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    El peligro de la inteligencia artificial sin control: qué es la Shadow IA y cómo afecta a las empresas

    Un experto compartió con TN Tecno las razones por las que es crucial regular el uso de aplicaciones de IA en el ámbito corporativo.

    Rodrigo Álvarez
    Por 

    Rodrigo Álvarez

    26 de enero 2025, 05:30hs
    Inteligencia artificial en las sombras, el nuevo desafío de la ciberseguridad: riesgos y soluciones
    Inteligencia artificial en las sombras, el nuevo desafío de la ciberseguridad. (Imagen: Grok).

    La rápida evolución de la inteligencia artificial (IA) generó un fenómeno tecnológico sin precedentes en los últimos años. Desde el lanzamiento de herramientas como ChatGPT, el mercado experimentó un crecimiento exponencial, y en la actualidad hay más de 50.000 herramientas de IA disponibles para todo el mundo.

    Sin embargo, este acceso masivo, que transformó la manera en que interactúan las personas y las empresas, trajo un importante problema: el uso de aplicaciones que escapan al control y la regulación corporativa.

    Leé también: Cinco tendencias de inteligencia artificial que se vienen en 2025, según los expertos

    Este fenómeno se conoce como Shadow AI y refiere al uso no autorizado de herramientas de inteligencia artificial por parte de empleados dentro de una organización, sin la supervisión o aprobación del departamento de IT.

    El uso de aplicaciones con IA que escapan al control y la regulación corporativa tiene graves riesgos. (Foto: Adobe Stock).
    El uso de aplicaciones con IA que escapan al control y la regulación corporativa tiene graves riesgos. (Foto: Adobe Stock).

    Ese uso de aplicaciones de IA, que podría parecer inofensivo, plantea graves desafíos en materia de ciberseguridad, protección de datos y gobernanza tecnológica.

    El problema de la Shadow AI o inteligencia artificial en las sombras, surge en un contexto en el que la proliferación de tecnologías de IA generativa permitió a los trabajadores acceder fácilmente a aplicaciones que pueden aumentar su productividad y eficiencia. Sin embargo, esas herramientas no están alineadas con las políticas corporativas, lo que plantea serios riesgos para la seguridad y la integridad de los datos.

    “La Shadow IA representa un riesgo emergente en el ecosistema digital corporativo”, explicó a TN Tecno Charles Ware, especialista de ciberseguridad de IBM para Latinoamérica. “El problema central radica en la falta de control sobre el manejo de información por parte de las inteligencias artificiales. No tenemos el control de lo que la inteligencia artificial hace con los datos y, sobre todo, con la seguridad”, señaló.

    Leé también: Las máquinas que piensan solas son realidad: cómo funciona la inteligencia artificial autónoma

    Muchos empleados utilizan herramientas de IA para tareas como elaborar resúmenes o buscar información, sin dimensionar los riesgos asociados. Así, pueden darle a una IA gratuita, insegura y sin ningún tipo de control, datos confidenciales corporativos. Incluso, muchos usan estas herramientas para desgrabar audios y entrevistas.

    Y ahí se origina el mayor peligro: esos datos confidenciales y sensibles quedan en plataformas abiertas o con baja seguridad y la información puede llegar a quedar expuesta: “Estos datos críticos se suben libremente a la nube. Cuando estas inteligencias artificiales que son abiertas o que no tienen mucha seguridad son atacadas, toda esa información puede ser capturada”, advirtió el especialista.

    Los riesgos de la Shadow IA

    1. Vulnerabilidades en ciberseguridad

    El uso no regulado de herramientas de IA puede resultar en brechas de seguridad significativas. Los empleados pueden compartir información sensible con aplicaciones públicas, lo que expone datos críticos como documentos legales y financieros. Esto no solo puede llevar a fugas de datos, sino también a problemas de cumplimiento normativo, especialmente en contextos en los que se aplican regulaciones estrictas como el RGPD en Europa.

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    2. Sesgos y malas decisiones

    Sin una gobernanza adecuada, las herramientas utilizadas pueden generar resultados sesgados o erróneos. Esto puede llevar a decisiones mal informadas dentro de la organización, lo que afecta la eficiencia operativa y la calidad del trabajo.

    3. Infiltración de código malicioso

    La creación y uso descontrolado de aplicaciones internas pueden resultar en la infiltración de código malicioso. Al carecer de un dominio especializado, los empleados podrían implementar soluciones que comprometan la seguridad del sistema.

    Cómo pueden actuar las empresas para evitar estos riesgos

    La solución propuesta es clara: “Una empresa debería tener una gobernanza”, explicó Ware. “Las empresas deben saber cuáles son las herramientas con IA que usan los empleados, identificar las permitidas y tener un control sobre ellas”, afirmó.

    Según Ware, al usar información confidencial, las organizaciones deben imponer el uso de una aplicación o herramienta propia, y no una app externa desconocida de la cual los especialistas de la empresa desconocen sus medidas de seguridad y manejos de datos.

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    Pero además existe el riesgo del uso de aplicaciones que se escapan del control corporativo: los empleados, en muchos casos, también trabajan desde sus casas, en sus computadoras o en equipos de la empresa, con acceso a las redes corporativas. Por eso, la solución principal, según el experto, es la educación. “El objetivo es que los empleados comprendan los límites y potencialidades de la IA corporativa. Tienen el recurso de utilizar inteligencias artificiales seguras de la empresa, pero es fundamental educar sobre qué herramientas pueden y no pueden usar, asegurando así la protección de los datos sensibles”, expresó Ware.

    La clave está en la formación. “Capacitar a los equipos para que entiendan los riesgos de usar IA no autorizadas y promover el uso de plataformas certificadas y supervisadas por la propia organización”, aseguró el experto a TN Tecno. Y concluyó: “Las empresas ya están adoptando estrategias para gestionar el uso de inteligencia artificial, centrándose en proveedores confiables, como IBM, que ofrecen soluciones de IA entrenadas internamente. Pero lo que realmente se necesita es enseñanza”.

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