Lo que comenzó como un intento legítimo de mejorar la productividad, como usar ChatGPT para redactar reportes o Copilot para revisar código, se ha transformado en un riesgo sistémico. A diferencia del Shadow IT, donde el peligro residía en el uso no autorizado de aplicaciones no aprobadas, el Shadow IA implica el uso de software que no sólo procesa datos, sino que los asimila y reconfiguran, generando una total pérdida de control sobre la información sensible.
Fugas de información en la era de los prompts
Cada prompt ingresado a un modelo externo constituye un vector de riesgo. Los usuarios suelen incluir fragmentos de información interna, desde datos de clientes hasta fórmulas o estrategias comerciales, sin comprender que esta información puede ser almacenada, indexada o utilizada para mejorar el modelo de la IA que se esté utilizando y, por lo tanto, pasar a formar parte de su base de conocimiento que estará a disposición de todos los usuarios. En 2025, una multinacional farmacéutica descubrió que empleados habían introducido protocolos clínicos en cuentas personales de Copilot y ChatGPT, lo que derivó en un potencial incumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR, UE 2016/679) y de las directrices de bioseguridad de la European Medicines Agency (EMA).
El incidente puso en evidencia un aspecto fundamental: los sistemas de IA generativa no distinguen entre información pública y confidencial. En el momento en que los datos cruzan el perímetro corporativo, el control se pierde. El informe AI Gone Wild: Why Shadow AI Is Your IT Team’s Worst Nightmare advierte que este fenómeno representa “una nueva clase de riesgo de pérdida de control organizacional, donde la frontera entre usuario, dato y modelo se diluye en la opacidad algorítmica” (https://cloudsecurityalliance.org/blog/2025/03/04/ai-gone-wild-why-shadow-ai-is-your-it-team-s-worst-nightmare).
Integraciones ocultas y túneles de datos invisibles
El riesgo del Shadow IA no se limita al contenido de los prompts. Las integraciones mediante plugins, APIs personales y extensiones de navegador crean canales de transferencia de datos que pueden eludir las políticas de seguridad corporativas. Muchos empleados, buscando eficiencia, conectan sus cuentas personales de IA con servicios como, por ejemplo, Google Drive, Slack o Notion, sin autorización formal.
De acuerdo con el informe Gartner 2Q25 Emerging Risk Report (https://www.gartner.com/en/documents/6633934), el 62% de los incidentes de exposición de datos en entornos empresariales provienen de “interconexiones no monitorizadas entre servicios SaaS y herramientas LLM”. Este tipo de comunicación es particularmente peligroso porque se produce fuera de los registros corporativos, encriptada de extremo a extremo y asociada a identidades no federadas. En consecuencia, los equipos de ciberseguridad pierden visibilidad, lo que impide detectar comportamientos anómalos o flujos no autorizados de información.
El vacío de auditoría y la pérdida de trazabilidad
Una característica distintiva del Shadow IA es su opacidad operativa. Los modelos generativos alojados en nubes públicas o entornos externos no ofrecen registros completos de actividad. Esto impide determinar qué información fue ingresada, cuándo y con qué propósito. La trazabilidad, el pilar esencial de cualquier marco de cumplimiento o auditoría, queda inutilizada.
El NIST AI Risk Management Framework 1.0 (https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework) advierte que los sistemas de IA deben ser auditables, explicables y transparentes para garantizar un control adecuado del riesgo. Sin embargo, cuando los empleados usan IA de manera no autorizada, esas condiciones desaparecen. La organización no sólo pierde visibilidad sobre los datos, sino también sobre los modelos que los procesan. Esto crea un espacio de riesgo donde las responsabilidades son imposibles de asignar, y donde incluso los controles más robustos de DLP (Data Loss Prevention) o CASB (Cloud Access Security Broker – Agente de Seguridad de Acceso a la Nube) tradicionales se vuelven insuficientes.
Hacia una defensa adaptada al nuevo paradigma
El control del Shadow IA no puede limitarse a la prohibición del uso de herramientas externas. La experiencia demuestra que los empleados recurrirán a la IA siempre que les ofrezca una ventaja competitiva. Por ello, la estrategia más efectiva no es bloquear, sino gobernar y canalizar su uso bajo criterios de seguridad verificable.
La primera línea de defensa consiste en implementar auditorías especializadas en IA, capaces de detectar patrones de uso y evaluar la naturaleza de los datos enviados a modelos externos. Los Cloud Access Security Brokers (CASB) adaptados a IA ya permiten interceptar y clasificar tráfico hacia dominios como openai.com o anthropic.com, identificando intentos de compartir información sensible.
Paralelamente, las empresas deben adoptar políticas de allowlisting (lista de aprobados o lista blanca) de modelos y proveedores aprobados, acompañadas de controles de identidad basados en autenticación federada (Single Sign-On, OAuth 2.0). Estas medidas permiten trazar la actividad, limitar privilegios y mantener la rendición de cuentas. La Cloud Security Alliance recomienda, además, incorporar en las políticas de ciberseguridad corporativa un capítulo específico sobre uso responsable de IA, complementado por programas de capacitación que refuercen la conciencia del riesgo. La mayoría de las fugas de datos relacionadas con IA no surgen de la mala intención, sino del desconocimiento. Según el informe ya citado de la CSA, el 71% de los incidentes de Shadow IA son producto de usuarios que no comprendían las implicaciones de sus acciones.
La paradoja de la eficiencia
El Shadow IA nace del mismo impulso de la innovación: la búsqueda de eficiencia. La presión por optimizar procesos lleva a las personas a adoptar herramientas que incrementen su productividad, aunque sean ajenas a los sistemas aprobados. Esta paradoja de productividad contra control, obliga a replantear los modelos de gobernanza tecnológica.
El NIST, en su marco de gestión de riesgos, sostiene que “la administración de la IA debe ser continua, dinámica y contextual, alineada con la evolución del sistema y del entorno de uso” (https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework). La respuesta al Shadow IA no puede ser estática; debe integrar mecanismos de detección en tiempo real, políticas de confianza cero aplicadas al intercambio de información y una cultura organizacional que priorice la seguridad de los datos tanto como la innovación.
Conclusión: gobernar lo invisible
El Shadow IA revela una verdad incómoda: las organizaciones ya no pueden controlar completamente los flujos de información que generan sus propios empleados. En la era de los de la IA Generativa, el perímetro de seguridad ya no está en la red, sino en el prompt. La verdadera tarea de la ciberseguridad moderna no es bloquear la IA, sino hacerla visible, auditable y confiable.
La gobernanza del Shadow IA implica combinar tecnología, políticas y cultura: tecnología para detectar y limitar el flujo de datos, políticas para definir qué es aceptable y qué no, y cultura para formar empleados conscientes del valor de la información que manejan. Como explica la Cloud Security Alliance, “el control efectivo del Shadow AI no se logra apagando la inteligencia artificial, sino iluminando su sombra”.
Leer mas
- La nueva era de Spotify: inteligencia artificial con ética, derechos y creatividad
- El futuro es Cloud ERP: la nube de SAP con IA acelera la productividad empresarial en América Latina
- YouTube incorpora IA para alertar si alguien sube un video donde apareces sin autorización
