Shadow AI es la nueva TI en la sombra en los lugares de trabajo de Europa

Los líderes de seguridad están pasando de “prohibirlo” a “gobernarlo” a medida que el uso no autorizado de la IA se extiende entre equipos y herramientas.

Los empleados están incorporando la IA generativa al trabajo diario más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones pueden aprobarla, auditarla o protegerla. en un análisis reciente de Technology.orgel fenómeno se enmarca como “IA en la sombra”: la prima moderna de la TI en la sombra, donde el personal adopta herramientas poderosas fuera de los canales oficiales. La diferencia es que la IA no solo almacena o comparte información: puede transformarla, inferirla y, a veces, enviarla a sistemas que nunca fueron diseñados para ese riesgo.

Para los equipos europeos de seguridad y cumplimiento, el desafío ya no es si se debe utilizar la IA en el trabajo, sino cómo recuperar la visibilidad y el control sin congelar la productividad. Ese acto de equilibrio se está convirtiendo en un problema de gobernanza generalizado, que afecta a la ciberseguridad, la privacidad, las adquisiciones y, cada vez más, a los derechos fundamentales.

Cómo se ve la “IA en la sombra” en el terreno

Shadow AI no se limita a que alguien pegue texto en un chatbot público. Puede ser mucho más sutil: un “asistente de IA” activado dentro de una plataforma de colaboración; una extensión de navegador que reescribe correos electrónicos; un complemento que resume las llamadas de los clientes; o un desarrollador que utiliza un asistente de codificación de IA con acceso a repositorios propietarios. En muchos lugares de trabajo, la IA ahora está integrada dentro de herramientas que ya están aprobadas, lo que hace que la capa de IA sea más difícil de detectar que la TI clásica en la sombra.

El perfil de riesgo también cambia. La TI en la sombra normalmente creaba puntos ciegos en torno a las versiones de software, los controles de acceso y el almacenamiento de datos. Shadow AI agrega nuevos modos de falla: se pueden incluir datos confidenciales en las indicaciones; los resultados pueden ser erróneos pero convincentes; y las funciones automatizadas de «agentes» pueden realizar acciones que repercutan en otros sistemas. El resultado es que los equipos de seguridad pueden perder la supervisión no sólo de las aplicaciones, sino también de las decisiones.

Por qué las prohibiciones tienden a ser contraproducentes

Las prohibiciones generales son tentadoras, especialmente después de filtraciones de datos de alto perfil. Pero a menudo hacen que su uso sea clandestino, degradan la cultura de presentación de informes y dejan a los líderes con una falsa sensación de seguridad. Un enfoque más duradero trata la IA en la sombra como una señal: los empleados están buscando nuevas herramientas porque los procesos existentes parecen demasiado lentos, demasiado manuales o demasiado restrictivos.

Es por eso que muchos documentos de orientación ahora enfatizan la “habilitación responsable”: crear caminos claros para un uso seguro, no solo prohibiciones. Los propios actores de la ciberseguridad de la UE han adoptado una línea similar. En su guía sobre IA generativa en ciberseguridad, SEGURO DE YO aboga por políticas internas viables, concientización del personal y controles que mantengan los datos confidenciales fuera de los modelos públicos mientras las organizaciones aún se benefician de las ganancias de productividad.

Recuperar el control sin frenar la innovación: un manual práctico

Los equipos de seguridad que intentan “ponerse al día” con la IA en la sombra a menudo comienzan con una verdad simple: no se puede gobernar lo que no se puede ver. Pero la visibilidad por sí sola no es suficiente. El objetivo es crear un entorno predeterminado más seguro donde los empleados no necesiten improvisar.

1) Crear un inventario del uso de la IA, especialmente dentro de las herramientas «aprobadas»

Comience por mapear dónde existe la IA en la actualidad: chatbots, copilotos, transcriptores de reuniones, herramientas de diseño, asistentes de codificación y funciones de IA dentro de plataformas SaaS comunes. Incluya herramientas aprobadas por TI y el uso «traiga las suyas propias». Muchas organizaciones descubren que ya tienen funciones de IA habilitadas en productos comprados años antes.

2) Definir “datos seguros” para las indicaciones y luego aplicarlos

La mayor parte de la gobernanza de la IA falla en el límite inmediato. Si el personal puede pegar datos personales, registros de clientes o material comercial confidencial en un modelo con términos de retención o capacitación poco claros, es posible que la organización esté asumiendo una exposición evitable. Las orientaciones de los organismos de la UE recomiendan cada vez más reglas claras para el manejo de datos: qué se puede compartir, qué no y cómo redactar o resumir de manera segura.

Para los equipos que buscan un pensamiento de riesgo estructurado, el Marco de gestión de riesgos de IA del NIST (AI RMF 1.0) ofrece un enfoque de gobernanza basado en el mapeo del contexto, la medición del riesgo y la gestión de controles, útil incluso para organizaciones que no construyen sus propios modelos, sino que los implementan.

3) Ofrecer alternativas aprobadas que sean realmente utilizables.

Si los empleados recurren a la IA en la sombra porque la ruta oficial lleva semanas, la gobernanza perderá. Muchas organizaciones ahora ofrecen un “espacio de trabajo de IA” aprobado (o un pequeño conjunto de herramientas autorizadas) con términos contractuales más claros, registros y configuraciones de privacidad más sólidas. La clave es la usabilidad: si la opción aprobada es más lenta, está bloqueada o tiene poca potencia, el uso de la sombra volverá.

4) Poner barreras alrededor de las integraciones y los “agentes de IA”

A medida que la IA pasa de la generación de texto a la acción (reservar reuniones, modificar códigos, enviar correos electrónicos, actualizar tickets), el riesgo ya no es solo la fuga de datos. Se convierte en integridad del proceso. Los controles deben centrarse en privilegios mínimos, pasos de aprobación para acciones de alto impacto y registros de auditoría sólidos. La agencia nacional francesa de ciberseguridad ANSSI, por ejemplo, recomienda medidas de trazabilidad y seguridad por diseño para los sistemas generativos de IA, incluido el registro y la separación de entornos en su recomendaciones de seguridad.

5) Tratar a los proveedores y las adquisiciones como parte del perímetro de seguridad.

Shadow AI prospera cuando los equipos pueden comprar herramientas directamente o cuando las funciones de AI llegan silenciosamente a través de actualizaciones. Las adquisiciones y la seguridad necesitan listas de verificación compartidas: retención de datos, exclusiones de capacitación de modelos, opciones de alojamiento regional, controles de acceso, auditabilidad y compromisos de respuesta a incidentes. Esto es especialmente relevante en Europa, donde las expectativas regulatorias en torno a la rendición de cuentas están aumentando.

6) Hacer que la formación sea práctica, no abstracta

La capacitación funciona cuando coincide con la forma en que las personas realmente usan las herramientas: «Esto es lo que no se debe pegar», «Esto es cómo resumir contenido confidencial», «Esto es cómo verificar los resultados», «Esto es cuándo usar herramientas aprobadas» y «Esto es con quién contactar para una revisión rápida». El objetivo es convertir a los empleados en participantes informados de la seguridad, no en infractores accidentales.

El contexto europeo: la gobernanza es ahora una cuestión de competitividad

La dirección regulatoria de Europa es clara: más responsabilidad sobre cómo se implementa la IA y más escrutinio sobre los impactos sobre los datos y los derechos. El Ley de Inteligencia Artificial de la UE establece un marco basado en riesgos para la IA, con obligaciones más estrictas para ciertos usos de alto riesgo y responsabilidades más claras en toda la cadena de valor de la IA. Para las organizaciones, eso significa que la IA en la sombra no es solo una preocupación técnica: puede convertirse en un problema de cumplimiento si se utilizan herramientas no controladas en contextos sensibles como la contratación, el crédito, la educación o los servicios esenciales.

Mientras tanto, las expectativas de privacidad se están agudizando. El Supervisor Europeo de Protección de Datos ha publicado una guía actualizada sobre IA generativa y protección de datos, destacando la necesidad de mantener las salvaguardias alineadas con un ecosistema en rápida evolución. Consulte la página del SEPD y el documento descargable: Orientación sobre IA generativa (SEPD).

En ese entorno político más amplio, “actuar rápido y romper cosas” es una postura costosa. Para los equipos de seguridad, la tarea emergente es crear una pista controlada para la innovación: aprobaciones rápidas, reglas claras de uso seguro y barreras técnicas escalables.

Qué ver a continuación

Es probable que la IA en la sombra crezca a medida que la IA se convierta en una característica predeterminada en las suites ofimáticas, las plataformas de clientes y las herramientas para desarrolladores. Los analistas han advertido que el uso no autorizado de la IA se está convirtiendo en un riesgo medible de seguridad y cumplimiento en las empresas, lo que aumenta la presión sobre las organizaciones para educar al personal y formalizar políticas. Las organizaciones que se adaptan más rápido pueden ser aquellas que dejan de tratar la gobernanza como un freno y comienzan a tratarla como un diseño de producto para usuarios internos.

Ése es el mensaje central detrás de la Tecnología.org Encuadre: los equipos de seguridad pueden recuperar el control, pero solo si construyen sistemas que hagan que el camino seguro sea el camino fácil.

Antecedentes relacionados: El European Times ha seguido previamente la trayectoria regulatoria de la UE como el Entra en vigor la Ley Europea de Inteligencia Artificial.