La Shadow AI se infiltra en el 90% de las empresas: retos y estrategias para proteger la innovación
## Introducción
La adopción masiva de la inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente los entornos corporativos, impulsando la eficiencia y la innovación. Sin embargo, junto a la IA oficial y validada por los departamentos de IT, surge un fenómeno preocupante: la Shadow AI, es decir, el uso no autorizado o no supervisado de herramientas, modelos y servicios de IA por parte de empleados u otros actores internos. Un reciente estudio revela que el 90% de las empresas ya convive con esta realidad, lo que plantea serios desafíos para la ciberseguridad, el gobierno del dato y el cumplimiento normativo. Analicemos en profundidad el alcance de este fenómeno, sus implicaciones técnicas y las mejores prácticas para equilibrar el crecimiento empresarial con una postura de seguridad robusta.
## Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
La Shadow AI se refiere a cualquier implementación, prueba o uso de soluciones de inteligencia artificial -desde modelos generativos como ChatGPT hasta scripts personalizados basados en frameworks como TensorFlow o PyTorch- que no ha sido aprobada formalmente por el área de IT o el CISO. Este fenómeno se ha disparado con el auge de las plataformas «as a Service» y la facilidad de acceso a APIs de IA, permitiendo a empleados de distintos departamentos experimentar con IA generativa, asistentes virtuales, automatización de procesos o incluso analítica avanzada sin el conocimiento del área de seguridad.
Según datos de Kaspersky y otras firmas especializadas, el 90% de las organizaciones han detectado actividades de Shadow AI en sus redes durante el último año. En muchos casos, estas iniciativas surgen de la presión por innovar y la lentitud de los procesos de validación internos, pero acarrean riesgos significativos en cuanto a exposición de datos sensibles, fuga de información confidencial y cumplimiento de normativas como el GDPR o la inminente NIS2.
## Detalles Técnicos
Desde una perspectiva técnica, la Shadow AI puede materializarse de múltiples maneras:
– **Uso de APIs no autorizadas**: Empleados conectan servicios externos (OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face) a través de cuentas personales o tokens no gestionados, exponiendo datos internos.
– **Despliegue de modelos no validados**: Instalación de modelos de IA entrenados con datasets no controlados, lo que puede introducir sesgos, vulnerabilidades o incluso puertas traseras (supply chain attacks).
– **Integraciones con aplicaciones Shadow IT**: Vinculación de scripts de IA a hojas de cálculo, CRM o sistemas de automatización sin revisión de código ni pruebas de seguridad.
– **Persistencia y movimiento lateral**: Algunos actores maliciosos pueden aprovechar la Shadow AI para persistir en la red, aprovechando scripts automatizados para exfiltración de datos o escalada de privilegios (TTPs MITRE ATT&CK T1071, T1021, T1210).
– **Indicadores de Compromiso (IoC)**: Logs de acceso a endpoints de IA no documentados, tokens de API usados fuera de horarios laborales, transferencias de datos anómalas hacia dominios asociados a plataformas de IA públicas.
## Impacto y Riesgos
El impacto de la Shadow AI es multifacético:
– **Exposición de datos confidenciales**: Al interactuar con APIs externas o modelos en la nube, los datos corporativos pueden ser almacenados o procesados en entornos no seguros, lo que puede suponer una violación directa del GDPR.
– **Aumento de la superficie de ataque**: Cada integración no controlada es un potencial vector de ataque, tanto para la exfiltración de datos como para la inyección de código malicioso.
– **Dificultad para cumplir con NIS2 y otras regulaciones**: La falta de visibilidad y control sobre los flujos de información dificulta la trazabilidad exigida por la legislación europea.
– **Riesgos de propiedad intelectual**: Modelos generativos pueden filtrar secretos comerciales o información estratégica si son alimentados con datos sensibles sin supervisión.
## Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Para contrarrestar la Shadow AI se recomienda:
– **Inventario y monitorización**: Implementar soluciones de descubrimiento de activos y tráfico, capaces de detectar el uso de APIs de IA y movimientos anómalos en la red (p.ej. herramientas de CASB y EDR avanzados).
– **Políticas claras y formación**: Definir políticas de uso aceptable de IA y realizar campañas de concienciación para empleados, explicando riesgos y procedimientos de aprobación.
– **Restricción de permisos y segmentación**: Limitar el acceso a recursos y tokens de IA, así como segmentar redes para minimizar el impacto de una posible brecha.
– **Auditoría y logging**: Establecer registros exhaustivos de acceso a servicios de IA y revisiones periódicas de logs en busca de comportamientos sospechosos.
– **Validación de modelos y código**: Someter cualquier nuevo modelo de IA a procesos de revisión de código, pruebas de seguridad y análisis de dependencias (SCA).
## Opinión de Expertos
Chema Alonso, CDO de Telefónica, advierte: “La Shadow AI representa un nuevo reto para los CISO, similar al Shadow IT pero con un potencial mucho mayor de exposición de datos y riesgos regulatorios. Es fundamental que las empresas no solo vigilen, sino que habiliten entornos seguros de experimentación para canalizar la innovación”. Por su parte, analistas de ENISA recomiendan adoptar frameworks de gestión de riesgos específicos para IA, integrando procesos de threat modeling y análisis forense orientados a actividades automatizadas.
## Implicaciones para Empresas y Usuarios
La Shadow AI no solo implica riesgos técnicos, sino también reputacionales y legales. Las empresas deben prepararse para auditorías más estrictas bajo NIS2 y el nuevo Reglamento de IA de la UE. Los usuarios internos, por su parte, han de ser conscientes de que el uso irresponsable de IA puede derivar en sanciones disciplinarias o incluso en la exposición involuntaria de información personal o estratégica.
## Conclusiones
La presencia masiva de Shadow AI en el tejido empresarial obliga a repensar los modelos de gobernanza y seguridad de la IA. Un enfoque proactivo, basado en la visibilidad, la formación y la colaboración interdepartamental, permitirá a las organizaciones aprovechar el potencial de la IA sin sacrificar la seguridad ni el cumplimiento normativo. La innovación debe ser segura por diseño, y la gestión de la Shadow AI es ya un imperativo para cualquier organización moderna.
(Fuente: www.kaspersky.com)