Con el reciente “boom” de la Inteligencia Artificial Generativa y de los distintos modelos que compiten por el liderazgo del mercado, ha surgido a nivel mundial la llamada Shadow AI, donde el uso no supervisado de chatbots y LLMs representa un riesgo para las empresas, al exponer información sensible y comprometer la seguridad corporativa.
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¿Qué es la Shadow AI y por qué representa un riesgo creciente?
La Shadow AI surge cuando profesionales incorporan soluciones de inteligencia artificial -especialmente de IA generativa– al trabajo diario sin que las áreas de riesgos y TI lo autoricen ni supervisen. Esta práctica se materializa cuando se recurre a plataformas externas como ChatGPT o Bard para procesar datos corporativos, debilitando los perímetros de seguridad y ampliando la exposición ante potenciales ataques.
Según la encuesta “Pulse of Change 2024” de Accenture, un 84 % de los ejecutivos de C-suite planean aumentar su presupuesto en IA, pero apenas un 2 % de las compañías cuenta con un programa de IA responsable completamente operativo, lo que deja una gran brecha para adopciones no controladas.
El peligro radica en que estas herramientas “en las sombras” pueden retener, entrenar o divulgar información sensible sin que la organización lo advierta; un simple prompt puede filtrar datos de clientes o estrategias financieras. Al no existir un catálogo formal ni procesos de validación, las soluciones internas desarrolladas de manera aislada carecen de estándares de calidad y seguridad, multiplicando la probabilidad de fallos o sesgos inadvertidos.
¿Cuáles son los peligros principales de la Shadow AI en su empresa?
El riesgo más inmediato es la fuga de información: sin un DLP o CASB configurado para entornos de IA, cada interacción con un chatbot puede convertirse en una vía de exfiltración, dado que muchas plataformas retienen consultas para futuros entrenamientos. Reforzar la infraestructura digital y aplicar cifrado de extremo a extremo antes de implementar IA generativa mitiga de manera notable esta vulnerabilidad.
Asimismo, la confiabilidad de las decisiones se ve comprometida: el uso sin control de modelos puede introducir sesgos en procesos críticos -desde recursos humanos hasta marketing– y derivar en resultados erráticos o discriminatorios. La ausencia de comités de ética y revisiones de equidad incrementa la exposición a decisiones automatizadas injustas.
Finalmente, la escalabilidad y el soporte técnico se vuelven un desafío: las soluciones “ad hoc” que nacen en equipos aislados suelen carecer de mantenimiento formal y pueden quedarse obsoletas o contener debilidades, generando grietas operativas que ponen en riesgo la continuidad del negocio.
¿Cómo puede detectar si su organización usa Shadow AI sin control?
Primero, necesitamos tener una visión completa de todas las herramientas de IA que circulan en la empresa. En Accenture Chile recomendamos contar con un inventario vivo de las aplicaciones y bots que los equipos utilizan, identificando de forma clara qué plataformas están aprobadas y cuáles quedan fuera de los estándares de seguridad corporativa.
Con ese mapa en mano, podemos detectar la Shadow AI a través de auditorías de acceso y análisis del tráfico de información: revisando registros de llamadas a APIs externas, supervisando la transferencia de datos hacia servicios en la nube o monitoreando el uso inusual de recursos de cómputo. Además, establecer canales de reporte internos -como la política de “trae tu propia IA”- permite que los colaboradores avisen sobre nuevas herramientas, reduciendo así los espacios oscuros en los que puede crecer la tecnología no autorizada.
¿Qué consecuencias legales y regulatorias puede acarrear?
En Chile, la Ley 19.628 de Protección de Datos exige gestionar la información personal con base en los principios de finalidad y minimización; una filtración a través de “Shadow AI” puede derivar en multas de la Agencia de Protección de Datos y sanciones de hasta 10.000 UTM para sistemas de alto riesgo y 20.000 UTM para aquellos considerados inaceptables, según el proyecto de Ley de IA de 2024.
En el escenario regional y global, normativas como el GDPR y futuros marcos latinoamericanos demandan transparencia en los algoritmos y trazabilidad de los datos; su incumplimiento puede traducirse en multas multimillonarias, demandas colectivas e impactos reputacionales de largo plazo. Estas penalidades a menudo superan ampliamente la inversión necesaria para implantar un programa robusto de gobernanza de IA.
Además, los contratos con clientes y proveedores suelen incluir cláusulas de confidencialidad y niveles de servicio; cualquier brecha vinculada a Shadow AI puede activar penalidades económicas o incluso la ruptura de acuerdos clave.
¿Qué riesgo representa la Shadow AI a la seguridad de los datos corporativos?
La Shadow AI desplaza información fuera de los perímetros protegidos: muchas plataformas generan datos de entrenamiento a partir de las consultas de los usuarios, lo cual representa una fuga inadvertida si no existe un acuerdo de privacidad claro.
Cuando se elude el DLP, datos financieros, historiales de clientes o propiedad intelectual pueden residir en sistemas sin cifrar ni certificarse bajo estándares como ISO/IEC 27001, facilitando el trabajo de potenciales atacantes.
A su vez, la dispersión de información en múltiples repositorios complica la aplicación de políticas de retención y eliminación segura, prolongando la exposición de datos críticos más allá de los plazos legales.
¿Qué medidas puede implementar para prevenir el uso no autorizado de IA?
La prevención del uso no autorizado de IA implica establecer un sólido marco de gobernanza con políticas claras que definan plataformas aprobadas y mantengan un inventario vivo de herramientas, complementar este esquema con programas de capacitación continua que sensibilicen a los colaboradores sobre los riesgos y flujos de autorización, y reforzar los controles tecnológicos mediante soluciones de DLP/CASB configuradas específicamente para IA, monitoreo de APIs externas y el uso de sandboxes internos para validar modelos antes de su despliegue en producción.
¿Cómo equilibrar innovación y cumplimiento en el uso de IA generativa?
La clave está en integrar la innovación dentro de un marco de confianza. Las empresas que avanzan desde el piloto hacia la producción con un núcleo digital sólido logran 2,5 veces más crecimiento de ingresos y 2,4 veces más productividad que sus pares menos maduros.
En Chile y Latinoamérica, promovemos el concepto de experimentación responsable, estableciendo laboratorios internos donde los equipos desarrollen casos de uso bajo la supervisión de comités de ética y seguridad.
Finalmente, alinear cada iniciativa con un análisis de impacto técnico, legal y ético, y contar con métricas de riesgo y desempeño, convierte el cumplimiento en un facilitador de innovación, impulsando a Chile como referente regional en IA confiable y de alto impacto.
