Tus empleados ya están usando IA—con los datos confidenciales de tu empresa

Mientras los ejecutivos debaten la estrategia de IA en las salas de juntas, el 93% de sus empleados ya ha tomado la decisión por ellos—y están compartiendo datos confidenciales con herramientas de IA no autorizadas. Esto no es un problema del futuro. Está ocurriendo ahora mismo en organizaciones de toda Norteamérica, generando puntos ciegos que incluso los líderes de TI más cuidadosos tienen dificultades para detectar. El choque entre la adopción de IA por parte de los empleados y la preparación organizacional ha creado la tormenta perfecta de riesgos de seguridad de datos, incumplimientos de cumplimiento y problemas de confianza con los clientes. La pregunta no es si tus empleados usarán IA—es si tu organización estará lista cuando lo hagan.

La IA en la sombra ya está aquí

Investigaciones recientes de ManageEngine revelan el verdadero alcance del uso no autorizado de IA en el lugar de trabajo, mostrando un panorama que debería preocupar a cualquier líder empresarial. El 70% de los responsables de TI han identificado herramientas de IA no autorizadas dentro de sus organizaciones, mientras que el 60% informa un aumento en el uso de estas herramientas en comparación con hace solo un año. Estas cifras representan más que simples violaciones de políticas—señalan un cambio fundamental en la forma en que se realiza el trabajo, con empleados tomando decisiones tecnológicas que tradicionalmente correspondían a los departamentos de TI.

La velocidad de adopción ha tomado por sorpresa a los departamentos de TI, creando desafíos operativos para los que la mayoría de las organizaciones no estaban preparadas. El 85% informa que los empleados adoptan herramientas de IA más rápido de lo que sus equipos pueden evaluarlas en términos de seguridad y cumplimiento, generando una brecha cada vez mayor entre lo que las organizaciones aprueban y lo que los empleados realmente usan. Esta aceleración tampoco se está frenando—al contrario, se intensifica a medida que las herramientas de IA se vuelven más accesibles y los empleados descubren nuevas formas de integrarlas en sus flujos de trabajo diarios. El resultado es un entorno tecnológico que, en esencia, opera fuera de la supervisión oficial, con procesos críticos para el negocio cada vez más dependientes de herramientas que no han sido evaluadas en cuanto a seguridad, cumplimiento o protección de datos.

Tus datos confidenciales están expuestos

El hallazgo más alarmante se centra en prácticas de manejo de datos que harían perder el sueño a cualquier responsable de privacidad. El 93% de los empleados admite ingresar información en herramientas de IA sin la aprobación de la empresa, y esto no es solo una cuestión de productividad inocente—incluye información sensible del negocio que podría exponer a las organizaciones a una responsabilidad significativa. El alcance de la exposición de datos va mucho más allá de lo que la mayoría de los ejecutivos imagina, abarcando desde registros de clientes hasta documentos de planificación estratégica.

Al analizar los detalles se revela la profundidad del problema: el 32% ha introducido datos confidenciales de clientes en plataformas de IA no aprobadas, el 37% ha compartido información interna privada de la empresa a través de herramientas no autorizadas, y el 53% utiliza dispositivos personales para tareas de IA relacionadas con el trabajo, creando puntos ciegos adicionales de seguridad que la monitorización tradicional no puede detectar. Cada una de estas prácticas representa una posible filtración de datos, una infracción normativa o una fuga de inteligencia competitiva, y aun así la mayoría de los empleados no es consciente de los riesgos que están generando. El uso de dispositivos personales es especialmente preocupante porque coloca datos sensibles del negocio fuera de los controles de seguridad corporativos, creando puntos de exposición que los equipos de TI ni siquiera pueden monitorear, mucho menos proteger.

Nadie tiene la misma percepción del riesgo

Quizá lo más preocupante es la enorme desconexión en la conciencia de riesgo entre los diferentes niveles de la organización, lo que crea una situación en la que quienes generan los riesgos no los entienden y quienes los comprenden no pueden controlarlos. El 63% de los líderes de TI identifica correctamente la filtración de datos como el principal riesgo del uso de IA en la sombra, demostrando que quienes son responsables de la seguridad comprenden la gravedad. Mientras tanto, el 91% de los empleados cree que la IA en la sombra representa un riesgo mínimo o que los beneficios de productividad superan cualquier riesgo, generando una peligrosa brecha de percepción que deja a las organizaciones vulnerables.

Esta brecha de percepción genera condiciones peligrosas en las que los usuarios actúan sin la debida precaución mientras los equipos de TI luchan por implementar medidas de protección para herramientas cuya existencia desconocen. La desconexión no es solo una cuestión de tolerancia al riesgo—refleja una comprensión fundamentalmente diferente de cómo las herramientas de IA gestionan los datos, qué ocurre con la información una vez ingresada y cómo estos sistemas pueden ser comprometidos o mal utilizados. Los empleados ven ganancias inmediatas de productividad sin visibilidad sobre el procesamiento de datos en segundo plano, mientras que los equipos de TI comprenden las implicaciones de infraestructura pero carecen de información sobre los patrones de uso reales.

La mayoría de las empresas no está preparada

Datos del sector de Deloitte y Gartner revelan por qué las organizaciones tienen dificultades para gestionar eficazmente los riesgos asociados a la IA, mostrando una brecha de madurez en gobernanza que deja a las empresas expuestas en múltiples dimensiones. Solo el 23% de las empresas se siente altamente preparada para gestionar la gobernanza de IA, mientras que apenas el 20% ha establecido estrategias de gobernanza para IA generativa. El 65% restante aún se encuentra en etapas tempranas de planificación, lo que significa que la gran mayoría de las organizaciones, en la práctica, navega a ciegas mientras sus empleados adoptan herramientas de IA cada vez más sofisticadas.

Esta falta de preparación deja a las organizaciones vulnerables no solo a riesgos de cumplimiento, sino también a limitar su capacidad de adoptar herramientas de IA beneficiosas o dañar su credibilidad de marca cuando las implementaciones salen mal. Las empresas que se sienten poco preparadas no necesariamente carecen de experiencia técnica—muchas cuentan con departamentos de TI sofisticados y sólidos programas de seguridad para tecnología tradicional. En cambio, se enfrentan a desafíos de gobernanza que requieren nuevos marcos, nuevos enfoques de evaluación de riesgos y nuevas formas de pensar la supervisión tecnológica en un entorno donde las herramientas evolucionan constantemente.

Tener políticas no equivale a tener control

La brecha no es solo cuestión de tener políticas—es de aplicación, y los datos revelan una desconexión crítica entre la creación de políticas y su implementación práctica. El 91% de las organizaciones ha implementado políticas de IA en general, pero solo el 54% ha establecido marcos de gobernanza con monitorización activa para el uso no autorizado. Esto sugiere que muchas organizaciones han cumplido con el trámite de la política sin desarrollar las capacidades operativas necesarias para que esas políticas sean significativas en el día a día.

Las organizaciones que no pueden monitorear el cumplimiento no pueden gestionar los riesgos que dicen abordar, generando una falsa sensación de seguridad que puede ser peor que reconocer la brecha. Sin visibilidad sobre los patrones reales de uso de IA, la gobernanza se convierte en un ejercicio de papel más que en una gestión de riesgos significativa. El reto de la monitorización es especialmente complejo porque las herramientas de IA suelen integrarse en los flujos de trabajo existentes de formas que dificultan su detección, y los empleados pueden ni siquiera darse cuenta de que están usando funciones impulsadas por IA integradas en aplicaciones conocidas.

Cuatro formas en que la IA pone en riesgo tu negocio

La seguridad se complica

Los sistemas de IA introducen nuevos vectores de ataque que las medidas de seguridad tradicionales no fueron diseñadas para manejar, generando desafíos que requieren enfoques fundamentalmente distintos para la detección y prevención de amenazas. Esto incluye intentos de jailbreak para eludir restricciones de seguridad, inyecciones de prompt que manipulan el comportamiento de la IA, alucinaciones que generan información falsa y filtraciones de datos que exponen información personal identificable en las salidas de IA. Cada uno representa un tipo diferente de desafío de seguridad que explota las características únicas de cómo los sistemas de IA procesan y generan información.

A diferencia de las vulnerabilidades de software tradicionales, que suelen implicar exploits de código o errores de configuración, las amenazas específicas de IA a menudo apuntan a los propios modelos o a los datos que procesan. Los ataques de inyección de prompts, por ejemplo, pueden manipular sistemas de IA para que ignoren su programación y sigan instrucciones del atacante. Estos ataques no requieren conocimientos técnicos para ejecutarse—a menudo pueden realizarse mediante simples entradas de texto que parecen inofensivas pero contienen instrucciones ocultas. La sofisticación de estos ataques está aumentando rápidamente, y las herramientas de seguridad tradicionales a menudo no pueden detectarlos porque operan a nivel semántico en lugar de técnico.

Las leyes de privacidad siguen aplicando

La exposición no autorizada de datos a través de plataformas de IA genera riesgos inmediatos de privacidad que muchas organizaciones no han considerado completamente, especialmente a medida que las regulaciones evolucionan y la fiscalización aumenta. Cuando los empleados ingresan información sensible en herramientas no aprobadas, las organizaciones pierden el control sobre la ubicación, el procesamiento y la retención de los datos, lo que puede suponer infracciones a las leyes de privacidad que se comprometen a cumplir. Esto se vuelve especialmente problemático con servicios de IA que pueden utilizar los datos ingresados para entrenamiento o mejora, incorporando información confidencial del negocio en sistemas que trabajan para otros clientes.

La contaminación de datos entre inquilinos representa otra capa de riesgo de privacidad única de los sistemas de IA y poco comprendida por la mayoría de las organizaciones. Sin controles adecuados de aislamiento, información sensible de una organización podría influir en las respuestas de IA proporcionadas a otras, generando verdaderas pesadillas de cumplimiento y filtraciones de inteligencia competitiva que podrían no descubrirse durante meses o años. La naturaleza global de muchos servicios de IA también crea desafíos jurisdiccionales, ya que los datos pueden ser procesados en países con estándares de privacidad diferentes a los del lugar donde opera la empresa.

El cumplimiento se complica aún más

Marcos regulatorios como el GDPR, la HIPAA y las leyes estatales de privacidad no fueron escritos pensando en la IA, pero siguen aplicando al procesamiento de datos personales por IA, generando desafíos de interpretación que la mayoría de las organizaciones aún está resolviendo. Las organizaciones enfrentan incumplimientos por procedimientos inadecuados de consentimiento, violaciones de políticas de retención de datos y requisitos regulatorios regionales que pueden entrar en conflicto con el funcionamiento por defecto de los servicios de IA. El reto se agrava porque muchas herramientas de IA no ofrecen los controles granulares que exigen los marcos de cumplimiento.

El desafío se intensifica en sectores regulados donde el uso de IA podría activar requisitos adicionales de cumplimiento para los que las organizaciones no estaban preparadas. Por ejemplo, las organizaciones de salud pueden descubrir que herramientas de IA útiles para tareas administrativas en realidad están sujetas a la HIPAA si procesan cualquier información relacionada con pacientes. Las empresas de servicios financieros pueden descubrir que las herramientas de IA usadas para atención al cliente generan nuevas obligaciones bajo regulaciones bancarias, incluso cuando las herramientas no fueron diseñadas específicamente para aplicaciones financieras.

La confianza del cliente se resiente

El impacto en la confianza del cliente por un mal manejo de datos va mucho más allá de las sanciones inmediatas por incumplimiento, generando consecuencias empresariales a largo plazo que pueden ser difíciles de cuantificar pero devastadoras para la posición competitiva. El daño a la reputación de marca por incidentes relacionados con IA puede crear desventajas competitivas persistentes incluso después de resolver los problemas técnicos. Investigaciones de Harvard Business Review indican que la disposición de los clientes a interactuar con servicios impulsados por IA depende de si se sienten respetados, protegidos y comprendidos—factores que se ven directamente socavados cuando las organizaciones no pueden demostrar control sobre sus implementaciones de IA.

Las organizaciones que no gestionan eficazmente los riesgos de IA se arriesgan no solo a sanciones regulatorias, sino también a la pérdida de clientes a favor de competidores que demuestran una mejor gestión de datos y una gobernanza de IA más responsable. En un entorno donde los clientes son cada vez más conscientes del uso de IA y preocupados por la privacidad de los datos, la capacidad de demostrar prácticas responsables de IA se convierte en un diferenciador competitivo y no solo en un requisito de cumplimiento.

Lo que realmente funciona

Reúne a todos en la misma sala

La gobernanza efectiva de IA requiere coordinación transversal que reúna perspectivas de toda la organización, asegurando que consideraciones técnicas, legales, de negocio y éticas estén representadas en los procesos de toma de decisiones. Las organizaciones líderes crean Grupos de Trabajo de Riesgo de IA que incluyen representantes de TI, legal, cumplimiento y áreas de negocio, generando foros donde diferentes tipos de experiencia informan la estrategia de IA y la gestión de riesgos. Los comités de gobernanza a nivel ejecutivo, como el Comité Ejecutivo de Gobernanza de IA de Zendesk copresidido por su Chief Legal Officer y Chief Trust & Security Officer, aseguran que las políticas de IA estén alineadas con los valores organizacionales y los requisitos regulatorios, manteniendo la responsabilidad a nivel directivo sobre los resultados.

Los procesos de evaluación de amenazas en tiempo real permiten a las organizaciones evaluar nuevas herramientas de IA y riesgos emergentes rápidamente, en lugar de intentar ponerse al día con la adopción por parte de los empleados. Estos procesos deben estar diseñados para ser ágiles y prácticos—si el proceso de aprobación tarda más de lo que los empleados están dispuestos a esperar, el uso de IA en la sombra continuará sin importar las políticas. Los enfoques más efectivos equilibran una evaluación de riesgos rigurosa con el reconocimiento de que la tecnología de IA evoluciona rápidamente y las necesidades del negocio no siempre pueden esperar soluciones perfectas.

Construye mejores controles técnicos

La protección integral requiere múltiples capas defensivas que aborden distintos tipos de riesgos específicos de IA e integren la seguridad existente. El blindaje de prompts y el filtrado de contenido previenen que entradas maliciosas lleguen a los sistemas de IA, mientras que el enmascaramiento de datos y el cifrado limitan la exposición de información sensible incluso cuando es procesada por herramientas de IA. Los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) fundamentan las respuestas de IA en fuentes de conocimiento aprobadas en lugar de permitir una generación sin restricciones, reduciendo el riesgo de alucinaciones y asegurando que las salidas de IA reflejen el conocimiento y las políticas de la organización.

Los registros auditables integrales proporcionan visibilidad sobre los procesos de toma de decisiones de la IA, permitiendo a las organizaciones entender y explicar el comportamiento de la IA cuando lo requieran reguladores, auditores o clientes. Estos controles técnicos deben diseñarse pensando en la usabilidad—sistemas demasiado restrictivos harán que los usuarios vuelvan a soluciones de IA en la sombra, minando los objetivos de gobernanza que se pretende alcanzar. El objetivo es que las herramientas de IA aprobadas sean más atractivas y capaces que las alternativas no autorizadas.

Cambia la mentalidad sobre la IA

Los controles técnicos por sí solos no resuelven los desafíos de gobernanza creados por el comportamiento humano, por lo que las organizaciones deben invertir en educación y cambio cultural que ayude a los empleados a comprender tanto los beneficios como los riesgos de las herramientas de IA. Los programas de formación ayudan al personal a entender los riesgos asociados a la IA y tomar mejores decisiones sobre la selección de herramientas y el intercambio de datos, pero deben ir más allá de la simple comunicación de políticas para ofrecer orientación práctica ante situaciones reales. Los programas efectivos explican no solo lo que los empleados deben hacer, sino por qué existen las restricciones y cómo protegen tanto a la organización como a los propios empleados.

La comunicación transparente de políticas asegura que los empleados sepan qué está aprobado y por qué existen restricciones, reduciendo la probabilidad de que empleados bien intencionados generen riesgos al intentar hacer su trabajo de forma más eficiente. Integrar herramientas de IA aprobadas en los flujos de trabajo estándar reduce la tentación de buscar alternativas no autorizadas al asegurar que las necesidades legítimas del negocio puedan satisfacerse por canales oficiales. Los enfoques más exitosos tratan a los empleados como aliados en la gestión de riesgos y no como amenazas potenciales a controlar.

La confianza se convierte en tu ventaja

Las organizaciones que resuelven los desafíos de gobernanza de IA se posicionan para escalar la adopción de IA con confianza mientras los competidores luchan con la parálisis en la gestión de riesgos, generando ventajas competitivas que se acumulan con el tiempo. La confianza del cliente se convierte en un diferenciador estratégico y no solo en un requisito de cumplimiento, especialmente a medida que la IA se vuelve más común en aplicaciones de cara al cliente y los clientes se vuelven más sofisticados al evaluar implementaciones de IA. Las empresas con sistemas de IA transparentes y explicables pueden desplegar capacidades avanzadas en aplicaciones de cara al cliente mientras mantienen la confianza necesaria para expandir su uso con el tiempo.

Las organizaciones que lo hagan bien podrán avanzar más rápido y asumir proyectos de IA más ambiciosos porque cuentan con la infraestructura de gobernanza necesaria para gestionar los riesgos de forma efectiva. Mientras tanto, los competidores sin una gobernanza adecuada avanzarán lentamente por temor al riesgo o se moverán rápido y enfrentarán consecuencias que los retrasarán significativamente.

Tres cosas que puedes hacer ahora mismo

Descubre lo que realmente está ocurriendo realizando encuestas integrales sobre los patrones reales de uso de IA por parte de los empleados frente a las herramientas aprobadas. Comprender el estado actual proporciona una base para mejorar la gobernanza e identificar áreas de riesgo inmediato que requieren atención. Esta evaluación debe ser honesta y no punitiva—los empleados no proporcionarán información precisa si temen consecuencias por sus prácticas actuales.

Pon en orden tu casa primero construyendo marcos integrales antes de expandir la adopción de IA. Las organizaciones que se apresuran a implementar IA sin una gobernanza adecuada generan deuda técnica que resulta costosa de remediar después y pueden enfrentar consecuencias más graves cuando surjan problemas. La inversión en infraestructura de gobernanza rinde frutos al permitir una adopción de IA más rápida y segura una vez que los marcos están establecidos.

Hazlo todo visible dando a clientes y empleados visibilidad sobre los procesos de toma de decisiones de la IA. La IA explicable no es solo una buena práctica—se está convirtiendo en un requisito competitivo a medida que aumenta la alfabetización en IA y los interesados exigen transparencia sobre cómo los sistemas automatizados les afectan. Las organizaciones que incorporen la transparencia en sus implementaciones de IA desde el principio encontrarán más fácil mantener la confianza y cumplir con los requisitos regulatorios en evolución.
La revolución de la IA está ocurriendo con o sin una gobernanza adecuada. Las organizaciones que prosperen serán aquellas que aborden las amenazas de seguridad mientras replantean la gobernanza de IA como un habilitador estratégico de valor real para el negocio, y no solo como otra carga de cumplimiento que gestionar.

Toma el control de tu futuro en IA

Los datos son claros: la IA en la sombra no va a desaparecer, y esperar que los empleados dejen de usar herramientas no autorizadas no es una estrategia. Las organizaciones necesitan infraestructura que permita una adopción segura de IA y prevenga los riesgos de exposición de datos que ya afectan a la mayoría de las empresas. Aquí es donde las puertas de enlace de datos de IA se vuelven esenciales—proporcionan el puente entre la innovación en IA y la protección de datos que la mayoría de las organizaciones necesita con urgencia.

Kiteworks AI Data Gateway: innovación segura en IA sin compromisos

Kiteworks responde al reto crítico que enfrentan las empresas hoy: cómo aprovechar el poder de la IA garantizando la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo. Nuestra puerta de enlace de datos IA ofrece una solución integral que permite a las organizaciones desbloquear el potencial de la IA manteniendo una protección de datos rigurosa.

Capacidades clave para proteger datos confidenciales:

El Acceso a Datos de IA de Confianza Cero implementa principios de zero trust para evitar accesos no autorizados, creando un canal seguro entre los sistemas de IA y los repositorios de datos empresariales. El cifrado de datos de extremo a extremo garantiza que todos los datos que pasan por la puerta de enlace de datos de IA estén cifrados tanto en reposo como en tránsito, protegiéndolos de accesos no autorizados. El seguimiento de acceso en tiempo real proporciona visibilidad integral sobre qué usuarios y sistemas accedieron a conjuntos de datos específicos, con registros auditables detallados de todas las interacciones. La gobernanza y cumplimiento robustos aplican automáticamente estrictas políticas de gobernanza de datos y aseguran el cumplimiento con GDPR, HIPAA y leyes estatales de privacidad de datos de EE. UU.

Diferenciadores clave:

Soporte seguro para RAG permite que los sistemas de IA obtengan datos empresariales relevantes de forma segura para la generación aumentada por recuperación, mejorando la precisión del modelo sin aumentar el riesgo de filtraciones. La integración fluida mediante APIs amigables para desarrolladores facilita la integración en infraestructuras de IA existentes, reduciendo el tiempo y la complejidad de la implementación. La detección de anomalías impulsada por IA detecta transferencias de datos anómalas para alertar rápidamente al personal de seguridad sobre posibles exfiltraciones. El dispositivo virtual reforzado minimiza la superficie de ataque con múltiples capas de protección—incluso vulnerabilidades como Log4Shell se reducen de riesgo crítico a moderado.

La elección no es entre adoptar IA y la seguridad de los datos—es entre una implementación de IA controlada y segura o el caos continuo de la IA en la sombra. Las organizaciones que inviertan hoy en una infraestructura de datos de IA adecuada estarán por delante de los competidores que aún luchan con la parálisis en la gobernanza mañana.

Recursos adicionales

• Artículo del Blog Zero Trust Architecture: Never Trust, Always Verify
• Video Cómo Kiteworks ayuda a avanzar el modelo Zero Trust de la NSA en la capa de datos
• Artículo del Blog Qué significa extender Zero Trust a la capa de contenido
• Artículo del Blog Cómo generar confianza en la IA generativa con un enfoque Zero Trust
• Video Kiteworks + Forcepoint: demostrando cumplimiento y Zero Trust en la capa de contenido