En los últimos años, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cotidiana para profesionales de todas las áreas empresariales. Sin embargo, la rapidez de esta adopción ha creado peligrosas zonas grises, afectando incluso a los niveles más altos de las instituciones de seguridad. Un caso emblemático ocurrió en el verano de 2025, cuando Madhu Gottumukkala, entonces jefe de tecnología de la CISA (la agencia de ciberseguridad estadounidense), cargó documentos internos confidenciales en la versión pública de ChatGPT. El incidente, que salió a la luz meses después, demostró cómo incluso quienes tienen la tarea de proteger infraestructuras críticas pueden caer en la tentación de utilizar herramientas no autorizadas para agilizar su trabajo.

Precisamente esta facilidad de acceso ha dado origen a un fenómeno aún poco debatido pero cada vez más extendido: la Shadow AI.

Este término se refiere al uso de herramientas de inteligencia artificial dentro de las organizaciones de forma no autorizada, no gobernada o no declarada. Aplicaciones externas, servicios en la nube y modelos generativos son adoptados autónomamente por empleados o equipos individuales, a menudo al margen de las políticas de TI, seguridad y cumplimiento. De este modo, la IA entra en los procesos corporativos por la «puerta trasera», sin que la empresa sea plenamente consciente y sin poder controlar dónde terminan realmente los datos introducidos en los prompts.

Qué es realmente la Shadow AI y por qué no es un fenómeno marginal

La Shadow AI puede considerarse una evolución natural de la conocida shadow IT. Si en el pasado el problema se centraba en herramientas de colaboración o sistemas de almacenamiento no aprobados, hoy el alcance es mucho más delicado. La inteligencia artificial no solo gestiona herramientas operativas, sino que interactúa directamente con datos, contenidos, decisiones y conocimiento corporativo.

El problema no es el uso de la AI en sí, sino el hecho de que dicho uso se produzca sin trazabilidad, sin evaluación del riesgo y sin una atribución clara de responsabilidades. En muchos casos, las organizaciones descubren la existencia de prácticas de Shadow AI únicamente cuando surgen incidentes de seguridad o problemas legales.

Por qué la Shadow AI se está extendiendo tan rápidamente

La expansión de la Shadow AI es consecuencia de varios factores estructurales. Por un lado, las herramientas de AI son cada vez más accesibles, utilizables directamente desde el navegador web y, en muchos casos, con costes muy reducidos. Por otro lado, las empresas operan bajo una presión constante para mejorar la productividad y acelerar la innovación, lo que impulsa a los equipos a buscar soluciones inmediatas para automatizar tareas y optimizar resultados.

A esto se suma un elemento clave: muchas organizaciones todavía no han definido una estrategia clara de adopción de la AI. Las políticas internas son inexistentes o incompletas, mientras que el uso real de la tecnología ya está ampliamente extendido. El resultado es una brecha entre innovación y gobernanza, en la que la Shadow AI encuentra un entorno ideal para proliferar.

Los riesgos reales de la Shadow AI para las empresas

El primer riesgo, a menudo subestimado, está relacionado con la seguridad de los datos. Introducir información corporativa, documentos confidenciales o datos personales en herramientas externas de AI implica perder el control sobre el ciclo de vida de esa información. En muchos casos, no es posible saber dónde se almacenan los datos, durante cuánto tiempo ni si se reutilizan para el entrenamiento de los modelos. Este aspecto es especialmente crítico en el contexto europeo, donde la protección de datos está fuertemente regulada.

Junto a la seguridad aparece el desafío de la compliance normativa. Regulaciones como el GDPR y el AI Act europeo exigen a las organizaciones conocer, documentar y gobernar el uso de los sistemas de inteligencia artificial. La Shadow AI hace prácticamente imposible demostrar el cumplimiento normativo, exponiendo a las empresas a sanciones y responsabilidades legales.

Existe además un riesgo menos visible, pero igualmente relevante: el riesgo reputacional y decisional. Los resultados generados por sistemas de AI no validados pueden influir en análisis, recomendaciones y decisiones estratégicas. Sin supervisión humana ni controles adecuados, errores, sesgos o información incorrecta pueden propagarse rápidamente, afectando directamente a la credibilidad de la organización.

Shadow AI y regulación europea: un punto de fricción clave

La Unión Europea ha adoptado un enfoque claro hacia la inteligencia artificial, basado en la idea de que la AI debe ser no solo innovadora, sino también fiable, transparente y gobernada. El AI Act introduce obligaciones específicas en materia de gestión del riesgo, trazabilidad y responsabilidad, especialmente para los sistemas utilizados en entornos empresariales.

En este marco, la Shadow AI representa una contradicción evidente. El uso no declarado de herramientas de AI entra en conflicto directo con los principios de control y supervisión exigidos por la normativa europea. No es casualidad que organismos como ENISA adviertan de que la adopción no controlada de tecnologías emergentes incrementa la superficie de riesgo de las organizaciones, tanto desde el punto de vista de la ciberseguridad como de la gobernanza.

Cómo pueden las empresas prevenir y gestionar la Shadow AI

Abordar la Shadow AI no significa frenar la innovación, sino gobernarla de forma consciente. El primer paso es reconocer que el fenómeno existe. Negar el uso de la AI dentro de la organización no elimina el problema, simplemente lo hace invisible.

Es esencial definir una AI policy clara, que establezca qué herramientas están autorizadas, qué tipo de datos pueden utilizarse y cuáles son las responsabilidades de cada actor. Esta política debe ser práctica y comprensible, no un documento puramente formal.

Igualmente importante es el papel de las personas. La Shadow AI suele surgir de iniciativas individuales orientadas a mejorar la eficiencia. Formar a los empleados sobre los riesgos, las implicaciones normativas y las buenas prácticas en el uso de la AI es clave para construir una cultura empresarial responsable.

Por último, las organizaciones más maduras optan por ofrecer alternativas seguras y gobernadas, como plataformas de AI corporativa o soluciones de AI privada, integradas en los procesos oficiales. De este modo, la innovación se canaliza sin ser reprimida y el uso de la AI se convierte en una ventaja competitiva sostenible.

De la Shadow AI a la Responsible AI

La Shadow AI no es solo un problema tecnológico, sino un síntoma organizativo. Refleja que la inteligencia artificial se percibe como útil y necesaria, pero aún no como una responsabilidad compartida. Transformar este uso espontáneo en un modelo de Responsible AI implica poner el foco en la gobernanza, la transparencia y la supervisión humana.

En un momento en el que la AI entra cada vez más en los procesos de toma de decisiones, gobernar la inteligencia artificial equivale a gobernar el futuro de la empresa. Hacer visible lo que hoy permanece en la sombra es el primer paso hacia una innovación verdaderamente sostenible.