¿Qué es la Shadow AI? Una exploración en profundidad de IBM Think

Por Tom Krantz, redactor; Alexandra Jonker, editora; Amanda McGrath, redactora
IBM Think

Tabla de contenidos

Introducción
Definición de Shadow AI
Shadow AI vs. Shadow IT
Riesgos de la Shadow AI
Causas e impulsores de la Shadow AI
Ejemplos reales de Shadow AI
Gestión de los riesgos de la Shadow AI
Soluciones técnicas: ejemplos de código y enfoques prácticos
- Escaneo de herramientas de IA no autorizadas con Bash
- Análisis de logs de seguridad con Python
El futuro de la Shadow AI en ciberseguridad
Conclusión
Referencias

En el vertiginoso panorama digital actual, la inteligencia artificial (IA) está transformando todos los aspectos del funcionamiento de las organizaciones: desde la automatización de tareas rutinarias hasta la generación de conocimientos avanzados a partir de grandes conjuntos de datos. Si bien estas tecnologías ofrecen mejoras significativas en productividad e innovación, también plantean nuevos desafíos en materia de seguridad y cumplimiento. Uno de esos desafíos es la “Shadow AI”, un fenómeno en el que los empleados o usuarios finales implantan herramientas de IA sin la aprobación formal ni la supervisión de los equipos de TI y seguridad.

Esta entrada de blog ofrece una visión integral de qué es la Shadow AI, por qué es importante, los riesgos asociados y las mejores prácticas para gestionarlos y mitigarlos en las organizaciones modernas. Asimismo, compartiremos ejemplos reales y muestras de código para ayudar tanto a principiantes como a profesionales avanzados a integrar controles de seguridad efectivos en sus iniciativas de IA.

Definición de Shadow AI

La Shadow AI se define como el uso no autorizado o no oficial de cualquier herramienta o aplicación de inteligencia artificial dentro de una organización, sin la aprobación formal o la supervisión de los departamentos de TI o ciberseguridad. Los empleados recurren a estas herramientas para aumentar la productividad o acelerar los flujos de trabajo. Un ejemplo muy común es el uso de aplicaciones de IA generativa —como ChatGPT de OpenAI— para tareas de edición de texto, generación de informes o análisis de datos sin informar al departamento de TI.

Al no formar parte del stack tecnológico aprobado de la organización, estas herramientas conllevan riesgos inherentes relacionados con la seguridad de los datos, el cumplimiento normativo y la reputación de la empresa. El problema principal es que operan sin la gobernanza necesaria, dejando datos sensibles sin protección y creando puntos ciegos en la gestión de riesgos corporativos.

Shadow AI vs. Shadow IT

Antes de profundizar en la Shadow AI, es esencial diferenciarla del concepto más amplio de Shadow IT.

Shadow IT

La Shadow IT abarca todo uso no autorizado de software, hardware o servicios por parte de los empleados sin el conocimiento o la aprobación del departamento de TI o del CIO. Ejemplos: almacenamiento personal en la nube, herramientas de gestión de proyectos no aprobadas o aplicaciones de comunicación fuera de las directrices de la empresa. El principal riesgo es que estas herramientas suelen carecer de controles de seguridad robustos e integración con los sistemas empresariales.

Shadow AI

Mientras que la Shadow IT engloba cualquier tecnología no aprobada, la Shadow AI se centra específicamente en herramientas y plataformas impulsadas por IA. Incluye sistemas basados en IA, como grandes modelos de lenguaje (LLM), modelos de aprendizaje automático (ML) o aplicaciones de IA generativa que los empleados pueden usar para generar contenido o analizar datos. Aquí la atención se centra en los riesgos únicos de la IA, como la privacidad de los datos, los sesgos, el sobreajuste y el drifting de modelos.

Al centrarse en los riesgos específicos de la IA, las organizaciones pueden abordar mejor esta amenaza emergente en lugar de tratarla como otra forma de Shadow IT.

Riesgos de la Shadow AI

La rápida adopción de aplicaciones de IA generativa en el lugar de trabajo ha amplificado los desafíos de la Shadow AI. Según estudios recientes, de 2023 a 2024 la adopción de estas aplicaciones entre empleados empresariales pasó del 74 % al 96 %. Con más de un tercio de los empleados compartiendo información sensible con herramientas de IA sin autorización, las organizaciones se enfrentan a riesgos considerables:

Filtraciones de datos y vulnerabilidades de seguridad

La Shadow AI introduce vulnerabilidades importantes. Sin supervisión formal, los empleados pueden exponer involuntariamente datos sensibles a herramientas no autorizadas. Por ejemplo, si un empleado envía datos confidenciales a un modelo externo de IA generativa para su análisis, podría producirse una fuga de datos. Una encuesta reciente a CISOs en el Reino Unido reveló que 1 de cada 5 empresas sufrió filtraciones debido al uso no autorizado de aplicaciones de IA generativa.

Cumplimiento normativo y regulatorio

Muchos sectores están fuertemente regulados, lo que significa que el manejo inadecuado de datos puede acarrear multas severas. Reglamentos como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE imponen requisitos estrictos. El incumplimiento puede resultar en sanciones de hasta 20 000 000 EUR o el 4 % de los ingresos globales (lo que sea mayor). El uso de herramientas de IA no aprobadas dificulta garantizar el cumplimiento.

Daño reputacional

Confiar en sistemas de IA no autorizados puede afectar la calidad de la toma de decisiones. Sin la supervisión adecuada, las salidas generadas por IA pueden no alinearse con los estándares de la organización, produciendo sesgos o conclusiones erróneas. Cuando marcas como Sports Illustrated o Uber Eats fueron criticadas por usar contenido generado por IA, su reputación se resintió. Estos incidentes muestran cómo la Shadow AI, sin control ni gobernanza, puede dañar la credibilidad y la confianza de los consumidores.

Causas e impulsores de la Shadow AI

A pesar de los riesgos evidentes, la Shadow AI está en aumento. Entre los factores que contribuyen se encuentran:

Transformación digital: La integración de IA en los flujos de trabajo impulsa la innovación, pero también incentiva a los empleados a experimentar con herramientas no autorizadas.
Herramientas de IA fáciles de usar: La proliferación de soluciones “plug-and-play” permite a los empleados acceder a tecnologías potentes sin grandes conocimientos técnicos ni participación de TI.
Agilidad y eficiencia: En entornos de ritmo acelerado, esperar la aprobación de TI puede ser un cuello de botella. La Shadow AI ofrece soluciones rápidas a problemas inmediatos.
Cultura de innovación: La democratización de la IA ha fomentado la experimentación y la creación rápida de prototipos, a veces a expensas de los procedimientos formales de TI.
Departamentos de TI sobrecargados: Los equipos de TI y ciberseguridad suelen gestionar múltiples retos y pueden carecer de recursos para supervisar cada nueva herramienta de IA, permitiendo que la Shadow AI se propague.

Ejemplos reales de Shadow AI

Chatbots con IA

En atención al cliente, los empleados pueden implantar chatbots de IA para responder rápidamente a consultas. Por ejemplo, un agente utiliza un chatbot no autorizado para contestar preguntas, evitando la base de conocimiento aprobada. Esto puede generar mensajes incoherentes y filtraciones si el chatbot procesa datos sensibles.

Modelos de aprendizaje automático para análisis de datos

Analistas pueden recurrir a modelos de ML externos para procesar grandes conjuntos de datos o predecir comportamientos sin autorización. Aunque extraen información valiosa, también pueden exponer datos propietarios si estos se envían a servidores externos o si los resultados no se verifican.

Herramientas de automatización de marketing y visualización de datos

Los departamentos de marketing adoptan rápidamente herramientas de IA innovadoras para automatizar campañas o visualizar métricas. Un equipo podría usar una plataforma generativa para crear contenido o una herramienta de terceros para visualizar la interacción del cliente. Sin supervisión, estas herramientas pueden manejar indebidamente datos sensibles y romper el cumplimiento normativo.

Gestión de los riesgos de la Shadow AI

Para aprovechar la IA y mitigar la Shadow AI, las organizaciones deben adoptar un enfoque múltiple que enfatice la seguridad, la gobernanza y la colaboración.

Crear una cultura de colaboración

La comunicación abierta entre TI, ciberseguridad y unidades de negocio es esencial. Al animar a los empleados a compartir sus innovaciones y desafíos con IA, la organización puede evaluar qué herramientas son eficaces y cuáles suponen riesgos, integrando bajo gobernanza oficial las que resulten seguras.

Desarrollar un marco de gobernanza flexible

Una política de TI rígida puede frenar la innovación. En su lugar, se recomienda un marco flexible que permita la adopción ágil de la IA sin sacrificar la seguridad:

Directrices claras sobre las herramientas de IA aprobadas.
Políticas para el manejo de información sensible dentro de aplicaciones de IA.
Formación periódica en ética de IA, privacidad de datos y cumplimiento.

Implementar barandillas técnicas

Las barandillas técnicas aplican automáticamente el cumplimiento:

Entornos sandbox: Permiten probar nuevas aplicaciones de IA en un entorno controlado.
Herramientas de monitorización de red: Detectan el uso de aplicaciones externas de IA y posibles filtraciones.
Controles de acceso y cortafuegos: Impiden que aplicaciones no autorizadas interactúen con datos sensibles.

Auditorías e inventarios regulares

Escanear y auditar las herramientas de IA periódicamente ayuda a identificar rápidamente la Shadow AI. Mantener un inventario actualizado fomenta la transparencia y la rendición de cuentas.

Educar y reiterar los riesgos

Informar regularmente a los empleados sobre los riesgos de la IA no autorizada —mediante boletines, talleres o formaciones— refuerza la importancia de seguir las directrices. Cuanto mejor comprendan las consecuencias, más se adherirán a las políticas oficiales.

Soluciones técnicas: ejemplos de código y enfoques prácticos

Escaneo de herramientas de IA no autorizadas con Bash

#!/bin/bash
# scan_ai_usage.sh
# Este script escanea el sistema en busca de herramientas de IA no autorizadas

# Palabras clave a buscar
KEYWORDS=("chatgpt" "openai" "gpt" "ai_model" "llm")

echo "Escaneando herramientas de IA no autorizadas..."
echo "Fecha y hora: $(date)"
echo "------------------------------------"

# Lista de procesos en ejecución
ps aux | while read -r line; do
  for keyword in "${KEYWORDS[@]}"; do
    if echo "$line" | grep -iq "$keyword"; then
      echo "Proceso potencial de Shadow AI encontrado: $line"
    fi
  done
done

echo "Escaneo completado."

Uso:

Guardar como scan_ai_usage.sh.
Dar permisos: chmod +x scan_ai_usage.sh.
Ejecutar: ./scan_ai_usage.sh.

Análisis de logs de seguridad con Python

#!/usr/bin/env python3
"""
parse_logs.py

Analiza logs de seguridad para detectar posible uso no autorizado de IA.
Busca palabras clave relacionadas con IA y endpoints de API externos.
"""

import re
import sys

# Patrones a buscar
PATTERNS = {
    "AI_Keywords": re.compile(r"\b(chatgpt|openai|gpt|ai_model|llm)\b", re.IGNORECASE),
    "API_Endpoint": re.compile(r"https?://[\w./-]*api[\w./-]*", re.IGNORECASE)
}

def parse_log_file(log_file_path):
    suspicious_entries = []
    try:
        with open(log_file_path, "r") as file:
            for line in file:
                if PATTERNS["AI_Keywords"].search(line) or PATTERNS["API_Endpoint"].search(line):
                    suspicious_entries.append(line.strip())
    except Exception as e:
        print(f"Error al leer el log: {e}")
        sys.exit(1)
    return suspicious_entries

def main():
    if len(sys.argv) != 2:
        print("Uso: python3 parse_logs.py <ruta_al_log>")
        sys.exit(1)
    
    log_file_path = sys.argv[1]
    results = parse_log_file(log_file_path)
    
    if results:
        print("Actividad potencial de Shadow AI detectada en los logs:")
        for entry in results:
            print(entry)
    else:
        print("No se detectó actividad sospechosa en los logs.")

if __name__ == "__main__":
    main()

Uso:

Guardar como parse_logs.py.
Disponer de un archivo de log, p. ej. security.log.
Ejecutar: python3 parse_logs.py security.log.

El futuro de la Shadow AI en ciberseguridad

La evolución de la IA no se detendrá, y las organizaciones que la aprovechen saldrán fortalecidas. Sin embargo, la Shadow AI sin control puede socavar estos beneficios. Las estrategias futuras incluirán:

Monitorización mejorada con ML: Algoritmos que detecten anomalías de tráfico o comportamiento indicativas de Shadow AI.
Remediación automatizada: Automatismos que aíslen o mitiguen procesos no autorizados en tiempo real.
Plataformas integradas de gobernanza de IA: Paneles en tiempo real que combinen seguridad, cumplimiento y métricas operativas para una visión holística.

Conclusión

La Shadow AI es un arma de doble filo. La democratización y adopción rápida de la IA potencia la innovación y productividad, pero la falta de supervisión puede causar desde filtraciones de datos y sanciones regulatorias hasta daño reputacional duradero.

Para navegar este terreno, las organizaciones deben:

Diferenciar Shadow IT de Shadow AI,
Adoptar sólidos marcos de gobernanza de IA,
Implementar barandillas técnicas proactivas, y
Fomentar una cultura de transparencia y colaboración.

Comprender la Shadow AI e implementar soluciones basadas en políticas y tecnología permite aprovechar todo el potencial de la IA manteniendo los más altos niveles de ciberseguridad e integridad operativa.

Referencias

Al mantenerse informadas y vigilantes, las organizaciones pueden convertir el reto de la Shadow AI en una oportunidad de crecimiento, integrando las tecnologías de IA más punteras bajo sólidos paraguas de ciberseguridad. ¡Feliz innovación y mantente seguro!

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Publicado por IBM Think

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