de los trabajadores no informaron a sus gerentes cuando utilizaron IA, y solo el 32% divulgan de forma proactiva su uso de herramientas de IA.

Esta falta de transparencia dificulta especialmente la identificación y el abordaje de la IA encubierta. Sin embargo, han surgido ciertos patrones de uso que son particularmente comunes en las organizaciones.

Un ejemplo clásico y real del uso de la IA encubierta nos lo proporciona Samsung.

En 2023, ingenieros de la división de semiconductores copiaron código fuente confidencial y actas de reuniones en ChatGPT. El motivo era inocente: simplemente querían depurar el código y generar actas de reuniones más rápidamente. Sin embargo, al hacerlo, expusieron inadvertidamente información confidencial, lo que provocó una grave violación de la privacidad. Posteriormente, Samsung prohibió el uso de estas herramientas de IA e impuso severas restricciones en toda la empresa.

IA generativa para el consumidor

El incidente de Samsung pone de manifiesto la forma más común de IA en la sombra: empleados que utilizan herramientas de IA generativa para el consumidor, como ChatGPT o Claude, para tareas laborales cotidianas.

Aunque los trabajadores utilizan estas herramientas de maneras bastante inocuas (redactar correos electrónicos, revisar documentos, analizar hojas de cálculo, etc.), la cantidad de datos confidenciales que se introducen en ellas es asombrosa.

Cyberhaven descubrió que 73,8% de la IA en el lugar de trabajo Esto ocurría a través de cuentas personales de ChatGPT. El problema principal es que las cuentas personales de ChatGPT carecen de los controles de seguridad y privacidad que ofrece una cuenta empresarial de ChatGPT. Esto significa que, a diario, se introducen datos confidenciales en las plataformas de cara al consumidor, a menudo sin que quede constancia de qué información salió de la organización ni adónde fue.

Extensiones y complementos del navegador

Las herramientas con IA que facilitan las tareas cotidianas pueden descontrolarse e insertar código generado por IA directamente en entornos de producción. Por ejemplo, una extensión de navegador podría empezar a generar correos electrónicos automáticamente, y un asistente de programación podría empezar a crear su propio código de producción. Además, estas herramientas utilizan datos para su entrenamiento. Incluso una extensión sencilla como Grammarly aprovecha el contenido generado por los usuarios para entrenar su IA.

Experimentación a nivel departamental

Cuando los equipos de marketing descubren una nueva herramienta de IA para la creación de activos, o los departamentos legales encuentran un resumidor de documentos que ahorra horas de trabajo, la tentación de experimentar es grande. El problema es que estas herramientas públicas no son seguras ni cumplen con los marcos normativos y de privacidad. Incluso usar una nueva herramienta "solo para probarla" o "ver qué puede hacer" aumenta el perfil de riesgo de la organización de maneras que la mayoría de los empleados no comprenden del todo.

Principales riesgos de la IA en la sombra

La fuga de datos es el riesgo más preocupante e inmediato de la IA en la sombra. Este tipo de IA compromete más información personal identificable y propiedad intelectual que otros tipos de filtraciones. Y una vez que los datos se filtran, es prácticamente imposible recuperarlos.

Otros tipos de riesgo incluyen:

• Incumplimientos de las normas: La IA en la sombra elude sistemáticamente los marcos regulatorios como GDPR, HIPAA y SOC 2, y en última instancia carece de preparación para el cumplimiento. Y con la UE introduciendo multas de hasta 4% de los ingresos globalesEl costo monetario es elevado.
• Lagunas de seguridad: Una asombrosa 97% de las organizaciones Las brechas de seguridad vulneradas mediante IA carecían de los controles de acceso adecuados. La cruda realidad es que las cuentas personales no cumplen con las normas de identidad corporativa, los estándares de autenticación multifactor ni los requisitos de registro de actividad.
• Falta de auditoría: Cuando los empleados utilizan herramientas no autorizadas, la organización no tiene visibilidad de lo que sucede. No existe un registro de auditoría que muestre quién utilizó qué herramienta, qué datos procesaron, cuándo se produjo la interacción ni por qué la necesitaban.

Impacto financiero

Los datos de IBM de 2025 también revelaron que:

• El 20% de las organizaciones ya han sufrido una brecha de seguridad relacionada con la IA en la sombra.
• Las brechas de seguridad de la IA encubierta cuestan de media 4,63 millones de dólares, frente a los 3,96 millones de dólares de los incidentes estándar.
• El 63% de las organizaciones afectadas carecían de políticas formales de gobernanza de la IA.

Lo más problemático es que la IA en la sombra ha superado la escasez de profesionales en seguridad como factor clave en el aumento de los costes de las filtraciones de datos, convirtiendo la IA en la sombra en un problema que debe resolverse a nivel directivo.

La mejor manera de prevenir estos riesgos es con una gobernanza adecuada y evaluación de riesgos de datos.

Cómo detectar IA en la sombra

Entonces, ¿cómo se detecta algo invisible?

La solución consiste en implementar estrategias que saquen el uso de la IA de las sombras y lo pongan a la vista de todos mediante:

• Se realiza un seguimiento continuo del tráfico de red, los registros de SaaS y las autorizaciones de OAuth para detectar el acceso a plataformas de IA generativa.
• Supervisión de grandes cargas de datos a servicios de IA.
• Monitoreo del uso de IA vinculado al correo electrónico personal, donde 45,4% de interacciones sensibles con la IA originar.
• Seguimiento de extensiones de navegador, complementos e implementaciones de modelos no autorizadas en todas las áreas de la organización.

Las auditorías manuales no serán suficientes. Aquí es donde Gestión de la postura de seguridad mediante IA (AI SPM) Se vuelve valioso, ya que automatiza el descubrimiento y proporciona visibilidad sobre el uso de la IA en todos los ámbitos.

Gobernar la IA en la sombra

Seamos realistas: prohibir las herramientas de IA no funcionará. Los empleados encontrarán la manera de sortear los controles, e incluso las herramientas aprobadas pueden incorporar funciones de IA, a menudo sin que los usuarios sean plenamente conscientes de ello. En cambio, una buena gobernanza debería equilibrar la seguridad con la productividad y buscar la manera de trabajar con los empleados, no en su contra. Según lo que hemos visto funcionar en la práctica, una gobernanza eficaz de la IA en la sombra incluye estos elementos:

• Política clara: Defina las herramientas aprobadas y sus casos de uso permitidos. Establezca restricciones estrictas sobre qué datos se pueden y no se pueden utilizar en los modelos de IA.
• Alternativas: Implemente herramientas de IA seguras de nivel empresarial que ofrezcan una funcionalidad comparable.
• Controles: Implementar la monitorización en tiempo real, las integraciones de prevención de pérdida de datos (DLP) y el acceso basado en roles vinculado a los sistemas de identidad.
• Capacitación: Enseñe a los empleados que las indicaciones se convierten en datos de capacitación. Afiance este conocimiento utilizando ejemplos reales de uso arriesgado frente a uso seguro.

El objetivo no es sofocar la innovación. El propósito de la gobernanza es permitirla. Adopción segura de la IA y garantizar la protección de los datos críticos.

Conclusión

Las organizaciones que consideran la IA oculta como un desafío de seguridad de datos, en lugar de simples fallos informáticos, ya están obteniendo ventajas. Pueden adoptar la IA con confianza y, al mismo tiempo, gestionar el riesgo. Las empresas que saldrán con una ventaja competitiva no serán las que finjan que el problema no existe, sino las que lo reconozcan claramente y lo gestionen adecuadamente.

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