Si le preguntás a la dirección de una empresa mediana si sus empleados usan IA en el trabajo, la respuesta suele ser “un poco, puede ser”. Si les preguntás a los empleados, de forma anónima, la respuesta es otra. Los vendedores pegan notas de llamadas en un chatbot para redactar el seguimiento. Finanzas pega una planilla en una herramienta de IA para ordenarla. Alguien de Recursos Humanos le pide a un asistente que reescriba una evaluación de desempeño delicada. Un desarrollador instala una extensión del navegador que lee cada página que abre.
Nada de eso fue aprobado, y casi todo se hizo con buena intención. Eso es shadow AI (IA en las sombras): herramientas de IA que se usan para trabajar sin que lo sepan ni lo aprueben los responsables de datos, seguridad y cumplimiento.
No es motivo para entrar en pánico, y prohibir todas las herramientas de IA casi nunca funciona. Quien encontró una herramienta que le ahorra una hora por día la va a seguir usando, solo que de forma menos visible. El objetivo es ver qué está pasando, decidir qué es aceptable y darle a la gente una forma segura de seguir aprovechando los beneficios.
Por qué importa
El riesgo no es que la gente use IA. El riesgo es qué datos le pone y qué puede hacer la herramienta con ellos.
- Datos que salen de tu control. Las versiones gratuitas o personales de muchas herramientas de IA tienen condiciones que le permiten al proveedor guardar lo que se ingresa y, a veces, usarlo para mejorar sus modelos. Datos de clientes, contratos, código y números de la empresa pueden terminar fuera de los acuerdos que tenés con clientes y reguladores.
- Obligaciones de cumplimiento. Si manejás datos de salud, de pagos o información confidencial de clientes, usar una herramienta no aprobada puede violar normas, contratos o reglas profesionales, aunque después no pase nada “malo”.
- Cuentas que nadie administra. Las altas personales con el mail de la empresa crean cuentas que sistemas no puede ver, dar de baja ni auditar.
- Decisiones que nadie puede explicar. Si una IA redacta una respuesta a un cliente o califica un prospecto y nadie registra que intervino, después no se puede revisar ni corregir.
Paso 1: preguntá primero, y que sea seguro responder
La fuente más rápida es tu propia gente. Hacé una encuesta corta y anónima con tres preguntas:
- ¿Qué herramientas de IA usás para trabajar, incluidas las gratuitas y las extensiones del navegador?
- ¿Para qué las usás?
- ¿Qué tipo de información les ponés?
Dejá claro que el objetivo es quedarse con las herramientas útiles, no castigar a nadie. Si la gente teme consecuencias, va a contar menos y vas a estar gestionando una ficción.
Paso 2: mirá lo que tus sistemas ya muestran
No hace falta software nuevo para tener un primer panorama. Casi todas las empresas ya tienen los datos:
- Registros de inicio de sesión (SSO). Buscá accesos con “Iniciar sesión con Google” o “con Microsoft” a aplicaciones de IA.
- Rendiciones de gastos y tarjetas corporativas. Las suscripciones mensuales chicas a herramientas de IA son fáciles de detectar.
- Extensiones del navegador. Si administrás los navegadores de la empresa, listá las extensiones instaladas y marcá las que pueden leer todas las páginas.
- Registros de red o DNS. El tráfico hacia servicios de IA conocidos muestra usos que no pasan por una cuenta.
- Correo. Mails de bienvenida y de facturación de proveedores de IA que llegan a direcciones de la empresa.
Juntá la encuesta y los registros en un inventario simple: herramienta, equipo, para qué se usa, tipo de datos, tipo de cuenta (personal o de la empresa) y si hay contrato.
Paso 3: clasificá el riesgo
No todas las herramientas merecen la misma atención. Para la mayoría de las empresas medianas alcanza con tres niveles:
| Nivel | Cómo se ve | Qué hacer |
|---|---|---|
| Bajo | Solo información pública, por ejemplo redactar una publicación o resumir un artículo público | Permitir, con pautas generales |
| Medio | Información interna no sensible, como notas de reuniones o procedimientos | Permitir solo con cuenta de la empresa y con la retención y el entrenamiento con tus datos desactivados |
| Alto | Datos de clientes, registros de salud o financieros, contratos, código, contraseñas | Frenar hasta tener una herramienta aprobada con contrato firmado |
La pregunta que define el nivel casi siempre es la misma: ¿qué datos entran y a dónde van después?
Paso 4: ofrecé una opción mejor que la que sacás
Si bloqueás una herramienta de la que depende un equipo sin ofrecer una alternativa, el uso se muda a teléfonos y computadoras personales, donde ves todavía menos. Para cada caso de uso valioso que encuentres, ofrecé un camino aprobado:
- Una cuenta de la empresa en un plan para empresas, donde el proveedor se comprometa por contrato a no entrenar con tus datos.
- Un asistente interno conectado a tus propios documentos, con los mismos permisos que ya usás.
- Ejemplos claros de qué se puede pegar y qué no.
Paso 5: escribilo en una página
Con lo que aprendiste, armá una política de uso aceptable corta: qué herramientas están aprobadas, qué datos se permiten en cada una, cómo pedir una herramienta nueva y a quién consultar. Que entre en una o dos páginas, para que la gente la lea de verdad.
Paso 6: repetilo cada trimestre
Todos los meses aparecen herramientas de IA nuevas, y las que ya usás agregan funciones de IA sin pedir permiso. Una revisión trimestral de las mismas fuentes (encuesta, accesos, gastos, extensiones) mantiene el inventario al día sin convertirlo en un trabajo de tiempo completo.
Dónde entran los marcos de referencia
Si querés un modelo de referencia, el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (AI RMF) y su Perfil de IA Generativa describen cómo gobernar, mapear, medir y gestionar el riesgo de la IA. No hace falta implementarlos completos para empezar: un inventario y una política de una página ya cubren los primeros pasos de las funciones “Govern” y “Map”.
En resumen
El shadow AI te muestra dónde tu gente encuentra valor. Encontralo sin culpas, clasificalo según los datos que involucra, dale a la gente herramientas aprobadas para los casos que importan y volvé a revisar cada trimestre.
Si querés ayuda con el inventario, la política o un asistente interno aprobado, nuestra práctica de gobernanza y seguridad hace exactamente esto, y nuestra auditoría de IA gratuita incluye un primer relevamiento de cómo se usa la IA en tus equipos.
Fuentes
- NIST, AI Risk Management Framework 1.0 (enero de 2023) y el Perfil de IA Generativa, NIST AI 600-1 (julio de 2024).