Guía interactiva
¿Qué es el
Shadow AI?
Shadow AI es el uso de herramientas de IA por empleados sin la aprobación ni la supervisión de su organización.
Explorar los riesgos
El problema oculto
Las encuestas publicadas muestran por qué las organizaciones deberían investigar los usos de IA no aprobados.
- de los trabajadores del conocimiento encuestados en todo el mundo usaban IA en el trabajo, Microsoft y LinkedIn, 2024Microsoft + LinkedIn
- 75%
- de los trabajadores encuestados afirmaron que su empresa había definido claramente políticas sobre herramientas de IA y usos aprobados, encuesta de Salesforce de 2023Salesforce
- 21%
- de los usuarios de IA generativa en el trabajo encuestados habían utilizado herramientas no aprobadas, Salesforce, 2023Salesforce
- 55%
- de los 200 directores y ejecutivos de TI de grandes empresas estadounidenses encuestados estaban preocupados por los riesgos de privacidad y seguridad del Shadow AI, Komprise, 2025Komprise
- 90%
Son encuestas distintas, no un conjunto de datos directamente comparable. Cada cifra tiene su propia población y fecha. El resumen de Salesforce de 2024 recoge su encuesta de 2023; Komprise encuestó a empresas estadounidenses con al menos 1.000 empleados.
El Shadow AI en la práctica
Haga clic en cualquier tarjeta para ver cómo estos escenarios habituales ponen en riesgo a su organización.
01ChatGPT para código y documentosDesarrolladores que pegan código propietario en asistentes de IA públicos.Haga clic para saber más →Haga clic para contraer ↑
Los empleados copian código fuente sensible, documentación interna y datos de clientes en ChatGPT o herramientas similares, eludiendo los controles de seguridad y exponiendo potencialmente secretos comerciales.
02Asistentes de IA personalesPersonal que usa cuentas de IA personales para tareas de trabajo.Haga clic para saber más →Haga clic para contraer ↑
Los empleados usan suscripciones personales a Claude, Gemini o Copilot para tareas laborales. Los datos de la empresa fluyen por canales no supervisados ni gobernados, sin ningún registro de auditoría.
03Integraciones de API no autorizadasEquipos que conectan API de IA sin la aprobación de TI.Haga clic para saber más →Haga clic para contraer ↑
Los equipos de ingeniería y de producto integran API de IA directamente en los flujos de trabajo, a veces codificando claves de API de forma fija y enviando datos de producción a modelos de terceros sin revisión de seguridad.
04Extensiones de navegador de IAComplementos de IA sin verificar que procesan datos de la empresa.Haga clic para saber más →Haga clic para contraer ↑
Las extensiones de navegador basadas en IA para redactar, resumir y traducir procesan en silencio todo lo que aparece en pantalla, incluidos correos confidenciales, datos financieros y registros de RR. HH.
05Analítica impulsada por IACanalizaciones de datos en la sombra que alimentan modelos de IA externos.Haga clic para saber más →Haga clic para contraer ↑
Los analistas de negocio suben conjuntos de datos a plataformas de analítica de IA sin gobernanza. Los datos personales de clientes, los registros financieros y los datos estratégicos acaban en conjuntos de entrenamiento de terceros.
06Generación de imágenes y contenido con IAEquipos de marketing que usan IA generativa no aprobada.Haga clic para saber más →Haga clic para contraer ↑
Los equipos generan contenido con Midjourney, DALL·E u otras herramientas, arriesgándose a infracciones de derechos de autor, incoherencia de marca y la divulgación involuntaria de detalles de productos aún no lanzados.
Guía interactiva
¿Está su organización en riesgo?
Responda estas preguntas para evaluar su exposición al Shadow AI.
El impacto es real
El uso de IA no aprobado puede generar riesgos para los datos, el cumplimiento, la seguridad y la propiedad intelectual. Son escenarios de riesgo, no tasas de incidentes medidas.
Fuga de datos
La información sensible enviada a un servicio no aprobado puede quedar fuera de los controles previstos por la organización.
Infracciones de cumplimiento
El tratamiento no aprobado puede eludir las comprobaciones de privacidad, contratos y autorización de la organización.
Brechas de seguridad
Las integraciones de IA no revisadas pueden introducir permisos, credenciales y rutas de datos que los equipos de seguridad no han evaluado.
Exposición de la propiedad intelectual
El código propietario o los documentos confidenciales pueden divulgarse a un proveedor externo.
Cómo abordar el Shadow AI
Un enfoque integral para convertir el Shadow AI de un riesgo en una ventaja gobernada.
- PASO 1
Descubrir
Descubra el uso de IA en dispositivos con la extensión de navegador o la aplicación nativa de Aona desplegada. Revise la cobertura de los clientes y las vías de entrada que utilizan sus equipos.
- PASO 2
Evaluar
Utilice el inventario de herramientas y la información sobre riesgos de datos para priorizar revisiones. Su equipo determina las obligaciones aplicables y si se necesitan controles adicionales.
- PASO 3
Gobernar
Configure políticas para aprobar, restringir o bloquear herramientas de IA compatibles y controles de protección de datos para interacciones compatibles.
- PASO 4
Supervisar
Revise el uso y los eventos de políticas registrados en el panel de Aona. Las evidencias disponibles dependen de la cobertura de dispositivos, las vías compatibles y la retención configurada.
Aona apoya estos pasos con visibilidad en dispositivos cubiertos, políticas configuradas y protección de datos sensibles.
Vea cómo Aona detecta el Shadow AI en su organización
Vea cómo Aona puede dar visibilidad al uso de IA en dispositivos cubiertos y aplicar controles a las interacciones compatibles.