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El riesgo invisible del Shadow AI
¿Se imagina que en su organización operasen modelos de inteligencia artificial sin que nadie del equipo de seguridad lo supiera? No es una hipótesis remota, es una realidad cada vez más frecuente. Y lo es porque la velocidad de adopción de la inteligencia artificial está ocurriendo a un ritmo vertiginoso.
Hoy, la mayoría de las compañías exploran soluciones de IA para ganar eficiencia, automatizar procesos o mejorar la experiencia del cliente. Sin embargo, muchas lo hacen sin comprender los riesgos reales que implica trabajar con datos sensibles en entornos que no siempre son auditables. El fenómeno del Shadow AI, es decir, el uso no autorizado de modelos por parte de equipos o personas fuera del área de seguridad es más común de lo que se reconoce. Y está creciendo.
Gobernanza del dato
Es un tema recurrente en congresos y foros especializados. La gobernanza del dato, la detección de modelos no supervisados y el uso de herramientas generativas sin visibilidad se han convertido en desafíos prioritarios para cualquier empresa que aspire a ser realmente data driven. Porque -además- cuando no sabes qué IA se está utilizando en tu empresa, tampoco sabes cómo proteger los datos que alimentan esa inteligencia. Ni qué decisiones se están tomando con ellos.
La IA se está “popularizando” dentro de las organizaciones. Ya no es dominio exclusivo del área técnica. Y eso está bien: empodera, acelera e innova. Pero también requiere un nuevo tipo de vigilancia
Este no es un problema de tecnología, sino de cultura. En sectores como el financiero o el sanitario, los marcos regulatorios han obligado a los empleados a incorporar la seguridad como parte de su día a día. Pero en otras industrias, donde no existe esa presión legal, el uso de herramientas impulsadas por IA ocurre en muchos casos sin criterios claros ni advertencias. El desconocimiento, no la mala intención, es el verdadero talón de Aquiles.
Lo experimenté de forma directa en 2018. Trabajábamos entonces con una solución pionera de IA basada en Watson. Cuando preguntamos si los datos quedarían protegidos durante el entrenamiento del modelo, la respuesta no fue clara. Y decidimos detener el proyecto. Hoy esa pregunta suele tener respuesta por contrato, pero la lección fue rotunda: no basta con que la tecnología avance, hace falta exigir garantías.
Políticas de acceso
Y eso no se resuelve solo con herramientas. Se resuelve activando políticas de acceso bien definidas, segmentando privilegios, usando endpoints seguros y —sobre todo— creando una cultura de concienciación. Una cultura donde los empleados sepan que compartir datos con un modelo externo sin control puede no solo violar una norma interna, sino comprometer la reputación de toda la compañía.
A esto se suma otro reto: el equilibrio entre democratización y control. La IA se está “popularizando” dentro de las organizaciones. Ya no es dominio exclusivo del área técnica. Y eso está bien: empodera, acelera e innova. Pero también requiere un nuevo tipo de vigilancia. ¿Cómo se asegura que ese poder no se usa de forma inconsciente o peligrosa?
Aquí es donde el gobierno del dato adquiere un papel crítico. No basta con clasificar y proteger la información: es imprescindible estructurarla con inteligencia para trazar con precisión el ciclo de vida tanto de los datos como de los modelos que los procesan. Para ser eficaz, este gobierno debe apoyarse en arquitecturas multicloud sólidas. Estas permiten una operación flexible sin renunciar a principios clave: soberanía del dato, cumplimiento normativo y protección frente a fallos o intrusiones.
La IA no es una caja mágica. Es una responsabilidad. Elegir un modelo generativo no debe basarse solo en su rendimiento técnico, sino en el respaldo legal, contractual y ético que lo sustenta. Porque al final, lo que está en juego no es solo la integridad de un dato, sino la confianza del cliente, del regulador, de la sociedad.
En un entorno en el que todo se acelera, el verdadero liderazgo no es lanzar modelos más rápido, sino hacerlo de forma más consciente. Con transparencia. Con control. Con ética. Con una visión a largo plazo. Porque proteger lo que no se ve es, hoy más que nunca, proteger el futuro.
