Shadow AI: riesgos del uso no autorizado de IA en empresas
El Shadow AI, o uso no autorizado de inteligencia artificial en las empresas, representa riesgos importantes: puede exponer datos confidenciales, generar vulnerabilidades de seguridad.
¿Qué es la Shadow AI?
La "Shadow AI" (IA en la sombra) se refiere al uso de herramientas, modelos o servicios de inteligencia artificial por parte de los empleados de una empresa sin la aprobación ni la supervisión del departamento de TI o de seguridad. Los empleados suelen recurrir a estas herramientas para aumentar su productividad o resolver problemas específicos de forma rápida, sin intención maliciosa pero poniendo en peligro la seguridad de los datos de la empesa.
Las herramientas de IA corporativa llevan años ayudando a los equipos de seguridad a detectar amenazas y filtrar contenido malicioso. Sin embargo, desde el éxito de plataformas como ChatGPT, muchos empleados han adoptado la IA generativa para agilizar tareas sin esperar la aprobación de TI.
Esto ha creado un vacío: según Microsoft, el 78% de los empleados que usan IA lo hace con herramientas propias, mientras que el 60% de los responsables de TI cree que la dirección carece de un plan claro para regular su uso.
Este uso no supervisado de IA generativa genera un riesgo significativo: al operar fuera de los controles de TI, los empleados pueden compartir información confidencial, exponer datos de clientes o propiedad intelectual y crear vulnerabilidades que podrían ser explotadas por ciberdelincuentes. Además, la falta de un marco de gobernanza claro dificulta que la organización detecte, mida y gestione el alcance real del uso de IA, dejando un vacío que puede afectar tanto la seguridad como la eficiencia operativa.
Más allá de los modelos públicos de IA
El Shadow AI no se limita a chatbots populares como ChatGPT, Gemini o Claude. La tecnología puede infiltrarse mediante:
- Extensiones del navegador.
- Funciones ocultas en software empresarial legítimo.
- Agentes autónomos de IA que ejecutan tareas sin supervisión
Si no se implementan controles adecuados, estos agentes podrían acceder a datos confidenciales o realizar acciones no autorizadas. Para cuando se detecte, podría ser demasiado tarde.
Principales riesgos del Shadow AI
Exposición de datos sensibles
El uso no autorizado de modelos de IA puede filtrar propiedad intelectual, información de clientes y empleados, así como datos regulados. Toda información procesada puede ser reutilizada por otros usuarios o almacenada en servidores externos, con posibles incumplimientos de normativas de privacidad como GDPR o CCPA.
Vulnerabilidades de software
Los chatbots y aplicaciones de IA pueden contener puertas traseras o malware, que exponen a la organización a ataques si se descargan versiones maliciosas.
Errores en productos y decisiones empresariales
Herramientas de codificación o análisis basadas en IA pueden generar errores o sesgos, afectando productos, servicios y estrategias empresariales.
Riesgos de agentes autónomos
Los agentes de IA pueden introducir contenido falso, ejecutar acciones no autorizadas y ser objetivos de secuestro de cuentas digitales, comprometiendo la seguridad de la empresa.
Según IBM, el 20% de las organizaciones sufrió una brecha vinculada a Shadow AI el año pasado, con un coste promedio de hasta 670.000 dólares en casos de uso no controlado.
Cómo mitigar el riesgo del Shadow AI
En lugar de prohibiciones totales, que a menudo empujan el uso de la IA a canales aún menos visibles, las empresas deben adoptar un enfoque proactivo y equilibrado:
Establecer políticas claras: Definir y comunicar qué herramientas están aprobadas, cómo deben usarse y qué tipo de datos nunca deben introducirse en plataformas externas.
Proporcionar alternativas seguras: Ofrecer herramientas de IA empresariales aprobadas que satisfagan las necesidades de productividad de los empleados, pero que cumplan con los estándares de seguridad y cumplimiento de la organización.
Formación y concienciación: Educar a los empleados sobre los riesgos de seguridad y las implicaciones legales del uso de herramientas no autorizadas.
Monitorización continua: Implementar software de monitoreo de red y auditorías para detectar el uso de aplicaciones de IA no autorizadas e identificar flujos de datos sensibles.
Crear un proceso de aprobación ágil: Establecer un procedimiento sencillo y rápido para que los empleados propongan y obtengan la validación oficial para nuevas herramientas de IA, fomentando la innovación dentro de un marco controlado.
El desafío del Shadow AI no es diferente al de la ciberseguridad tradicional: requiere equilibrar la mitigación de riesgos con la productividad. Para las organizaciones, esto significa proteger la información, cumplir con regulaciones y, al mismo tiempo, permitir que la IA impulse la innovación y el crecimiento del negocio.