Shadow AI: qué es, por qué representa un riesgo y cómo gestionarla eficazmente

Shadow AI reproduce en el ámbito de la inteligencia artificial los dilemas que hace años generó el uso de tecnología en la sombra. Muchos empleados incorporan herramientas de IA en su trabajo diario sin autorización corporativa. Les impulsa la búsqueda de eficiencia, pero no siempre miden los riesgos, lo que genera brechas de seguridad. Frente a esta realidad, marcos como ISO 42001 favorecen una gestión segura, ética y trazable de la inteligencia artificial.

Si por algo se caracteriza Shadow AI es por su facilidad de adopción y su aparente inocuidad. Basta con acceder a un chatbot o a una plataforma generativa para que la información sensible pueda salir del perímetro corporativo. Así, la frontera entre el uso legítimo y el uso riesgoso se difumina, lo que obliga a las organizaciones a equilibrar la innovación con la seguridad, integrando la inteligencia artificial bajo principios de responsabilidad y control.

Shadow AI: un fenómeno que se expande en silencio

El uso no autorizado de herramientas de inteligencia artificial ha dejado de ser una excepción para convertirse en una práctica habitual en el entorno corporativo. Los datos recopilados por organizaciones especializadas en ciberseguridad revelan una extensión del fenómeno que supera todas las previsiones. Entender la dimensión del alcance de este fenómeno resulta fundamental para diseñar estrategias de mitigación efectivas.

Presencia masiva en las infraestructuras corporativas

Investigaciones recientes demuestran la rápida evolución del fenómeno Shadow AI. En su análisis de 2025, Check Point Research refleja que al menos el 50% de las infraestructuras empresariales registran actividad mensual en servicios de IA.

Por su parte, un estudio de Cyberhaven Labs señala que el volumen de datos transferidos a estas plataformas se ha multiplicado por cinco en apenas un año. Esta penetración masiva ocurre en muchos casos sin conocimiento ni supervisión de los responsables de seguridad de la organización.

Con frecuencia, los empleados acceden a sistemas de Shadow AI mediante cuentas personales o desde navegadores no monitorizados, lo que elimina capas críticas de protección. Esta exposición afecta a información de clientes, documentación técnica, proyectos en desarrollo o registros financieros. Comprender la magnitud del problema es esencial para diseñar estrategias de mitigación realistas.

Impactos y riesgos de la Shadow AI

Las organizaciones deben asumir que el riesgo de la Shadow AI no es teórico. La exposición de datos puede producirse a través de múltiples mecanismos que operan simultáneamente y que multiplican las posibilidades de incidentes de ciberseguridad.

Uso indebido de datos para entrenamiento de modelos

Muchas versiones gratuitas de herramientas de IA incorporan los datos recibidos en sus procesos de entrenamiento. Esta práctica implica que fragmentos de información empresarial pueden acabar integrándose en modelos accesibles a terceros ajenos a la organización, con resultados imprevisibles.

Inyección de instrucciones

Los ataques mediante la inyección de instrucciones permiten manipular los sistemas de IA mediante comandos ocultos. Estos burlan las defensas de los sistemas para que revelen datos de sesiones previas o de sus bases de entrenamiento, incrementando el riesgo operativo asociado a la Shadow AI.

Brechas de seguridad en proveedores

Los incidentes de seguridad en los proveedores de IA generan una exposición adicional. Cuando estas empresas sufren brechas, las consultas confidenciales de sus clientes corporativos pasan a formar parte de los datos comprometidos.

Retención y jurisdicción de datos

Las obligaciones legales pueden incrementar los riesgos. En algunos países, los proveedores de IA están obligados a conservar registros de actividad por motivos legales. Esta retención prolongada amplía el tiempo durante el cual los datos son vulnerables a posibles ataques y acentúa los riesgos de la Shadow AI, especialmente cuando las plataformas operan en países con normativas más laxas.

Dificultades en la detección y control de la Shadow AI

Detectar la Shadow AI resulta cada vez más complejo. Existen diferentes razones para ello.

Velocidad de evolución tecnológica

La velocidad con la que surgen nuevas aplicaciones basadas en IA supera la capacidad de los departamentos de TI para evaluarlas y autorizarlas. Muchas aplicaciones empresariales previamente autorizadas incorporan funcionalidades de IA que permanecen invisibles para los sistemas tradicionales de monitorización.

Complejidad del control de accesos

Las conexiones desde navegadores personales o dispositivos externos complican la aplicación de listas de bloqueo o políticas de permisos diferenciadas. Como resultado, las empresas se enfrentan a un escenario en el que la Shadow AI se infiltra de forma discreta pero constante en sus procesos digitales.

Estrategias para controlar la Shadow AI

Bloquear completamente el acceso a herramientas de inteligencia artificial sería tan contraproducente como ignorar su uso. La clave está en gestionar la Shadow AI bajo un enfoque estructurado y responsable. En este sentido, ISO 42001 proporciona directrices internacionales para implementar sistemas de gestión de IA responsables.

Este marco permite a las organizaciones definir una gobernanza efectiva, identificar riesgos, implantar controles operativos y medir el desempeño ético de sus sistemas. Complementariamente, resulta eficaz crear repositorios internos de herramientas de IA previamente evaluadas y aprobadas. Así, los empleados pueden acceder a soluciones seguras sin recurrir a la Shadow AI.

También es imprescindible invertir en formación. Los programas de capacitación ayudan a los equipos a reconocer los límites de uso seguro y a maximizar los beneficios de la IA dentro de entornos controlados. La Shadow AI, cuando se aborda desde la educación y la gobernanza, deja de ser una amenaza y se convierte en una oportunidad para fortalecer la cultura digital corporativa.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 permite implementar y gestionar sistemas de IA bajo los requisitos del estándar. La plataforma ayuda a las organizaciones establecer un marco robusto de gobernanza de inteligencia artificial, gestionando eficazmente los riesgos asociados mientras se aprovechan las oportunidades de innovación.

Desde la evaluación inicial de riesgos hasta el monitoreo continuo del desempeño, la plataforma proporciona herramientas avanzadas para documentar políticas, realizar análisis de brechas, gestionar controles de seguridad y mantener la trazabilidad completa. Su interfaz intuitiva, además, se adapta a las necesidades específicas de cada organización, garantizando cumplimiento normativo y mejora continua en la gestión responsable de la IA. Consulta sin compromiso a nuestros asesores.