Shadow IA: cuando la inteligencia artificial escapa al control de las empresas

El término «Shadow AI» designa el uso de ChatGPT u otras herramientas de IA generativa en un contexto profesional sin aprobación previa de la jerarquía. En 2023 ya afectaba al 30 % de los empleados. Hoy, según un reciente estudio, alcanza al 68 % de las empresas francesas. Esto genera graves problemas de seguridad: al usar estas herramientas, los empleados transmiten involuntariamente a terceros datos potencialmente sensibles.

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¿Qué es exactamente el Shadow AI?

El Shadow AI (o “IA fantasma”) representa la evolución natural del Shadow IT que ya conocemos. En la práctica, se trata del uso de herramientas y aplicaciones de inteligencia artificial por parte de los colaboradores sin aprobación ni supervisión del departamento de TI de la empresa.

Esta práctica adopta múltiples formas en las organizaciones. Un comercial que usa ChatGPT para redactar propuestas comerciales, un responsable de RR. HH. que recurre a un generador de texto para crear ofertas de empleo o un analista que emplea modelos de machine learning no validados para tratar datos sensibles: todos estos ejemplos ilustran perfectamente este fenómeno en fuerte crecimiento.

La diferencia fundamental con la IA legítima radica en la autorización y el control. Las soluciones oficiales están integradas en las políticas de seguridad y cumplimiento de la empresa, mientras que el Shadow AI escapa completamente a esta supervisión. La ausencia de un marco expone a la organización a riesgos considerables, especialmente en materia de protección de datos y cumplimiento normativo.

Las cifras hablan por sí solas: según el estudio INRIA-Datacraft 2024, casi 7 de cada 10 empleados franceses utilizan herramientas de IA generativa en su entorno profesional sin informar a su jerarquía. Una cifra que pone de manifiesto la magnitud del desafío para las empresas.

Los riesgos ocultos detrás de este uso descontrolado

El Shadow AI expone a las empresas a una multitud de peligros que deben tomarse en serio. El primer gran riesgo es la exposición a ciberamenazas. Los modelos de IA generativa como GPT o DALL-E pueden ser vulnerables a ataques de envenenamiento de datos o a inyecciones de prompts maliciosas. Los ciberdelincuentes explotan estas vulnerabilidades para manipular los resultados y comprometer la seguridad de los sistemas.

A continuación vienen las fugas de datos. Cuando los empleados envían información sensible a través de plataformas no seguras para entrenar o consultar modelos de IA, exponen potencialmente datos confidenciales. Ya hemos hablado de los riesgos de ChatGPT. Pero ya en 2017 Statoil cayó en la trampa de DeepL (que usa tus datos para entrenar sus algoritmos – ver más abajo), y en 2023 le tocó a Samsung con ChatGPT. Sus empleados usaron ChatGPT tres veces y transmitieron así a OpenAI datos estrictamente confidenciales, incluido el código fuente de sus chips electrónicos.

El tercer peligro es la reproducción de sesgos. La IA generativa puede reforzar involuntariamente prejuicios existentes si los datos de entrenamiento están sesgados. El problema se vuelve especialmente crítico en sectores sensibles como las finanzas, los recursos humanos o la justicia, donde las decisiones automatizadas pueden tener consecuencias importantes para las personas. Nada nuevo: estas cuestiones de sesgo en el entrenamiento llevan tiempo en el centro de las preocupaciones de los desarrolladores de algoritmos de recomendación.

Por último, el incumplimiento normativo representa un riesgo financiero enorme. El uso no controlado de herramientas IA puede derivar en violaciones del RGPD u otras normas de protección de datos. Las multas pueden alcanzar los 20 millones de euros o el 4 % de la facturación anual mundial de la empresa. ¡La factura puede ser muy elevada!

Cómo transformar este desafío en oportunidad

En lugar de actuar como policía, las empresas tienen todo el interés en adoptar un enfoque constructivo para regular el Shadow AI. El primer paso consiste en definir marcos claros de gobernanza: redactar una carta ética para guiar el uso de la IA y designar responsables dedicados, como Chief AI Officers (CAIO), que velen por el cumplimiento de la normativa.

También hay que reforzar la seguridad de los datos. Los CIO y CISO deben asegurarse de que las plataformas utilizadas cumplan los estándares más estrictos en materia de cifrado y almacenamiento de datos. ¿Lo ideal? Privilegiar soluciones cloud híbridas o locales y poner a disposición plataformas IA seguras para automatizar tareas rutinarias.

La formación de los equipos es una inversión crucial. Una comprensión profunda de las tecnologías IA y de sus riesgos evita configuraciones erróneas o exposiciones accidentales de datos sensibles. Los empleados deben comprender los retos para convertirse en actores responsables de esta transformación.

Por último, son imprescindibles auditorías y evaluaciones periódicas de los sistemas. Los controles de seguridad regulares permiten identificar y corregir vulnerabilidades potenciales, adaptándose a las amenazas emergentes. Este enfoque proactivo evita muchos disgustos.

A pesar de las perspectivas positivas, los riesgos han llevado a algunas empresas a prohibir totalmente el uso de ChatGPT —empezando por Samsung (que está implantando una herramienta interna), pero también JPMorgan Chase, Amazon, Verizon y Accenture. El punto común de todas estas empresas es que trabajan con grandes cantidades de datos propietarios de los que obtienen una ventaja competitiva. El uso de ChatGPT —y en general de cualquier herramienta algorítmica que ofrezca versión gratuita— implica la transferencia de datos del usuario con fines de entrenamiento. Aunque el intercambio es comprensible (servicio gratuito a cambio de datos), pocos usuarios son conscientes de ello. En el caso de ChatGPT, la ausencia de consentimiento llevó incluso al gobierno italiano a prohibir ChatGPT en su territorio. La decisión fue dura y repentina, pero tuvo el mérito de poner de relieve todas las carencias de OpenAI.

Estadísticas y ejemplos concretos de Shadow AI

Para comprender mejor la magnitud del fenómeno, aquí van algunos datos reveladores. Según el estudio INRIA-Datacraft, el 68 % de los empleados franceses usa herramientas IA sin informar a su dirección. La proporción sube al 75 % entre los cuadros y alcanza el 82 % en el sector tecnológico.

Los usos más frecuentes son la redacción de contenidos (45 %), el análisis de datos (32 %), la traducción automática (28 %) y la generación de imágenes (18 %). Estas cifras muestran que el Shadow AI afecta a todos los oficios y funciones de la empresa.

En cuanto a riesgos, los incidentes abundan. En 2024 varias empresas han reportado fugas de datos vinculadas al uso no controlado de herramientas IA. Un caso destacable fue el de una consultora que vio expuesta información confidencial de clientes después de que un consultor usara un chatbot público para analizar documentos sensibles.

En el sector bancario, una entidad financiera descubrió que sus analistas empleaban modelos de machine learning no validados para evaluar riesgos crediticios, exponiendo a la institución a decisiones potencialmente sesgadas y sanciones regulatorias.

Buenas prácticas para dominar el Shadow AI

Frente a estos desafíos, varias estrategias resultan eficaces. En primer lugar, el enfoque “sandbox” permite a los empleados experimentar con herramientas IA en un entorno seguro y controlado. Este método satisface su necesidad de innovación al tiempo que preserva la seguridad de la empresa.

La creación de un catálogo de herramientas IA aprobadas también es una excelente práctica. Al ofrecer alternativas seguras a las soluciones públicas, la empresa canaliza los usos hacia plataformas controladas. Naturalmente acompañado de una política de uso clara que defina lo permitido y lo prohibido.

La implicación de los departamentos operativos en la gobernanza IA es crucial. En lugar de imponer reglas desde arriba, es mejor co-construir las políticas con los usuarios finales. Este enfoque colaborativo favorece la adhesión y la comprensión de los retos.

Por último, la sensibilización continua de los equipos marca la diferencia. Sesiones de formación regulares, intercambio de experiencias y comunicación de buenas prácticas crean una verdadera cultura de seguridad IA en la organización.

El futuro del Shadow AI: hacia una convivencia controlada

El Shadow AI no es una moda pasajera, sino una realidad duradera de nuestro entorno profesional. El desafío para las empresas consiste, por tanto, en transformar esta restricción en una oportunidad de innovación controlada.

Las organizaciones más avanzadas ya están desarrollando estrategias de IA híbrida que combinan soluciones oficiales con experimentos supervisados. Este enfoque permite aprovechar la agilidad del Shadow AI manteniendo un nivel de seguridad aceptable.

Las empresas que abrazan la IA generativa también han comprendido que hay que salvar la brecha generacional. La adopción de IA depende de la edad: en 2024, el 45 % de los 18-24 años la usaba frente a solo el 18 % de los mayores de 35 años. No sorprende que el 72 % de los franceses considere que no tiene suficientes conocimientos para usar estas tecnologías.

Esta brecha debe hacer tomar conciencia a las empresas de que los riesgos no están distribuidos uniformemente entre todos los empleados. Algunos están más “en riesgo” que otros, por lo que los esfuerzos de sensibilización deberán diferenciarse según el público objetivo.

La evolución regulatoria, especialmente con el AI Act europeo, estructurará aún más el sector. Las empresas que anticipen estos cambios ganarán ventaja sobre sus competidores.

En definitiva, dominar el Shadow AI requiere un delicado equilibrio entre innovación y seguridad, entre libertad de experimentación y control de riesgos. Las empresas que logren esta transición serán aquellas que sepan convertir a sus empleados en socios responsables de esta transformación digital.

Preguntas frecuentes sobre Shadow AI

¿Cómo detectar el Shadow AI en mi empresa?

Varios indicios pueden alertarle. Vigile las facturaciones anómalas en tarjetas de empresa, analice el tráfico de red hacia plataformas IA públicas y, sobre todo, realice encuestas internas anónimas. A menudo un simple cuestionario revela la magnitud de los usos ocultos. Cree un clima de confianza para que sus empleados se sinceren sin miedo a sanciones.

¿Debo prohibir completamente el uso de herramientas IA externas?

Una prohibición total puede resultar contraproducente. Sus equipos probablemente seguirán usándolas, pero de forma aún más discreta. Es mejor un enfoque progresivo: identificar los usos, evaluar los riesgos y ofrecer alternativas seguras. El objetivo es acompañar, no castigar.

¿Cuáles son las sanciones por incumplimiento del RGPD relacionado con Shadow AI?

¡Las multas pueden ser especialmente elevadas! El RGPD prevé sanciones de hasta 20 millones de euros o el 4 % de la facturación anual mundial. Pero más allá del aspecto financiero, piense también en el daño reputacional. Una fuga de datos de clientes causada por Shadow AI puede comprometer duraderamente la confianza de sus socios y clientes.

¿Cómo formar a mis equipos sobre los riesgos del Shadow AI?

La formación debe ser concreta e interactiva. Organice talleres prácticos que muestren riesgos reales, comparta casos de uso seguros y cree guías sencillas. La idea es hacer entender que la seguridad IA no es un freno, sino un acelerador de innovación responsable. Forme también a sus managers para que se conviertan en relevos eficaces. Como explica el investigador del MIT Ethan Mollick, se necesitan al menos 4 horas de trabajo con estas herramientas para empezar a entenderlas de verdad.

¿Existen herramientas para monitorizar el uso de IA en la empresa?

¡Absolutamente! Están apareciendo varias soluciones en el mercado. Puede usar herramientas de monitorización de red para detectar conexiones a plataformas IA, soluciones DLP (Data Loss Prevention) adaptadas a IA o plataformas especializadas de gobernanza IA. Lo importante es elegir herramientas que respeten la privacidad de sus empleados y garanticen al mismo tiempo la seguridad de la empresa.