- La IA en la sombra es el uso de herramientas de IA no aprobadas por la empresa, con fuerte crecimiento y presencia en casi todas las organizaciones.
- Este fenómeno implica riesgos de fuga de datos, incumplimiento normativo, sesgos, errores y pérdida de trazabilidad en decisiones y procesos.
- La solución no pasa por prohibir la IA, sino por gobernarla: políticas claras, formación, herramientas aprobadas y monitorización continua.
- Un marco de seguridad y gobernanza de IA bien diseñado convierte la gestión del riesgo en una ventaja competitiva y en un factor de confianza.
La inteligencia artificial en la sombra se ha colado en las empresas casi sin que nadie se diera cuenta. Mientras las organizaciones intentan regular y gobernar el uso de la IA, miles de empleados ya están usando ChatGPT, Copilot, Gemini u otras herramientas por su cuenta, con sus propias cuentas personales y sin pedir permiso a nadie del departamento de TI.
Este fenómeno, conocido como shadow AI o IA en la sombra, no es una moda pasajera ni una rareza: es una realidad diaria que mezcla innovación, prisas por ser más productivos y una preocupante falta de control. Vamos a ver qué es exactamente, por qué supone un riesgo tan serio para la seguridad, el cumplimiento normativo y la reputación, y cómo se puede gobernar sin frenar la creatividad ni la eficiencia de las personas.
Qué es la inteligencia artificial en la sombra
Cuando hablamos de IA en la sombra nos referimos a cualquier herramienta de inteligencia artificial -especialmente de tipo generativo o de automatización- que se usa dentro de una empresa sin estar aprobada, controlada o monitorizada por el departamento de TI o por los responsables de seguridad y gobernanza.
En la práctica, esto incluye desde que un empleado use ChatGPT para redactar un informe o un correo, hasta que alguien instale una extensión de navegador con IA, active una función inteligente en una aplicación en la nube, o cargue datos sensibles en una plataforma generativa pública para que “le haga un resumen rápido”. Nada de eso ha pasado por una revisión formal de seguridad, privacidad o cumplimiento.
El paralelismo con el viejo problema del shadow IT es evidente: igual que sucedió con aplicaciones en la nube usadas sin control, hoy la IA se cuela por todos los huecos posibles. La gran diferencia es que, con la IA generativa, el riesgo de exposición de datos, sesgos, errores graves o incluso generación de código defectuoso o malicioso se dispara.
Al fin y al cabo, para la mayoría de usuarios estas aplicaciones son como un asistente personal “de confianza” con el que se puede hablar de todo. Pero en realidad estamos ante software de terceros, alojado en infraestructuras externas, cuyas condiciones de uso pueden implicar almacenamiento, análisis e incluso reutilización de la información que se les envía.
Por qué la IA en la sombra se ha disparado en las empresas
El auge de la IA generativa en la nube y la democratización de estas herramientas han creado el caldo de cultivo perfecto para que el shadow AI se convierta en un fenómeno global. Hoy cualquier persona con un navegador y un correo electrónico puede abrir una cuenta en cuestión de minutos y empezar a usarla en su trabajo.
Los datos recientes muestran que no estamos ante casos aislados, sino ante una tendencia masiva en organizaciones de todo tipo y tamaño. Los informes de distintos proveedores y analistas lo dejan bastante claro y ayudan a dimensionar el problema.
Según el informe Cloud and Threat Report: IA en la sombra e IA con agentes 2025 de Netskope, el 89% de las empresas utiliza al menos una aplicación de IA generativa, muchas veces sin una aprobación formal por parte de TI. Además, el número de personas que interactúa con estas herramientas ha crecido más de un 50% en los últimos meses, lo que confirma que el fenómeno no deja de expandirse.
El estudio MIT State of AI in Business 2025 añade otra pieza clave: aunque aproximadamente el 40% de las compañías analizadas ha comprado licencias oficiales de herramientas de IA generativa, en más del 90% de esas empresas los empleados siguen usando soluciones de IA con cuentas personales, fuera de los canales corporativos.
En la misma línea, el informe Cybersecurity Readiness Index de Cisco muestra que el 60% de las organizaciones reconoce que no puede monitorizar los prompts que introducen sus empleados en herramientas de IA generativa, y ese mismo porcentaje admite que carece de capacidad para detectar el uso de aplicaciones de IA no autorizadas en sus entornos.
Todo esto se traduce en una enorme cantidad de información moviéndose por estos sistemas sin control. Netskope estima que el volumen medio de datos compartidos con herramientas de IA generativa ronda los 8,2 GB al mes por empresa, una cifra nada despreciable si pensamos en documentos, bases de datos, informes internos o datos de clientes que pueden estar pasando por ahí.
Un nuevo tipo de riesgo empresarial: seguridad, cumplimiento y confianza
La expansión de la IA en la sombra no solo agrava los riesgos clásicos de la ciberseguridad; también impacta en la trazabilidad, la coherencia operativa, la calidad del trabajo y la confianza tanto interna como externa. Es un riesgo empresarial transversal que afecta a muchas capas de la organización.
Uno de los peligros más evidentes es la fuga de información y pérdida de confidencialidad. Cada vez que un empleado pega notas de reuniones, datos de clientes, contratos o documentos internos en una herramienta de IA alojada fuera de la empresa, existe la posibilidad de que esa información se guarde, se procese o se reutilice de formas que escapan al control corporativo.
Otro frente crítico es el riesgo regulatorio. Normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa, o el emergente Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act europeo), exigen transparencia, supervisión y responsabilidad sobre cómo se usan los sistemas de IA y cómo se tratan los datos personales. El uso no autorizado de IA puede desembocar en incumplimientos, sanciones económicas y daños reputacionales difíciles de reparar.
También hay un componente de sesgos, errores y pérdida de calidad. Los modelos generativos pueden “alucinar”, inventarse información o reproducir sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Si estos resultados se usan sin revisión en informes, análisis, comunicaciones con clientes o decisiones internas, la empresa puede acabar tomando decisiones equivocadas o generando contenidos discriminatorios o poco fiables.
Desde el punto de vista tecnológico, la proliferación de aplicaciones y extensiones con IA sin control lleva a una creciente fragmentación. TI se ve obligado a lidiar con un ecosistema de herramientas heterogéneas, sin garantías comunes de seguridad ni soporte, lo que complica enormemente la gestión de riesgos, actualizaciones y parches.
La falta de trazabilidad y capacidad de auditoría remata el cuadro: si no se registran los prompts, las fuentes de datos, ni las herramientas utilizadas, es muy difícil explicar cómo se ha llegado a una determinada decisión o recomendación generada con IA. Esto choca de frente con los principios de explicabilidad y control que exigen tanto los reguladores como muchos clientes.
Para colmo, el uso no supervisado de IA puede servir como puerta de entrada a ataques sofisticados, como el envenenamiento de datos o modelos (manipular el entrenamiento o el contexto que alimenta a los sistemas) o el uso de agentes autónomos con permisos excesivos que puedan acceder a información sensible o realizar acciones sin supervisión adecuada.
Datos, encuestas y dimensión humana de la IA en la sombra
Más allá de los informes técnicos, varias encuestas recientes revelan la dimensión cultural y humana del fenómeno de la IA en la sombra. No se trata solo de tecnología, sino también de expectativas laborales, miedos y falta de comunicación interna.
Un estudio de WalkMe, compañía del ecosistema SAP, muestra que alrededor del 78% de los empleados admite usar herramientas de IA que su organización no ha autorizado formalmente. Es decir, casi ocho de cada diez trabajadores se apoyan en estas soluciones al margen de las políticas oficiales.
La encuesta también refleja un serio problema de instrucciones confusas y falta de criterio unificado. Un 51% de los participantes afirma haber recibido indicaciones contradictorias sobre cuándo y cómo utilizar la IA en su día a día, lo que favorece la improvisación y la toma de atajos poco seguros.
Aunque el 80% de los encuestados considera que la inteligencia artificial mejora su productividad, casi un 60% reconoce que muchas veces tarda más tiempo en aprender a manejar una herramienta de IA que en completar la tarea a la vieja usanza. Esto pone sobre la mesa la llamada “paradoja de la productividad”: sin formación y acompañamiento adecuados, las promesas de eficiencia se diluyen.
La brecha formativa es clara: solo un 7,5% de los empleados dice haber recibido una formación extensa en IA, una mejora mínima respecto al año anterior, mientras que el 23% asegura no haber recibido ningún tipo de capacitación. En este contexto, no extraña que la gente recurra por su cuenta a herramientas externas que percibe como fáciles y potentes.
Hay además una dimensión de presión social y miedo al juicio. Según la misma encuesta, el 45% de los trabajadores admite haber fingido saber usar IA en alguna reunión para evitar críticas, y el 49% confiesa que ha escondido que usaba IA por miedo a lo que pudieran pensar sus compañeros o jefes. Entre los empleados de la generación Z estos porcentajes son aún más altos: más de la mitad ha simulado conocimientos y un 62% ha ocultado su uso real.
Directivos y expertos en habilidades digitales apuntan que, sin una estrategia clara, esta mezcla de entusiasmo y descontrol deriva en una crisis de gobernanza: se pierden datos, se asumen riesgos innecesarios y, paradójicamente, se desaprovecha una oportunidad enorme de aprovechar la IA de forma estratégica y alineada con el negocio.
Riesgos concretos de la IA en la sombra para las organizaciones
Si aterrizamos todo lo anterior en situaciones concretas, el panorama de riesgos de la shadow AI se hace mucho más tangible. No hablamos de amenazas teóricas, sino de incidentes que ya se han producido en muchas empresas de distintos sectores.
Uno de los escenarios más habituales es la exposición involuntaria de datos. Un empleado copia en una herramienta de IA un informe completo de un cliente, un contrato con cláusulas confidenciales o un listado con datos personales para que “se lo resuma” o le prepare una presentación. Aunque a simple vista parezca algo inocuo, esa información puede quedar almacenada en servidores externos y, en algunos casos, utilizarse para seguir entrenando modelos.
También son frecuentes las respuestas incorrectas o sesgadas. Cuando un modelo generativo no tiene clara la respuesta, puede generar contenido inventado con apariencia de verosimilitud. Si ese material se utiliza sin una revisión crítica, se pueden enviar propuestas equivocadas a clientes, tomar decisiones de negocio sobre datos erróneos o incluso publicar comunicaciones que chocan con los valores éticos de la organización.
El frente regulatorio no se queda atrás: el envío de datos personales a plataformas de IA sin garantías puede suponer violaciones del RGPD u otras leyes de protección de datos. Si se produce una brecha o una filtración, la empresa puede enfrentarse a multas, reclamaciones de afectados y un golpe severo a su reputación.
En el terreno técnico, la introducción de código generado por IA sin revisión ni pruebas adecuadas puede colar vulnerabilidades en los sistemas, abrir puertas a ciberataques o provocar fallos graves en aplicaciones críticas. Ya se han documentado casos en los que el uso de código sugerido por modelos de IA ha tenido un papel en incidentes de seguridad o de funcionamiento.
Los datos de 2022 apuntan a que alrededor de un 20% de las organizaciones ya había sufrido algún tipo de brecha de seguridad vinculada a incidentes de IA en la sombra. Si añadimos el coste económico y operativo de cada incidente, queda claro que este no es un riesgo menor.
Beneficios de la IA (cuando se usa de forma controlada)
Sería un error pensar que la solución pasa por prohibir la IA o bloquearla de forma masiva. Las propias organizaciones que investigan los riesgos dejan claro que la inteligencia artificial, bien gobernada, aporta ventajas muy relevantes en prácticamente todos los sectores.
En primer lugar, la IA y la automatización permiten una mayor eficiencia en tareas repetitivas. Procesos que implican hacer lo mismo una y otra vez -revisar documentos, consolidar datos, responder consultas básicas- tienden a generar fatiga y errores humanos. Un sistema de IA puede ejecutar esas tareas miles de veces con el mismo nivel de concentración.
Al descargar a las personas de ese trabajo mecánico, se gana productividad: los empleados pueden dedicar más tiempo a tareas que requieren creatividad, criterio, empatía o negociación. Esto no solo mejora los resultados, sino que también aumenta el nivel de satisfacción laboral al reducir el trabajo más tedioso.
En el ámbito comercial y de atención al cliente, muchas empresas ya utilizan IA para ofrecer una interacción más personalizada. Recomendaciones de productos en tiempo real, respuestas ajustadas al historial del cliente o automatización del primer nivel de soporte pueden mejorar la experiencia y reforzar la fidelidad hacia la marca.
Además, la IA es una aliada potente en seguridad y gobernanza. Un sistema automatizado puede analizar volúmenes de logs, conexiones y actividad de red imposibles de revisar manualmente, detectando anomalías, accesos sospechosos o comportamientos inusuales antes de que se conviertan en incidentes graves.
La clave, por tanto, no es frenar la adopción, sino canalizarla de forma segura y responsable, reduciendo al mínimo el espacio en el que florece la IA en la sombra y ofreciendo alternativas corporativas claras y bien gobernadas.
Cómo mitigar los riesgos de la IA en la sombra
En muchas organizaciones, los empleados recurren a la IA no autorizada porque las herramientas aprobadas son lentas, limitadas o simplemente inexistentes. O porque nadie les ha explicado de forma clara qué se puede hacer y qué no con estos sistemas. Intentar frenarlo solo con prohibiciones tiende a ser poco realista y, a la larga, contraproducente.
Un enfoque más eficaz pasa por reconocer la realidad, entender bien en qué se está usando la IA y construir un marco de gobernanza que ofrezca alternativas seguras, útiles y alineadas con los objetivos del negocio. No se trata de apagar fuegos, sino de diseñar una estrategia sólida y progresiva.
El primer paso es evaluar el apetito de riesgo de la organización. Es decir, qué nivel de riesgo está dispuesta a asumir, qué normativas debe cumplir, dónde están sus activos más sensibles y qué impacto tendría una filtración o un uso indebido de la IA. Con ese mapa se pueden priorizar casos de uso de bajo riesgo para comenzar y avanzar después hacia escenarios más complejos.
Conviene comenzar con un programa de gobernanza de IA gradual, desplegando herramientas en entornos controlados o con equipos piloto. A partir de los resultados y las lecciones aprendidas, se amplía el alcance y se ajustan políticas, controles y formaciones. Así se evita el choque entre una modernización brusca y una realidad organizativa que aún no está preparada.
Otro elemento clave es definir una política de uso de IA clara y concreta. No basta con una cláusula genérica; hay que especificar qué tipo de datos se pueden introducir, qué casos de uso se permiten o se prohíben, y qué herramientas han sido evaluadas y aprobadas. Esta política debe ir de la mano de un proceso por el que TI o los equipos de riesgo revisen y autoricen nuevos proyectos de IA antes de su adopción masiva.
Escuchar a los empleados es fundamental. En lugar de penalizar de entrada el uso de IA no autorizada, es útil preguntar qué herramientas utilizan y por qué. Muchas veces ese mapa de usos reales descubre carencias en la pila tecnológica, cuellos de botella o necesidades no cubiertas. A partir de ahí se pueden integrar herramientas de forma oficial o buscar alternativas equivalentes que cumplan los requisitos de seguridad.
También resulta esencial garantizar la coherencia entre departamentos: TI, operaciones, seguridad, cumplimiento, recursos humanos, etc. Cada área puede tener prioridades distintas (productividad, control de costes, confidencialidad, experiencia del empleado), pero la política de IA debe ser única y coherente para toda la organización, evitando mensajes cruzados.
La formación continua es otro pilar. Muchos empleados usan IA en la sombra simplemente porque no son conscientes de los riesgos. Invertir en capacitación práctica -no solo en teoría- ayuda a que entiendan qué puede pasar si comparten determinados datos, cómo revisar críticamente las respuestas de la IA y qué herramientas tienen a su disposición dentro del marco corporativo.
A medida que la organización gana madurez, puede ir introduciendo herramientas de IA más avanzadas, incluyendo agentes con mayor autonomía, siempre de forma gradual y con pruebas de seguridad previas. Igualmente, resulta recomendable realizar auditorías periódicas para detectar nuevos focos de shadow AI y decidir, caso por caso, si conviene integrarlas oficialmente o bloquearlas.
Marcos y soluciones para gobernar la IA en la sombra
Para muchas empresas, construir desde cero una estrategia sólida frente a la IA en la sombra es un reto importante. Por eso están surgiendo marcos y plataformas específicas que ayudan a identificar, proteger y responder ante estos riesgos sin frenar la innovación.
Algunas soluciones de seguridad de datos y gobernanza de IA permiten, por ejemplo, detectar archivos de modelos en repositorios internos, analizar correos electrónicos para localizar comunicaciones con servicios de IA, o escanear repositorios de código en busca de dependencias, llamadas a APIs de IA o fragmentos generados de forma automatizada.
En este contexto se habla cada vez más de AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management), es decir, la gestión integrada de confianza, riesgo y seguridad aplicada específicamente a sistemas de IA. Este tipo de enfoques combina inventariado de modelos, clasificación de riesgos, controles de acceso, protección de datos y monitorización continua.
Otros proveedores plantean marcos más amplios, como los enfoques de viaje seguro hacia la IA, que abarcan desde la identificación temprana del uso no autorizado hasta la integración con centros de operaciones de seguridad (SOC) especializados en incidentes relacionados con IA. El objetivo es tener una visión completa de cómo se usa la IA en la organización y poder reaccionar de forma rápida ante nuevas amenazas.
Al final, la idea común en todas estas propuestas es convertir la seguridad y la gobernanza en palancas de confianza y ventaja competitiva. Las empresas que sean capaces de demostrar que usan la IA de forma responsable, segura y alineada con la regulación tendrán más facilidad para ganarse la confianza de clientes, socios, reguladores y empleados.
La IA en la sombra muestra con crudeza la distancia que existe entre la velocidad del cambio tecnológico y la capacidad de muchas organizaciones para adaptarlo y gobernarlo. Es, en el fondo, el resultado de la necesidad genuina de los empleados de innovar y ser más productivos, pero también de la falta de marcos claros, formación y herramientas corporativas adecuadas. Abordarla exige combinar tecnología, políticas y cultura: ofrecer alternativas de IA seguras y útiles, formar a las personas y establecer reglas del juego transparentes. Solo así la inteligencia artificial dejará de ser una sombra que genera incertidumbre para convertirse en un activo sólido de confianza y competitividad a largo plazo.
