“Aunque el 80% de los profesionales utiliza la IA en su trabajo, solo el 22% recurre exclusivamente a herramientas proporcionadas por su empresa”. Con este dato, IBM pone de relieve la nueva dimensión del shadow IT, una nueva categoría de riesgos a la que se enfrentan las empresas cuando se utilizan herramientas y servicios de inteligencia artificial fuera de los procesos de control, seguridad y gobierno definidos por IT. Como decíamos, no es la excepción, sino la norma.
Veamos con más detalle qué es el shadow AI, hasta qué punto está extendido y, sobre todo, cómo abordarlo de forma eficaz.
Puntos clave
- La mayoría de los profesionales utiliza herramientas de IA en el trabajo, pero pocos recurren exclusivamente a soluciones proporcionadas por su empresa.
- Usar la IA sin supervisión puede exponer datos confidenciales e información personal, generando riesgos de cumplimiento normativo, pérdidas económicas y daños reputacionales.
- El shadow AI no se puede gobernar solo con prohibiciones: el discovery, el DLP, la concienciación y el control de los agentes pueden reducir el riesgo sin frenar la adopción de la IA.
Shadow AI: cuando la innovación escapa al control corporativo
Según el Cost of a Data Breach Report 2025, una de cada cinco organizaciones sufrió una brecha atribuible al shadow AI, mientras que solo el 37% cuenta con políticas para gestionar la inteligencia artificial y/o identificar usos no autorizados.
Nos encontramos, por tanto, ante una especie de tormenta perfecta: por un lado, el uso de la IA fuera de los procesos de control corporativo crece rápidamente; por otro, menos de una de cada dos empresas ha definido normas de gobierno y herramientas capaces de abordar el fenómeno y, sobre todo, de hacer cumplir esas normas.
¿Qué es el shadow AI?
El shadow AI es el uso, por parte de los empleados, de herramientas y servicios de IA que no están gobernados por la empresa. Sigue el mismo principio que el shadow IT: tecnologías externas que entran en los procesos de trabajo sin pasar por los controles de IT.
En este sentido, la característica clave de la IA es su extraordinaria accesibilidad. Empezar a usar ChatGPT, Claude o Gemini lleva apenas unos clics y, dentro de ciertos límites, además es gratis. Si hasta ayer el shadow IT consistía en compartir documentos confidenciales por WhatsApp, usar servicios cloud personales o activar por cuenta propia aplicaciones SaaS, hoy basta una sola acción para pedirle a un chatbot que resuma un documento confidencial, analice materiales de un proyecto o procese datos que, por políticas internas o requisitos normativos, deberían permanecer dentro del perímetro corporativo.
El comportamiento de fondo no ha cambiado: han cambiado las herramientas, pero el problema sigue siendo el mismo. Una vez que la información sale del perímetro gobernado por la empresa, ya no es posible tener pleno control sobre cómo se procesará, almacenará o, potencialmente, reutilizará, ni se puede descartar que el propio proveedor del servicio acabe sufriendo una brecha de datos.
Shadow AI: estos son los nuevos comportamientos de riesgo
Las posibles consecuencias del shadow AI son bastante intuitivas: pérdida o fuga de datos, daños económicos, problemas de cumplimiento normativo, exposición de la propiedad intelectual y consecuencias reputacionales.
Menos evidente, y por eso más interesante, es entender qué comportamientos cotidianos pueden generar estos riesgos, teniendo en cuenta que ChatGPT, Claude y herramientas similares forman parte de cada vez más actividades personales y profesionales. Como suele ocurrir con las nuevas tecnologías, la adopción empieza sobre todo entre las generaciones más jóvenes, pero tiende a integrarse en la rutina de toda la plantilla, reduciendo inevitablemente la percepción del riesgo.
El ejemplo más evidente es subir documentos confidenciales a un chat. Por suerte, también es el comportamiento que más probablemente genere dudas en cualquiera que tenga un mínimo de familiaridad con las herramientas digitales. Más insidiosos son otros comportamientos que corren el riesgo de pasar desapercibidos:
- Introducir información sensible y confidencial en los prompts, como nombres de clientes, detalles de proyectos, pedidos y datos financieros;
- Pegar fragmentos de código de aplicaciones para que la IA los corrija u optimice;
- Enviar a la IA correos electrónicos o conversaciones internas para obtener resúmenes y traducciones;
- Usar extensiones de navegador con IA que acceden al contenido mostrado durante la navegación y lo transcriben en documentos externos (scraping);
- Usar cuentas personales para actividades profesionales. Aquí el riesgo es doble: los usuarios no solo eluden las políticas y los controles corporativos, sino que tampoco pueden contar con la protección que el proveedor ofrece a las cuentas empresariales.
Igual que con WhatsApp, también con los modelos de IA el riesgo nace de lo cotidiano que resulta el gesto. El usuario no siente que esté haciendo nada malo, y mucho menos que esté compartiendo información confidencial de la empresa con un tercero, pero eso es exactamente lo que está ocurriendo.
Shadow agents: el nuevo reto para IT
Hasta ahora hemos asociado el shadow AI sobre todo al uso no controlado de modelos comerciales de IA generativa. Sigue siendo el riesgo más extendido y difícil de contener, pero en las empresas está surgiendo también otro fenómeno: los shadow agents, es decir, agentes de IA introducidos, configurados o desarrollados sin pasar por los procesos de supervisión de IT.
Una vez más, el factor clave es la facilidad de acceso. Hoy no hace falta lanzar un proyecto de software para desplegar un agente capaz de realizar tareas relativamente sencillas, como clasificar los correos entrantes, actualizar un CRM o recopilar información de varias aplicaciones para preparar un informe. Los servicios SaaS y las plataformas low-code permiten crear automatizaciones agénticas básicas en muy poco tiempo.
No es de extrañar, por tanto, que los agentes no autorizados ya estén convirtiéndose en un problema, hasta el punto de que un estudio de 2026 de la Cloud Security Alliance detectó agentes de IA desconocidos por IT en el 82% de las empresas analizadas, lo que pone de manifiesto la magnitud del fenómeno.
En comparación con los chatbots, no solo cambia la dinámica, sino también la escala del riesgo. Con un chatbot, el riesgo nace de una acción intencionada, porque el sistema recibe los datos que una persona decide introducir en la conversación; un agente, en cambio, puede actuar de forma autónoma, trabajando sobre buzones de correo, aplicaciones SaaS, repositorios, bases de datos y otros sistemas corporativos. Pero ¿dónde se almacenan los datos? ¿Quién tiene acceso a ellos? ¿Con quién se comparten?
Shadow AI: estrategias eficaces para contenerlo
Eliminar el shadow AI es extremadamente complejo y, probablemente, poco realista. Un empleado puede usar una cuenta personal, un dispositivo no gestionado o una conexión fuera de la red corporativa, lo que hace invisible parte del fenómeno.
Esto no significa que IT se quede sin herramientas; al contrario, puede reducir el riesgo sin comprometer la productividad combinando visibilidad, protección de datos, cultura y control de accesos.
- Empezar por el discovery, sin perder de vista sus límites
El primer paso es de puro sentido común: hay que entender qué herramientas de IA están realmente presentes en la organización, incluidos chatbots, extensiones de navegador y funcionalidades de IA integradas en aplicaciones SaaS.
La monitorización de la red y el análisis de accesos y logs pueden sacar a la luz una parte importante de estos usos, pero no el 100%, precisamente porque, por ejemplo, una cuenta personal utilizada desde un smartphone con datos móviles puede escapar a la visibilidad corporativa. Por eso, el discovery no debe interpretarse como un inventario definitivo, sino como un observatorio capaz de poner de relieve patrones, herramientas muy utilizadas y áreas de la organización donde el fenómeno es más intenso. - Proteger los datos en origen
Con el shadow AI, el control debe aplicarse sobre el propio dato. La clasificación de datos y el DLP (Data Loss Prevention) pueden impedir o limitar la descarga, la copia, el envío y la transferencia de la información más sensible, independientemente de la aplicación a la que el usuario intente trasladarla. Esto permite además evitar un enfoque binario basado exclusivamente en permitido o prohibido.
- Poner el foco en el comportamiento y la concienciación
Ningún sistema DLP puede impedir de forma absoluta que una persona lea una información y la introduzca manualmente en un servicio externo.
La concienciación sobre los riesgos y sus consecuencias sigue siendo esencial, siempre que vaya más allá de la recomendación habitual de no compartir información confidencial. El foco debe ponerse especialmente en las zonas grises: ¿puedo pegar un correo que me ha enviado un cliente? ¿Puedo pedir que me corrija unas líneas de código? ¿Puedo subir una presentación después de borrar el nombre de la empresa?
Al mismo tiempo, el shadow AI puede ser una señal útil para la organización, porque muestra qué herramientas y funcionalidades consideran las personas más eficaces para agilizar su trabajo y aumentar su productividad. Observar estos usos permite a IT identificar necesidades reales y valorar el desarrollo o la adquisición de soluciones equivalentes.
- Con los shadow agents, controlar identidad, privilegios y capacidades
Como los agentes suelen conectarse a sistemas corporativos, esto ofrece a IT más oportunidades de detección y control. Una vez identificado un agente, IT puede decidir bloquearlo o evaluar su utilidad y convertirlo en un componente gobernado.
En este último caso, es fundamental asignarle una identidad específica, limitar sus privilegios, definir con precisión a qué datos puede acceder y qué acciones puede realizar, aplicar logging y DLP, e introducir la aprobación humana para las actividades más sensibles.
Kirey: gobernar la IA para acelerar su adopción
Uno de nuestros objetivos es acompañar a nuestros clientes en su camino para convertirse en organizaciones AI-first. Es una meta ambiciosa que puede generar enormes beneficios, pero que inevitablemente también introduce nuevas áreas de riesgo.
En este escenario, el gobierno de la IA es una prioridad para Kirey: ayudamos a nuestros clientes a definir los guardrails adecuados, proteger datos y sistemas, gobernar identidades y privilegios, pero también, y sobre todo, a permitir que las personas aprovechen al máximo las capacidades de la IA sin exponer a la organización a riesgos evitables.
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