Los líderes de seguridad están bien familiarizados con Shadow IT; Las aplicaciones, los servicios e incluso los dispositivos no autorizados adoptan los empleados para evitar la burocracia y acelerar la productividad. Piense en el almacenamiento de la nube deshonesto, las plataformas de mensajería o las herramientas SaaS no aprobadas. Todos estos a menudo pasan la gobernanza más allá hasta que desencadenan una violación, un problema de cumplimiento o falla operativa. Ahora, está surgiendo una amenaza más compleja: Shadow Ai. Los empleados ya están utilizando herramientas de IA para automatizar tareas, generar código, analizar datos y tomar decisiones, a menudo sin supervisión. Sin embargo, a diferencia de Shadow It, Shadow AI es potencialmente más riesgoso, ya que no solo mueve los datos. AI transforma los datos, los expone y aprende de ellos. La mayoría de las organizaciones no tienen visibilidad sobre cómo, dónde o por qué se está utilizando. La forma en que los empleados usan la IA más allá de la creación de contenido, mientras que la IA es ampliamente conocida por ayudar a redactar documentos o copias de marketing, su uso real es mucho más amplio y más operativo. Los empleados son: alimentar datos confidenciales en modelos de IA públicos para resumir los informes o analizar las tendencias utilizando la IA para generar fragmentos de código, scripts o flujos de trabajo de automatización que aprovechan las herramientas de análisis con IA para interpretar el comportamiento del cliente o los datos financieros que integran chatbots de IA en canales de servicio al cliente sin la aprobación formal de estos casos de borde. Están sucediendo ahora, en todas las industrias y, a menudo, sin gobernanza. Los riesgos del uso de IA no administrado de IA no administrado introducen múltiples riesgos compuestos. Estos incluyen la fuga de datos cuando los datos confidenciales o regulados están potencialmente expuestos a modelos externos con políticas de retención poco claras. Luego está el mal uso del modelo. Esto ocurre cuando los empleados pueden confiar en los resultados generados por la IA sin validar la precisión o la legalidad, lo que lleva al siguiente problema: la exposición legal. Estos problemas legales son amenazas reales y pueden incluir violaciones de derechos de autor, infracciones de privacidad y incumplimiento regulatorio, todo lo cual podría implicar a la organización. Otro problema a considerar cuando los trabajadores usan subrepticiamente la IA son las vulnerabilidades de seguridad inherentes. Los actores de amenaza pueden explotar las herramientas de IA a través de insumos envenenados, integraciones no vettidas o código inseguro. Cavemos un poco más en este problema. Considere el aumento de la «codificación de ambas», donde los desarrolladores usan AI para generar código basado en indicaciones vagas o resultados deseados. Esto a menudo resulta en patrones inseguros, validación faltante o vulnerabilidades integradas. Peor aún, estos resultados pueden implementarse directamente en entornos de producción sin una revisión adecuada. Otro riesgo emergente es el desarrollo de agentes internos de IA con acceso demasiado permisivo a los datos organizacionales. Estos agentes a menudo están construidos para automatizar los flujos de trabajo o responder consultas de los empleados. Sin controles de acceso estrictos, pueden convertirse en una puerta trasera para sistemas e información confidenciales. La ilusión del control que muchas organizaciones creen que han abordado el riesgo de IA al publicar una política o agregar IA a su registro de riesgos. Pero sin visibilidad en el uso real, estas medidas son performativas en el mejor de los casos. ¿Entendemos qué datos se están alimentando con ellos? ¿Hemos evaluado los riesgos inherentes de plataformas populares como ChatGPT, Gemini o Claude y cómo se puede mitigar este riesgo? Si la respuesta es «no es realmente», entonces Shadow Ai ya está dentro del perímetro. Las consecuencias de la inacción como la adopción de IA de IA señalada, no administrada, impulsada por los empleados conlleva consecuencias que se agravan en dimensiones legales, operativas, financieras y reputacionales. Así es como se ve cuando aterriza. Exposición legal y regulatoria: el intercambio no autorizado de información personal o confidencial con modelos externos puede desencadenar notificaciones de incumplimiento de privacidad, investigaciones regulatorias y violaciones contractuales. Las transferencias transfronterizas pueden violar los compromisos de residencia de datos. Las restricciones del sector público, como el gobierno australiano que prohíbe a Deepseek, muestran cuán rápido pueden cambiar las reglas de soberanía y qué tan rápido una herramienta sancionada puede convertirse en un incidente de cumplimiento si el personal lo usa informalmente. Pérdida de datos y fuga de IP: el código fuente, las hojas de ruta de productos, los diseños, las credenciales y los artefactos de los clientes pegados en modelos públicos pueden registrarse, retener o utilizar para mejorar los servicios. Eso crea la pérdida de protección del secreto comercial, debilita las posiciones de las patentes debido a la divulgación previa, y entrega el rico contexto de los adversarios para la orientación. Vulnerabilidades de seguridad en el código y la automatización: la codificación de ambas puede producir patrones inseguros, entradas no validadas, bibliotecas obsoletas y secretos codificados. Los equipos pueden copiar fragmentos generados directamente en la producción sin revisión del código o modelado de amenazas. Las extensiones, complementos y scripts no vettados pueden introducir datos de malware o exfiltrado. Los IDE asistidos por la IA modernos ahora pueden ayudar a identificar vulnerabilidades de seguridad, pero aún deben ser aumentados por un ingeniero de seguridad calificado. Agentes de IA demasiado permisivos: los agentes internos otorgaron un amplio acceso de lectura a los archivos compartidos, wikis, boletos y bandejas de entrada pueden convertirse en motores de exposición a datos masivos. Una sola consulta errónea, una cadena rápida o un error de integración puede superficial de registros confidenciales a la audiencia equivocada en segundos. Las decisiones sesgadas y el riesgo de discriminación: el uso silencioso de la IA en la contratación, las revisiones de desempeño, las decisiones de crédito o la detección del cliente pueden incrustar el sesgo y producir impactos dispares. Sin transparencia, documentación y revisión, las organizaciones enfrentan quejas, acción regulatoria y pérdida de confianza. Disrupción operativa y fragilidad: los flujos de trabajo de la IA de la sombra son frágiles. El cambio de política de un proveedor, la interrupción, el límite de tarifas o la actualización del modelo pueden detener a los equipos y romper los procesos que nadie aprobó o documentó oficialmente. La respuesta a los incidentes es más lenta porque los registros, las cuentas y los flujos de datos no se gestionan centralmente. Choques de terceros y soberanía: si un regulador o un cliente importante prohíbe un modelo o región en particular, la dependencia informal de ese modelo obliga a las migraciones y los descansos de servicio. Las brechas de residencia de datos descubiertas durante la diligencia debida pueden retrasar las ofertas o matarlas directamente. Fallas de auditoría y garantía: los resultados sorpresa en ISO 27001, SOC 2 o auditorías internas surgen cuando los auditores descubren el uso de IA no administrado y los flujos de datos. Que pueden descarrilar certificaciones, licitaciones y confianza en la junta. Impactos financieros: los costos se acumulan por la remediación de incumplimiento, el asesor legal, las notificaciones de los clientes, las reconstrucciones del sistema y los interruptores de proveedores de emergencia. Las reclamaciones de seguros cibernéticos pueden disputarse si los asegurados ignoran los controles requeridos. Los tratos perdidos y la rotación siguen los éxitos de reputación. Erosión de la cultura y el control: cuando el personal se entera de que las herramientas no oficiales hacen el trabajo más rápido, la gobernanza pierde credibilidad. Eso impulsa más la elección, reduce aún más la visibilidad y afianza el riesgo no administrado. El camino hacia adelante Shadow AI no esperará su política. Ya está dando forma a flujos de trabajo, decisiones y flujos de datos en toda su organización. La elección no es si permitir la IA, sino si manejarla. Los líderes de seguridad deben actuar ahora para traer visibilidad, control y responsabilidad al uso de IA. Eso significa involucrar a los empleados, establecer límites claros y construir una gobernanza que permita la innovación sin sacrificar la seguridad. Ignorar Shadow Ai no hará que desaparezca. Es mucho mejor detectarlo de frente, comprender cómo se está utilizando y administrar el riesgo antes de que lo administre. El contenido proporcionado en este documento es solo para fines informativos generales y no debe interpretarse como asesoramiento legal, regulatorio, de cumplimiento o ciberseguridad. Las organizaciones deben consultar a sus propios profesionales legales, de cumplimiento o ciberseguridad sobre obligaciones específicas y estrategias de gestión de riesgos. Si bien las soluciones de detección y respuesta de amenazas administradas de LevelBlue están diseñadas para respaldar la detección y respuesta de amenazas en el nivel de punto final, no son un sustituto para el monitoreo integral de la red, la gestión de vulnerabilidades o un programa completo de seguridad cibernética.