Qué aprenderá en este artículo
- La IA en la sombra surge cuando los empleados adoptan cualquier herramienta no aprobada que no haya sido evaluada por los equipos de TI y de seguridad.
- Las herramientas de IA a menudo requieren entradas sensibles y producen salidas impredecibles, lo que aumenta los riesgos operativos y de seguridad.
- La rápida expansión de las tecnologías de IA ha superado la gobernanza y la supervisión, creando lagunas que las organizaciones luchan por controlar.
- La IA en la sombra aumenta la probabilidad de fuga de datos, el entrenamiento no autorizado de modelos, la exposición a las normativas y las amenazas impulsadas por la inmediatez.
- La gestión de la IA en la sombra requiere gobernanza, coordinación interfuncional, alternativas sancionadas seguras y visibilidad de los comportamientos humanos de riesgo.
Las herramientas de inteligencia artificial están entrando en los lugares de trabajo a un ritmo rápido, y muchos empleados las están adoptando antes de que las organizaciones tengan tiempo de evaluar sus implicaciones. Este uso no autorizado se ha convertido en una de las áreas emergentes más significativas del riesgo tecnológico. A medida que la IA se hace más accesible, el número de herramientas que los empleados pueden utilizar sin supervisión de seguridad sigue creciendo. Comprender la IA en la sombra y cómo influye en la exposición de los datos, el cumplimiento y el riesgo humano, se está convirtiendo en algo esencial para todo líder de seguridad.
¿Qué es la IA en la sombra?
La IA en la sombra se refiere al uso de herramientas de inteligencia artificial dentro de una organización sin revisión, aprobación o supervisión de la seguridad. Estas herramientas son adoptadas de forma independiente por los empleados con el objetivo de mejorar la productividad, apoyar tareas técnicas o simplificar la comunicación. Aunque suelen ser bienintencionadas, estas opciones a menudo eluden las salvaguardias establecidas.
La disponibilidad de cualquier plataforma de IA generativa permite a los empleados de todas las funciones empezar a utilizar la IA sin necesidad de conocimientos técnicos. Las tareas que antes requerían conocimientos especializados se realizan ahora mediante sencillas indicaciones. Esta accesibilidad impulsa su adopción generalizada.
Muchas organizaciones aún no han actualizado sus estructuras de gobernanza para abordar los riesgos específicos de la IA. Los empleados a menudo asumen que estas herramientas están permitidas porque parecen similares al software cotidiano. Sin una orientación clara y una gobernanza definida de la IA, la IA en la sombra se incrusta en los flujos de trabajo normales.
Entre los más comunes se encuentran los chatbots públicos de IA, los generadores de código, las plataformas de transcripción, las herramientas de resumen, los asistentes de hojas de cálculo y los complementos de análisis. Muchos requieren que los usuarios peguen o carguen información sensible, lo que dificulta el seguimiento y la evaluación de riesgos de la IA.
IA en la sombra frente a TI en la sombra
La TI en la sombra suele referirse a aplicaciones o servicios no autorizados que operan fuera del marco de TI de una organización. Entre ellas se incluyen herramientas de colaboración, plataformas de almacenamiento o aplicaciones de flujo de trabajo no aprobadas. Con el tiempo, muchos equipos de seguridad han desarrollado procesos estructurados para identificar y gestionar estos riesgos.
La IA en la sombra introduce retos similares pero más complejos. La cuestión va mucho más allá de la propia aplicación y se extiende a los datos enviados al modelo de IA, la salida generada y las vías a través de las cuales el modelo almacena o reutiliza la información. Dado que las herramientas de IA suelen requerir un contexto detallado, los empleados pueden exponer contenido sensible sin saberlo.
A los empleados les encanta GenAI. A la IA en la sombra le encantan sus datos. Dado que el 90% de las pérdidas de datos de Shadow AI se producen a través de simples acciones de copiar y pegar, su información confidencial podría estar escapándose sin ser detectada. Mimecast supervisa el uso arriesgado de GenAI en tiempo real para que pueda permitir la innovación sin comprometer la seguridad.
Por qué la IA en la sombra es una preocupación creciente en materia de ciberseguridad
La IA en la sombra crea retos que pueden agravarse rápidamente si no se abordan. Estos retos están relacionados con la seguridad, la privacidad, el cumplimiento y la precisión operativa, lo que supone una carga adicional para los controles de seguridad de la IA existentes. Muchas organizaciones notan el problema por primera vez cuando los datos ya han salido de su entorno controlado, lo que dificulta su recuperación.
Antes de examinar las medidas de mitigación, es útil desglosar las principales categorías de preocupación.
Fuga de datos y pérdida de confidencialidad
Los empleados pueden pegar documentos confidenciales, registros de clientes o código propietario en sistemas de IA externos. Algunas herramientas conservan estos datos para mejorar sus modelos, lo que crea incertidumbre sobre dónde reside la información y cuánto tiempo persistirá.
Entrenamiento no autorizado de modelos y exposición prolongada
Algunas plataformas de IA utilizan las aportaciones de los clientes para perfeccionar futuros modelos, a menos que existan restricciones contractuales. Si el contenido sensible pasa a formar parte de un corpus de formación general, puede aparecer indirectamente en los resultados futuros. Este escenario resulta difícil de remediar a posteriori.
Superficie de ataque ampliada y amenazas impulsadas por los pronósticos
Los actores de amenazas pueden utilizar la IA para refinar los mensajes de phishing o suplantar la identidad de los empleados. Los empleados también pueden interactuar con una herramienta de inteligencia artificial que responda a indicaciones diseñadas para extraer información. La IA en la sombra aumenta las oportunidades de manipulación.
Falta de controles de visibilidad y gobernanza
La IA en la sombra no suele aparecer en los inventarios de activos ni en los registros de auditoría. Las organizaciones luchan por identificar qué herramientas están en uso o qué datos se han compartido. Esta ausencia de visibilidad crea desafíos durante las revisiones de cumplimiento y las investigaciones de incidentes.
Riesgos operativos y de toma de decisiones
Los contenidos generados por IA pueden contener imprecisiones o detalles inventados. A medida que los resultados de la IA se vuelven más sofisticados, los empleados pueden sobrestimar la capacidad subyacente de la IA. Pueden tratar las respuestas generadas como autorizadas, introduciendo errores en los flujos de trabajo y documentos empresariales.
Cómo gestionar y mitigar los riesgos de la IA en la sombra
La IA en la sombra puede gestionarse eficazmente mediante una gobernanza estructurada, políticas transparentes y una combinación de controles técnicos y educativos. Las organizaciones que adoptan un enfoque integral reducen la exposición de forma significativa.
Varios pasos fundamentales pueden apoyar un entorno de IA más resistente.
Desarrollar una política de uso aceptable de la IA
Una política clara establece las expectativas de los empleados. Debe especificar las herramientas aceptables, las categorías de datos prohibidas, los procedimientos de validación y las aprobaciones necesarias. Esta política debe revisarse periódicamente para seguir siendo pertinente a medida que evolucionan las tecnologías.
Crear un comité de gobernanza interfuncional
Los equipos de seguridad, legales, de cumplimiento, de RR.HH. y operativos deben colaborar para evaluar las herramientas y alinear el uso de la IA con las necesidades empresariales. Las estructuras de gobernanza ayudan a garantizar la coherencia y la responsabilidad en todos los departamentos.
Implantar controles técnicos que proporcionen visibilidad
Un equipo de seguridad necesita saber cómo interactúan los empleados con las plataformas de IA. La visibilidad a través de los canales de comunicación ayuda a las organizaciones a identificar a tiempo los comportamientos de riesgo, evaluar la exposición y responder con mayor eficacia.
Proporcionar alternativas de IA seguras y sancionadas
Los empleados recurren a menudo a la IA en la sombra porque las herramientas aprobadas no satisfacen sus necesidades. Ofrecer soluciones preparadas para la empresa ayuda a los empleados a seguir siendo productivos al tiempo que mantienen los datos dentro de entornos gobernados.
Eduque a los empleados sobre los riesgos y responsabilidades de la IA
Los programas de formación que abordan la seguridad de la IA, las consideraciones sobre el manejo de datos y las responsabilidades asociadas a los flujos de trabajo impulsados por la IA ayudan a los empleados a comprender su papel en el mantenimiento de la seguridad.
Mantener la supervisión continua y la mejora iterativa
Las organizaciones deben evaluar periódicamente el uso de la IA en la sombra, recabar la opinión de los empleados y ajustar las políticas a medida que cambien los flujos de trabajo. Este enfoque iterativo garantiza que la gobernanza se mantenga alineada con la realidad operativa.
Buenas prácticas para permitir un uso seguro y responsable de la IA
Para apoyar la adopción responsable de la IA, las organizaciones deben combinar política, tecnología y educación. Estas prácticas garantizan que los empleados se beneficien de las capacidades de la IA sin introducir riesgos innecesarios.
Ofrecer herramientas de IA de nivel empresarial
Las herramientas aprobadas que mantienen la conformidad y protegen la privacidad de los datos reducen el atractivo de las alternativas no aprobadas. Los empleados adoptan de forma natural soluciones seguras cuando son accesibles y eficaces.
Establezca directrices claras y aplicables
Las políticas deben abordar el manejo de datos, el uso aceptable, los puntos de control de revisión y los procedimientos de escalada. Unas expectativas claras reducen la ambigüedad y guían un comportamiento responsable.
Invertir en educación y preparación cultural
La formación ayuda a los empleados a entender por qué ciertas herramientas están restringidas y cómo trabajar de forma segura con la IA. Una mano de obra bien informada está mejor preparada para reconocer y evitar los riesgos potenciales.
Utilizar la retroalimentación continua para perfeccionar la gobernanza
La supervisión de los patrones de uso y la recopilación de información ayudan a identificar las lagunas en las herramientas aprobadas y las áreas en las que los empleados necesitan orientación adicional. La gobernanza debe evolucionar paralelamente a la adopción de la IA.
Conclusión
La IA en la sombra sigue creciendo a medida que los empleados buscan herramientas que mejoren la eficacia y simplifiquen las tareas complejas. Estas herramientas introducen riesgos que afectan a la protección de datos, el cumplimiento de la normativa, la precisión operativa y la visibilidad de la organización. Los equipos de seguridad que abordan la IA en la sombra de forma proactiva obtienen un mayor control sobre cómo fluye la información a través de su entorno y cómo influye la IA en los procesos empresariales.
Abordar la IA en la sombra requiere algo más que bloquear herramientas o emitir nuevas políticas. Los equipos de seguridad necesitan una visión clara de cómo se utiliza realmente la IA, dónde se comparten los datos sensibles y qué comportamientos introducen el mayor riesgo. Mimecast ayuda a las organizaciones a descubrir el uso no autorizado de la IA, reducir el riesgo de fuga de datos y aportar humategia.
