La inteligencia artificial ya no es una promesa futura. Ya está operando dentro de las organizaciones. No llegó como un gran proyecto estratégico. No pasó por comités de seguridad.
Y, en muchos casos, no fue formalmente autorizada.
Llegó por copilots, herramientas SaaS con IA embebida, modelos externos conectados a datos internos y decisiones “rápidas” tomadas por áreas de negocio.
La adopción ocurrió primero. El gobierno, después… si es que llega. Este fenómeno tiene nombre: Shadow AI.
¿Qué es Shadow AI y por qué debería preocupar a seguridad?
Shadow AI se refiere al uso de inteligencia artificial dentro de una organización sin visibilidad, control ni gobierno desde ciberseguridad y seguridad de la información.
No se trata de usuarios “malintencionados”. Se trata de adopción sin reglas claras.
Hoy vemos escenarios como:
Empleados usando LLMs públicos para analizar información sensible.
Copilots conectados a repositorios internos sin clasificación de datos.
Herramientas SaaS que incorporan IA sin evaluación de riesgos.
Modelos externos tomando decisiones con impacto real en el negocio.
Todo funciona. Todo genera valor.
Y, al mismo tiempo, todo ocurre fuera del radar de seguridad.
El verdadero riesgo no es la IA
El riesgo no es la tecnología. El riesgo es que la IA esté operando sin:
Clasificación de datos.
Controles de acceso claros.
Lineamientos de uso seguro.
Evaluación de proveedores.
Trazabilidad de decisiones.
La IA no rompe reglas.
Expone que esas reglas nunca existieron para este nuevo contexto.
La IA rompió el perímetro tradicional
Durante años, la seguridad se diseñó alrededor de un perímetro claro:
Red, endpoint, cloud. La IA cambia ese modelo.
Hoy el dato ya no sale solo por una brecha técnica.
Sale por:
Prompts.
Interacciones cognitivas.
Decisiones automatizadas.
Entrenamiento de modelos con información que no debería usarse.
Muchos controles actuales no fueron diseñados para este tipo de riesgo.
El miedo real del CISO: no poder demostrar control
Cuando ocurre un incidente relacionado con IA, las preguntas críticas aparecen de inmediato:
¿Quién aprobó este uso de IA?
¿Qué datos se compartieron?
¿Cómo se audita una decisión tomada por un modelo?
¿Qué controles existían en ese momento?
En muchos casos, no hay respuestas claras.
Y ese es el verdadero problema. No es solo técnico. Es reputacional, regulatorio y ejecutivo.
Si no puedes demostrar que la IA estaba bajo control, la defensa se vuelve imposible.
Gobierno de IA no es compliance
Gobernar IA no es escribir políticas bonitas. Tampoco es solo cumplir con un marco regulatorio.
El Gobierno de IA real implica:
Visibilidad del uso actual.
Control técnico sobre accesos y datos.
Evaluación continua de riesgos.
Trazabilidad de decisiones.
Capacidad de respuesta ante incidentes.
No se trata de decir cómo debería gobernarse la IA.
Se trata de asegurar que esté gobernada en la práctica.
Antes de escalar, necesitas ver
La mayoría de los riesgos de IA no se manifiestan como incidentes inmediatos. Se acumulan en silencio.
Por eso, el primer paso no es implementar más tecnología. Es responder una pregunta básica:
¿Dónde y cómo se está usando IA hoy dentro de mi organización?
Sin esa visibilidad, cualquier estrategia de gobierno llega tarde.
Conclusión
La IA ya está operando. La diferencia entre las organizaciones que controlan el riesgo y las que reaccionan cuando es demasiado tarde no es la adopción. Es el gobierno. Antes de que la IA se convierta en un problema público o regulatorio, es momento de identificar cómo se está usando realmente.
Identifica dónde tu organización ya usa IA sin gobierno ni controles de seguridad.
Assessment de Gobierno de IA.