Qué es Shadow AI: el riesgo invisible que ya está operando en tu empresa (y cómo detectarlo).

La Shadow AI no es un problema del futuro ni un riesgo lejano, sino una realidad que ya nos encontramos en muchas empresas. Y lo más llamativo es que no se trata de ciberataques externos sofisticados, sino de riesgos que nacen de las buenas intenciones de los propios empleados.

¿Puedes asegurar que en tu organización nadie utiliza herramientas como ChatGPT con datos de clientes? ¿Existe alguna política escrita sobre el uso de asistentes de IA? ¿Sabe tu departamento de IT qué aplicaciones con inteligencia artificial están instaladas hoy mismo en los dispositivos de tu equipo?

Mientras que las organizaciones debaten sobre el uso de la IA y sobre cómo integrarla de forma eficaz y segura, muchos empleados ya la están utilizando en su día a día sin control ni criterios claros. Si crees que este puede ser tu caso, te explicamos cómo puede afectar a tu empresa y cómo remediarlo.

El término Shadow AI hace referencia al uso de herramientas de inteligencia artificial, como pueden ser los asistentes de texto o bots de transcripción, dentro de una organización sin la supervisión, aprobación o conocimiento del departamento de IT o de los responsables de seguridad y negocio.

En un principio, esto puede no parecer un problema, pues parte de una buena intención del empleado para ser más eficiente y obtener mejores resultados. Sin embargo, la Shadow AI se presenta como una evolución de la Shadow IT, gran conocida para los departamentos de IT, pero con un impacto mucho más profundo.

Hablamos de Shadow IT cuando los empleados hacen uso de herramientas, aplicaciones o servicios cloud sin el conocimiento y la correspondiente supervisión del departamento informático. Esta falta de control puede suponer una brecha de seguridad en nuestra empresa y cada uno de estos puntos puede ser una puerta abierta para los ciberdelincuentes.

La Shadow AI va mucho más allá, pues cuando un empleado utiliza la IA sin control ni gobernanza, la información sale del perímetro de la empresa hacia servidores externos. La diferencia clave está en que la IA no solo almacena datos, también los interpreta y aprende de ellos, y los utiliza para generar contenido.

Esto puede tener graves consecuencias para una organización, desde el incumplimiento de normativas como la RGPD hasta que la propiedad intelectual se vea comprometida y, lo más peligroso de todo, es que no existe registro de lo ocurrido, por lo que no se puede auditar o corregir.

La Shadow AI no es algo que haya surgido de repente, sino que ha ido creciendo en los últimos años impulsada por tres factores principales: la accesibilidad a este tipo de herramientas, la presión empresarial para aumentar la productividad y la falta de marcos de adopción y políticas sobre el uso de la IA claros.

Hoy en día, cualquier empleado puede acceder en unos pocos segundos a múltiples herramientas de inteligencia artificial que son muy eficaces sin necesidad de conocimientos técnicos. Además, ofrecen planes gratuitos y no requieren instalación, por lo que no es necesario contar con la aprobación del departamento de compras o de IT.

Los empleados sienten cada vez más presión por hacer más en menos tiempo y el impacto de la IA en la productividad de los empleados es evidente: automatización de tareas, aceleración de flujos de trabajo… Según un estudio de Gartner, “el 65% de los empleados afirma estar emocionado por usar IA en su trabajo”.

Este es un factor determinante, pues mientras que la adopción de la IA está creciendo a un ritmo vertiginoso, los marcos y políticas internos se desarrollan muy lentamente. Las organizaciones siguen evaluando aspectos como riesgos legales, impacto en la seguridad o el retorno de la inversión, mientras que sus empleados ya están apostando por ello. Según Gartner, para este 2026 más del 80 % de las empresas habrá utilizado APIs o modelos de IA generativa sin una gobernanza adecuada.

Lo más revelador, sin embargo, es el perfil de quien usa estas herramientas. Según un informe de UpGuard, más del 80% de los trabajadores, incluyendo casi el 90% de los propios profesionales de ciberseguridad, utilizan herramientas de IA no aprobadas en su trabajo diario. No es un problema de un perfil concreto de empleado, sino que afecta a todos los niveles de la organización, incluidos los que deberían ser los primeros en evitarlo.

La Shadow AI no suele aparecer de golpe, sino que entra poco a poco, de forma casi invisible, a través de herramientas cotidianas y decisiones individuales: el navegador, el correo electrónico, reuniones de trabajo… .

Como ya hemos comentado anteriormente, muchas herramientas de IA no necesitan instalación, lo que las convierte en una vía de entrada casi invisible para los equipos de IT, por lo que el perímetro de seguridad tradicional, pensado para controlar software instalado, ya no sirve para este escenario.

Vectores de entrada más habituales que encontramos en las organizaciones:

• El navegador del empleado: es la puerta de entrada más común y la más difícil de controlar. Los empleados utilizan herramientas para redactar informes o propuestas; resumir documentos internos; analizar información de clientes; sin ser conscientes de los permisos que han concedido.
• El correo electrónico: cada vez más se utilizan herramientas de AI para la redacción o traducción de correos sin tener en cuenta que estos pueden contener información confidencial, acuerdos o incluso datos personales de terceros.
• Reuniones y videollamadas: cada vez es más común el uso de herramientas de transcripción que se conectan a reuniones corporativas sin aprobación previa.
• Los dispositivos móviles: los dispositivos móviles incluyen aplicaciones con IA integrada. Esto puede presentar un gran riesgo especialmente en entornos laborales donde lo normal es el uso de dispositivos personales.
• Desarrollo de software: el uso de asistentes de código como GitHub Copilot, Cursor o similares con repositorios propietarios implica que fragmentos de código confidencial, arquitecturas internas o lógica de negocio pueden ser procesados por modelos externos.

Ignorar la Shadow AI no hace que desaparezca y, aunque a corto plazo pueda parecer inofensiva, sus consecuencias suelen aparecer cuando el daño ya está hecho.

Los datos son contundentes. Según el informe Cost of a Data Breach Report 2025 de IBM, elaborado junto al Ponemon Institute a partir del análisis de 600 organizaciones en todo el mundo, el 20% de las organizaciones experimentaron brechas de seguridad vinculadas al uso no autorizado de herramientas de IA, con un coste adicional medio de 670.000 dólares por incidente respecto a las organizaciones que sí tienen sus entornos de IA controlados.

Además del impacto económico que puede conllevar la Shadow AI, existen otros costes, a menudo invisibles:

• Fugas de información y pérdida de control sobre los datos: cada vez que un empleado introduce información corporativa en una herramienta de IA no autorizada, la empresa pierde el control sobre ese dato.
• Incumplimiento normativo: el uso sin control de la IA puede entrar en conflicto con normativas como RGPD, protección de datos personales, ENS o ISO 27001.
• Pérdida de propiedad intelectual: La propiedad intelectual generada con datos propios procesados por herramientas externas entra en una zona gris legal de difícil resolución y que hoy en día no tienen respuesta sencilla.

Uno de los mayores retos de la Shadow AI es detectarla, ya que no suele generar alertas o solicitudes formales al departamento de IT. Entonces, ¿qué puedes hacer en tu empresa para identificarla y evitar que se convierta en un problema mayor?

Uno de los primeros pasos para detectar la Shadow AI en la empresa pasa por recuperar visibilidad sobre cómo y desde dónde se están utilizando herramientas de inteligencia artificial. El objetivo es entender qué está ocurriendo realmente en la red corporativa. El análisis de los registros del firewall y de los sistemas de seguridad perimetral permite identificar conexiones hacia servicios públicos de IA ampliamente utilizados.

La detección no debe limitarse al perímetro de red. Las soluciones de protección de endpoints permiten identificar extensiones de navegador y aplicaciones instaladas en los equipos corporativos que incorporan capacidades de IA.

Otro aspecto fundamental es entender cómo se mueven los datos dentro y fuera de la organización. En muchos casos, la Shadow AI no se detecta por la herramienta empleada, sino por el volumen y el tipo de información que se prepara para ser utilizada fuera del entorno corporativo.

Las soluciones de prevención de pérdida de datos (DLP) permiten identificar comportamientos que no forman parte del trabajo habitual, como descargas masivas de información o exportaciones completas de conjuntos de datos.

También es clave revisar las exportaciones desde sistemas críticos como CRM, ERP o plataformas de datos.

Muchas veces, la forma más sencilla de detectar Shadow AI es preguntando directamente a los diferentes equipos:

• ¿Usas alguna herramienta de IA en tu día a día?
• ¿Para qué tareas?
• ¿Qué tipo de información introduces?
• ¿La herramienta es corporativa o personal?

Una buena práctica es recurrir a encuestas anónimas que fomenten la sinceridad, eliminen el miedo a represalias y nos ayuden a entender el contexto (frecuencia de uso, para qué tareas…). Las respuestas suelen sorprender. En muchas empresas, el uso de IA está tan normalizado que los empleados no lo perciben como un riesgo ni como algo que deba comunicarse.

En muchas empresas, el problema no es la falta de normas, sino que estas se han quedado obsoletas frente a la velocidad a la que ha evolucionado la inteligencia artificial.

Un primer punto clave es analizar si las políticas de uso aceptable de la tecnología contemplan explícitamente el uso de IA. Muchas fueron redactadas antes de la irrupción de las herramientas generativas y no ofrecen orientación clara sobre qué está permitido, qué no y en qué condiciones. Esta falta de definición deja a los empleados tomando decisiones por su cuenta.

También es importante evaluar si los controles técnicos actuales están preparados para este nuevo escenario: desde la capacidad de detectar tráfico hacia servicios de IA, hasta la existencia de reglas específicas para evitar fugas de información a través de estas plataformas, pasando por programas de formación que aborden el uso responsable de la IA y los riesgos asociados al Shadow AI.

Otro aspecto crítico son los procesos de aprobación de software. Cuando no existe un procedimiento claro, o cuando este es demasiado lento y rígido para el modelo de suscripción de muchas herramientas de IA, los equipos buscan soluciones alternativas. La fricción interna se convierte así en un catalizador del Shadow AI.

Si detectas Shadow AI en tu empresa, no significa que la seguridad haya fracasado, sino que es una señal clara de que la inteligencia artificial ya está aportando valor y que las personas quieren trabajar mejor, más rápido y con más impacto.

Ahora el reto está en canalizar ese uso informal hacia una IA corporativa, segura y alineada con los objetivos del negocio. Dar este salto requiere visibilidad, criterios claros, gobierno de la IA y soluciones que respondan a las necesidades reales de los equipos, sin frenar la innovación.

En Lunia acompañamos a las empresas en todo este proceso: desde el diagnóstico del uso actual de la IA y los riesgos asociados hasta la definición de políticas, la selección e implantación de herramientas de IA corporativas y la formación de los equipos en un uso responsable. El resultado no es solo reducir riesgos, sino convertir la IA en una ventaja competitiva sostenible, integrada en la estrategia tecnológica y preparada para el presente y el futuro de la organización.