El uso de inteligencia artificial (IA) dentro de las organizaciones ya no es una novedad. Cada vez más equipos descubren herramientas que resuelven tareas de forma rápida, desde redactar textos hasta analizar datos en segundos. Sin embargo, este entusiasmo por la IA ha dado origen a un fenómeno que muchas veces pasa desapercibido en los entornos corporativos: Shadow AI.
¿Qué es Shadow AI?
El término Shadow AI hace referencia a aquellas aplicaciones o herramientas de inteligencia artificial que empleados o equipos utilizan sin aprobación ni supervisión del área de TI o de la dirección de la empresa.
En otras palabras, son “IA en la sombra”: soluciones que se instalan o se usan fuera del marco oficial, generalmente para ganar velocidad o suplir carencias de las herramientas disponibles dentro de la organización.
Ejemplos de Shadow AI en empresas
1. Marketing y comunicación
Un equipo de contenidos utiliza ChatGPT o Jasper para redactar campañas de correo o publicaciones en redes sociales, sin que exista una revisión técnica o legal.
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Beneficio: más productividad y rapidez en la creación de materiales.
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Riesgo: posibilidad de difundir información inexacta o infringir derechos de autor.
2. Recursos humanos
Un reclutador recurre a herramientas externas de IA para analizar currículums y generar perfiles de candidatos sin que el área de TI tenga control sobre cómo se procesan y almacenan los datos.
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Beneficio: reducción del tiempo en la selección de personal.
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Riesgo: exposición de datos personales sensibles y problemas de cumplimiento normativo.
3. Finanzas y análisis de datos
Analistas descargan datos de ventas y los suben a plataformas como ChatGPT Code Interpreter, Google Colab con modelos externos o Power BI con extensiones no oficiales, para obtener reportes rápidos.
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Beneficio: acceso inmediato a proyecciones y simulaciones.
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Riesgo: pérdida de trazabilidad, errores en los cálculos y fuga de información crítica.
4. Atención al cliente
Un equipo de soporte configura bots de conversación externos para responder consultas de clientes, sin integración formal con los sistemas de la empresa.
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Beneficio: mayor capacidad de respuesta.
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Riesgo: incoherencias en la información entregada al cliente y poca visibilidad sobre la experiencia real.
¿Por qué aparece el Shadow AI?
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Velocidad: los equipos necesitan resultados inmediatos y las soluciones oficiales suelen tardar en aprobarse.
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Accesibilidad: muchas herramientas de IA están disponibles en la web, sin barreras de entrada ni necesidad de infraestructura compleja.
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Flexibilidad: los usuarios encuentran que estas plataformas se adaptan mejor a sus necesidades que los sistemas internos.
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Curiosidad e innovación: el personal quiere experimentar con nuevas tecnologías antes de que se incorporen oficialmente.
Ventajas y riesgos
Ventajas
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Mayor agilidad en los procesos.
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Innovación desde los equipos operativos.
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Posibilidad de probar soluciones que luego podrían adoptarse de forma oficial.
Riesgos
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Seguridad: los datos pueden almacenarse en servidores externos sin garantías.
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Cumplimiento normativo: incumplimiento de regulaciones de protección de datos o propiedad intelectual.
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Falta de control: la dirección no tiene visibilidad de las herramientas utilizadas.
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Calidad inconsistente: resultados que no cumplen con los estándares corporativos.
Cómo abordar el Shadow AI
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Visibilidad: identificar qué herramientas de IA están usando los equipos sin aprobación.
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Educación: capacitar a los empleados en buenas prácticas y riesgos de seguridad.
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Políticas claras: establecer lineamientos sobre qué datos se pueden o no compartir con IA externas.
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Ofrecer alternativas oficiales: habilitar plataformas de IA seguras y aprobadas que permitan a los equipos trabajar con confianza.
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Monitoreo continuo: revisar periódicamente el uso de IA para evitar brechas de seguridad.
El Shadow AI no es un fenómeno marginal: está presente en casi todas las empresas que permiten cierta flexibilidad tecnológica. Su existencia refleja tanto el interés de los empleados en innovar como la necesidad de las organizaciones de proveer entornos controlados y seguros.
Gestionarlo de manera adecuada no significa prohibirlo por completo, sino canalizar su potencial hacia soluciones oficiales que aprovechen las ventajas de la inteligencia artificial sin comprometer la seguridad ni el cumplimiento normativo.