4 estrategias para frenar el Shadow AI en tu empresa
Marketing - Redactor
Índice.
La inteligencia artificial se ha colado en nuestras empresas casi sin pedir permiso.
En pocos meses, se ha vuelto parte del trabajo diario: redacta, analiza, resume, automatiza… y también escapa del control de los equipos de IT y seguridad.
Cada vez más empleados usan herramientas de IA por su cuenta, sin supervisión ni políticas claras. Lo hacen por agilidad, pero sin darse cuenta pueden exponer datos sensibles o incumplir normativas.
A esto le llamamos Shadow AI, el lado invisible de la inteligencia artificial.
Lo inquietante es que muchas empresas ni siquiera saben que esto está pasando.
¿Tu empresa sabe cuánta IA se está usando realmente? En este artículo te contamos cómo detectar y frenar el Shadow AI con estrategias prácticas para recuperar el control y proteger tu información.
¿Qué es el Shadow AI?
Llamamos Shadow AI al uso de herramientas, modelos o servicios de inteligencia artificial sin la aprobación ni supervisión del área de TI o de seguridad.
En otras palabras: cuando alguien dentro de la organización utiliza la IA sin que exista una política clara, sin control de accesos, sin revisión de datos ni trazabilidad de lo que ocurre con la información que se comparte.
Ejemplos hay muchos:
- Un empleado que pide a ChatGPT que revise una propuesta con datos del cliente.
- Un comercial que usa Copilot para preparar un contrato y copia fragmentos de documentos internos.
- Un analista que conecta una API de IA a Excel para automatizar reportes sin revisar qué permisos está concediendo.
- O incluso desarrolladores que entrenan modelos pequeños con datos de proyectos sin seguir las pautas de IT.
Lo preocupante no es el uso en sí, sino la falta de control. Cuando la inteligencia artificial se usa fuera de los canales corporativos, no hay garantías de seguridad, cumplimiento ni trazabilidad.
Y si tu empresa es grande, con varios departamentos, filiales o sedes distribuidas, es muy probable que esto ya esté pasando… incluso sin que lo sepas.
IA en empresas: Los riesgos asociados
A diferencia de otros fenómenos tecnológicos, el Shadow AI no es un problema teórico ni a largo plazo. Está ocurriendo ahora mismo en miles de compañías.
El 75 % de las empresas experimentarán incidentes relacionados con Shadow AI antes de 2026.
Fuente: Gartner
Y cuando ocurre, el impacto no se limita al departamento técnico: afecta a toda la organización.
Veamos los principales riesgos:
- 💬 Fuga de información. Este es el más evidente. Cuando alguien comparte datos sensibles (clientes, proyectos, código, informes) con una herramienta externa de IA, esa información puede almacenarse, replicarse o usarse para entrenar modelos. ¿El resultado? Una pérdida de control total sobre dónde están tus datos.
- 📜 Cumplimiento y privacidad. Muchas de estas prácticas pueden violar regulaciones como el GDPR o ISO 27001. Un simple “prompt” con datos personales ya puede considerarse una cesión no autorizada. Además, al no haber trazabilidad, no existe forma de demostrar conformidad en una auditoría.
- ⚙️ Riesgo operativo. La IA se usa cada vez más para tomar decisiones automáticas: clasificar correos, aprobar documentos, analizar informes. Si esas decisiones se basan en modelos no revisados o en datos incorrectos, pueden afectar directamente la operación del negocio.
- 🧠 Integridad del modelo. Cuando los modelos internos se alimentan con datos sin control o sin criterios de calidad, pueden corromperse o sesgarse. Y eso se traduce en predicciones inexactas, sesgos no detectados y pérdida de confianza en los sistemas. No es solo una cuestión técnica, sino un riesgo de negocio. Y la falta de visibilidad es su mayor peligro.
Sin visibilidad no hay control: Herramientas para detectar el Shadow AI
Antes de poder controlar algo, hay que saber que existe.
Y con el Shadow AI pasa justo eso: muchas organizaciones ni siquiera son conscientes de hasta qué punto sus equipos están usando herramientas de inteligencia artificial por su cuenta.
Detectarlo no requiere empezar de cero ni comprar tecnología nueva. La mayoría de las empresas ya cuentan con herramientas que pueden ayudarte a ganar visibilidad, solo hay que usarlas con un nuevo enfoque. ¡Te explicamos cómo!
👉 Mira qué pasa en tu red
Cada vez que alguien accede a ChatGPT, Copilot o cualquier otra plataforma de IA, deja una huella digital en la red corporativa. Revisar esas conexiones te ayuda a ver qué servicios se están utilizando, desde qué equipos y con qué frecuencia.
Los firewalls modernos o los proxies, herramientas que ya filtran el tráfico de internet en tu empresa, pueden configurarse para detectar accesos a dominios de IA (como chat.openai.com o gemini.google.com).
No se trata de bloquearlos por completo, sino de entender el volumen y el tipo de uso que está ocurriendo.
Un vistazo a esos datos suele ser suficiente para descubrir lo que muchos sospechan: que el uso de IA no autorizada ya está muy extendido.
👉 Observa lo que ocurre en los dispositivos
El siguiente paso es mirar qué aplicaciones y procesos se ejecutan en los equipos de la organización.
Algunas herramientas de protección de endpoints permiten ver si hay scripts, macros o programas que están conectándose a servicios de inteligencia artificial sin estar aprobados.
Por ejemplo, puedes detectar si alguien ha creado una automatización en Excel que envía datos a un modelo de IA externo, o si una extensión del navegador está recopilando texto para “mejorarlo” con ChatGPT.
La idea no es perseguir, sino prevenir errores humanos: a menudo, los empleados no son conscientes de que están compartiendo información sensible.
👉 No olvides la nube
Cada día más tareas se hacen directamente en entornos cloud: Microsoft 365, Google Workspace, SharePoint, OneDrive, Teams…
Aquí es donde entran en juego las soluciones CASB (Cloud Access Security Broker), diseñadas precisamente para controlar y supervisar el uso de aplicaciones en la nube.
Su función es sencilla: mostrarte qué aplicaciones se están usando realmente, aunque no hayan sido instaladas por el área de IT. Con esa información, puedes autorizar, limitar o bloquear el acceso a herramientas de IA según el nivel de riesgo.
Por ejemplo, puedes permitir Copilot para ciertos departamentos y restringir el acceso a servicios externos como Midjourney o ChatGPT en cuentas personales.
👉 Une todas las piezas
Por último, no basta con analizar la red, los equipos o la nube por separado.
Para entender realmente qué está pasando con el uso de la IA en la empresa, hay que conectar todos esos datos y ver el conjunto.
Ahí es donde entra en juego el SIEM (Security Information and Event Management), una herramienta que recopila y analiza toda la actividad de los sistemas de la empresa —desde los accesos a internet hasta los registros de los ordenadores y las aplicaciones en la nube— para detectar comportamientos que no encajan con lo normal.
Gracias a ese análisis, el SIEM identifica patrones sospechosos o alertas que podrían pasar desapercibidas si se revisaran los sistemas por separado.
Estrategias para controlar el uso no autorizado de la IA
Una vez que sabes que el problema existe, el siguiente paso es actuar.
Frenar el Shadow AI no consiste en prohibir la inteligencia artificial, sino en gobernarla.
Aquí te compartimos las 4 claves:
Define una política corporativa de uso de IA
El primer paso es tener una política clara y compartida: Debe especificar qué herramientas están aprobadas, cuáles son restringidas y cuáles prohibidas, en función de su nivel de seguridad y cumplimiento.
Además, conviene definir qué tipo de datos pueden procesarse y qué uso está permitido en contextos internos o con clientes.
Una política bien diseñada no frena la innovación, sino que da un marco de confianza.
Implementa entornos seguros de IA corporativa
Si los empleados van a usar IA (y lo harán), lo mejor es ofrecerles una alternativa segura y corporativa.
Soluciones como Microsoft Copilot, Azure OpenAI Service o modelos locales entrenados internamente permiten disfrutar de los beneficios de la IA sin exponer datos fuera del perímetro empresarial.
Así, el equipo de IT mantiene el control sobre los accesos, permisos y registros.
Mantén visibilidad continua
No basta con definir una política: hay que monitorizar su cumplimiento.
Hemos hablado de cómo soluciones como CASB, EDR y SIEM trabajan juntas para ofrecer una visión completa del uso de IA en toda la organización. Esto permite detectar anomalías, bloquear comportamientos no permitidos y, sobre todo, evitar que el Shadow AI vuelva a crecer sin control.
Forma y sensibiliza a los empleados
El factor humano sigue siendo la primera línea de defensa. La mayoría de los casos de Shadow AI comienzan por desconocimiento, no por mala fe.
Por eso, las campañas de formación y concienciación son esenciales: explicar qué es el Shadow AI, por qué es un riesgo y cómo usar la IA de forma responsable. Cuanto más informados estén los empleados, menos probabilidades habrá de que tomen atajos inseguros.
De la sombra al control
El uso de inteligencia artificial en las empresas no va a frenarse. De hecho, seguirá creciendo a medida que surjan nuevas herramientas, asistentes y automatizaciones.
La cuestión ya no es si tus empleados usan IA, sino si tu empresa está preparada para gestionarla con seguridad y responsabilidad.
El Shadow AI representa ese punto ciego entre la innovación y el control. Y la única manera de afrontarlo es con una estrategia integral que combine políticas claras, tecnología de seguridad y cultura corporativa.
Porque la solución no está en prohibir la IA, sino en integrarla bajo gobierno:
- con entornos seguros,
- con visibilidad total,
- y con personas conscientes de su poder y sus límites.
