7 formas en que Kiteworks potencia tu inversión en DSPM para frenar el uso compartido de datos por IA oculta

La Gestión de la Postura de Seguridad de Datos (DSPM) brinda a los equipos de seguridad la visibilidad centrada en los datos y el marco de políticas que necesitan para enfrentar la IA en la sombra: el uso no autorizado de herramientas de IA que trasladan datos confidenciales fuera de la gobernanza.

Sin embargo, DSPM por sí sola no puede eliminar por completo el riesgo de intercambio de datos con IA en la sombra. DSPM descubre, clasifica y mapea información confidencial en nubes, endpoints e integraciones, pero solo cuando se integra con una herramienta que aplica políticas en la salida, implementa controles de acceso y rastrea el acceso y movimiento de datos, las organizaciones pueden realmente evitar la ingestión y exfiltración de datos por IA.

Kiteworks complementa tu DSPM al combinar visibilidad unificada de los datos en movimiento, aplicación de políticas en la salida y respuesta a incidentes. Juntos, Kiteworks y DSPM ayudan a las organizaciones a catalogar sus datos, rastrear su flujo, identificar quién accede a ellos y entender cómo interactúa la IA; después, aplican cifrado, acceso de confianza cero y registros de auditoría para mantener el cumplimiento y la contención. Este es el camino práctico para la gestión de la postura de seguridad de datos para IA a gran escala, enfocándose no solo en bloquear punto por punto, sino en una gobernanza continua.

Impulsado por la Puerta de Enlace de Datos IA de Kiteworks, las organizaciones pueden aplicar controles de privacidad desde el diseño en cada interacción con IA: mediando solicitudes y respuestas, enmascarando o tokenizando elementos confidenciales antes de que lleguen a un modelo, dirigiendo el tráfico solo a proveedores de IA aprobados y manteniendo un registro completo de la cadena de custodia.

Resumen Ejecutivo

Idea principal: Combinar el descubrimiento y la clasificación de DSPM con la aplicación de la Puerta de Enlace de Datos IA de Kiteworks convierte la visibilidad en prevención en tiempo real: mediando solicitudes y respuestas, controlando la salida y demostrando cumplimiento para frenar el intercambio de datos con IA en la sombra.

Por qué te debe importar: La IA en la sombra es generalizada y riesgosa; sin controles de salida gobernados, los datos confidenciales, la propiedad intelectual y los registros regulados se filtran a los modelos. Unir DSPM con Kiteworks reduce la ingestión y exfiltración, acelera la respuesta a incidentes y alinea el uso de IA con GDPR, HIPAA y CCPA.

Aspectos clave

1. Gobernanza con visibilidad primero. Refuerza DSPM con inspección de datos en movimiento para inventariar endpoints, extensiones y flujos de IA, con atribución de usuario a modelo y contexto de riesgo a través de la Puerta de Enlace de Datos IA.

2. Aplicación de políticas en la salida. Aplica permitir/denegar, redactar, enmascarar, tokenizar o bloquear antes de la solicitud y después de la respuesta; implementa acceso de confianza cero y cifrado de extremo a extremo para mantener los datos confidenciales protegidos desde el diseño.

3. Respuesta rápida a incidentes. Alertas en tiempo real, playbooks automatizados y registros forenses a prueba de manipulaciones reducen el tiempo de exposición y aceleran la contención ante exposiciones de IA en la sombra.

4. Cumplimiento demostrable. Mapea inventarios de datos a regulaciones, aplica minimización y retención, y mantiene registros de auditoría inmutables para cumplir con obligaciones de reporte y responsabilidad.

5. Integración y educación sin fricciones. Integra con DLP, SIEM/SOAR, CASB e identidad; entrega avisos just-in-time y capacitación basada en roles para reducir comportamientos riesgosos en el momento de la acción.

Kiteworks con DSPM mejora la visibilidad de la IA en la sombra

La IA en la sombra ocurre cuando los empleados usan herramientas de IA, extensiones de navegador o integraciones no aprobadas sin conocimiento de TI, creando flujos de datos no controlados y puntos ciegos. A medida que la adopción empresarial de IA generativa aumentó del 74% al 96% entre 2023 y 2024, los riesgos de IA en la sombra crecieron en la misma proporción; el 38% de los empleados admite compartir datos confidenciales con herramientas de IA sin permiso, según el análisis de IBM sobre riesgos de IA en la sombra (ver perspectiva de IBM sobre IA en la sombra). Las organizaciones enfrentan esto de frente reforzando DSPM con visibilidad y controles de datos en movimiento. A través de la Puerta de Enlace de Datos IA, el tráfico dirigido a IA puede ser proxyzado e inspeccionado en la capa de privacidad, proporcionando visibilidad a nivel de solicitud, atribución usuario-modelo y contexto de políticas sin exponer datos regulados.

DSPM más aplicación mapea:

• Endpoints de IA no autorizados (aplicaciones web, plugins, apps móviles) que acceden a datos empresariales

• Extensiones de navegador y conectores de terceros que extraen datos de correo electrónico, compartidos de archivos y SaaS

• Flujos de datos en movimiento, incluyendo cargas a servicios de IA, llamadas API y eventos de copiar/pegar

• Usuarios, dispositivos e identidades involucrados en interacciones con IA en canales gestionados y no gestionados

¿Por qué visibilidad primero? No puedes proteger lo que no ves: inventarios precisos de herramientas de IA y flujos de datos son requisitos previos para una aplicación de políticas efectiva y protección contra la ingestión de datos por IA. Una puerta de enlace consciente de la privacidad también asegura que sepas qué solicitudes, respuestas y modelos están en juego antes de definir controles.

Para conocer el contexto fundamental sobre el enfoque DSPM que permite esta visibilidad, consulta el resumen de Palo Alto Networks sobre lo que cubre DSPM (qué es DSPM).

Kiteworks con DSPM clasifica y protege datos confidenciales frente a la ingestión por IA

La clasificación de datos es el proceso de identificar y etiquetar información según su sensibilidad y requisitos regulatorios para que las políticas se apliquen de forma coherente. DSPM automatiza el descubrimiento y la clasificación de información personal identificable, información de salud protegida, código fuente, contratos y propiedad intelectual; una capa de aplicación utiliza esas clasificaciones para asegurar que solo plataformas de IA aprobadas—y solo usuarios autorizados—puedan acceder o ingerir estos datos. La Puerta de Enlace de Datos IA operacionaliza los controles de privacidad en línea, aplicando minimización de datos y políticas de permitir/denegar modelos tanto en solicitudes como en respuestas, de modo que la información confidencial nunca se exponga a un modelo salvo que la política lo permita explícitamente.

Incidentes reales demuestran lo que está en juego: empleados pegando datos de clientes o código fuente en herramientas públicas de IA han provocado filtraciones de alto perfil, como la divulgación de código por ingenieros de Samsung (ver ejemplos de IA en la sombra y el caso Samsung). Las brechas de IA en la sombra exponen un 65% más de información personal identificable y un 40% más de propiedad intelectual que otros incidentes, lo que subraya la necesidad crucial de controles precisos (informe de estadísticas de IA en la sombra).

Haz operativa la protección en el momento del riesgo de IA:

• Políticas granulares: permite, redacta, enmascara, tokeniza o bloquea datos enviados a IA según etiquetas y contexto—aplicadas antes de la solicitud y después de la respuesta para preservar la privacidad

• Cifrado de extremo a extremo: protege datos confidenciales en reposo y en movimiento dentro de la Red de Datos Privados

• Acceso de confianza cero: verifica usuario, dispositivo y señales de riesgo antes de permitir interacciones con IA

• Registros a prueba de manipulaciones: registros inmutables de accesos y transferencias relacionados con IA para análisis forense, incluyendo telemetría de solicitudes y respuestas

Para organizaciones que implementan IA gobernada, la guía de Microsoft sobre consideraciones DSPM para IA coincide con este enfoque de clasificación a control (Microsoft DSPM para consideraciones de IA).

Kiteworks con DSPM permite respuesta rápida a incidentes por exposición de datos relacionada con IA

La respuesta a incidentes es el proceso coordinado para detectar, contener, erradicar y recuperar tras una brecha. Cuando la IA en la sombra expone datos, la velocidad y precisión son esenciales. Investigaciones muestran que el 97% de las brechas relacionadas con IA carecían de controles de acceso adecuados: configuraciones incorrectas, exceso de compartición y endpoints no gestionados amplifican el impacto (informe de estadísticas de IA en la sombra).

La aplicación integrada acelera la respuesta a incidentes de IA con:

• Alertas en tiempo real sobre transferencias de datos confidenciales a herramientas de IA no aprobadas

• Playbooks automatizados para poner en cuarentena contenido, revocar comparticiones y rotar credenciales

• Registros forenses que rastrean quién compartió qué, con qué IA, desde qué dispositivo y cuándo

Un flujo de trabajo típico de respuesta:

1. Detectar: La alerta se activa en la Puerta de Enlace de Datos IA ante movimiento anómalo de datos hacia IA.

2. Priorizar: Clasifica la gravedad del incidente usando etiquetas de datos, riesgo de usuario y reputación de la herramienta de IA.

3. Contener: Bloquea automáticamente más exfiltraciones en la puerta de enlace; aísla cuentas y repositorios afectados.

4. Investigar: Correlaciona identidad, dispositivo y detalles de sesión; revisa registros de auditoría inmutables, incluyendo historial de solicitudes/respuestas.

5. Erradicar: Elimina comparticiones residuales, revoca tokens y desactiva integraciones riesgosas.

6. Recuperar: Restaura estados limpios de datos; valida la cobertura de políticas y corrige brechas.

7. Aprender: Actualiza reglas, avisos a usuarios y listas de IA aprobadas para evitar recurrencias.

Kiteworks con DSPM respalda el cumplimiento normativo para el uso de datos en IA

Cumplimiento significa apegarse a marcos como GDPR, HIPAA y CCPA que regulan privacidad, seguridad y reporte. La IA en la sombra crea puntos ciegos regulatorios: herramientas no autorizadas pueden provocar sanciones legales y daños reputacionales cuando procesan datos regulados fuera de la gobernanza (por qué la IA en la sombra aumenta el riesgo de cumplimiento).

Extiende tu disciplina de cumplimiento DSPM a la IA:

• Inventario de datos mapeado a regulaciones (GDPR/HIPAA/CCPA)

• Monitoreo continuo de accesos y transferencias relacionados con IA

• Transferencia y almacenamiento cifrados, con controles de gestión de claves

• Registros de auditoría de extremo a extremo para investigaciones y reportes

• Minimización y retención de datos basada en políticas, aplicada en la Puerta de Enlace de Datos IA para mantener la privacidad desde el diseño y la limitación de propósito

Para profundizar en patrones de riesgo y gobernanza relacionados con IA, consulta el análisis de Kiteworks sobre la crisis de seguridad de datos IA en 2025 (Kiteworks: crisis de seguridad de datos IA 2025).

Kiteworks con DSPM integra la educación de empleados para reducir riesgos de IA en la sombra

El comportamiento humano impulsa la mayoría de las exposiciones de IA en la sombra. El 43% de los empleados reporta compartir datos confidenciales con herramientas de IA sin conocimiento del empleador, muchas veces con buenas intenciones pero malos resultados (informe de estadísticas de IA en la sombra). Tecnología más capacitación es la solución.

Cómo reducir comportamientos riesgosos:

• Avisos just-in-time: advertencias en línea cuando el usuario intenta pegar o cargar datos confidenciales a IA, entregadas a través de la Puerta de Enlace de Datos IA en el momento de la acción

• Recordatorios de políticas: orientación contextual sobre herramientas de IA aprobadas y opciones seguras de compartición

• Capacitación dirigida: formación basada en roles, informada por patrones de riesgo de usuario e incidentes

Comportamientos clave que generan riesgo de IA en la sombra—y cómo la educación ayuda:

• Copiar/pegar datos de clientes o pacientes en chats públicos de IA → enseñar redacción/tokenización y canales de IA aprobados

• Cargar fragmentos de código para depuración → ofrecer entornos de IA seguros y aprobados con registro de actividad

• Instalar extensiones de navegador de IA → requerir aprobación de extensiones y explicar riesgos de recopilación de datos

• Usar cuentas personales de IA para el trabajo → exigir SSO y aclarar políticas de uso aceptable

Kiteworks con DSPM se integra sin fricciones con marcos de seguridad existentes

La IA no autorizada suele operar fuera de los controles tradicionales, por lo que la integración es clave para ampliar la cobertura (por qué la IA en la sombra escapa a los controles estándar). Complementa DLP, SIEM y CASB—además de tu DSPM—para unificar la gobernanza en endpoints de IA autorizados y no autorizados. Como proxy gobernado entre usuarios y LLMs, una Puerta de Enlace de Datos IA centraliza la aplicación de políticas y controles de privacidad, mientras alimenta telemetría valiosa a tus tecnologías de seguridad existentes.

¿Cómo se ve la integración?

• APIs y webhooks para compartir contexto con SIEM/SOAR y lograr detecciones correlacionadas y respuesta automatizada

• Alineación con CASB para aplicar controles a nivel de aplicación mientras Kiteworks cubre datos en movimiento y canales no gobernados

• Refuerzo de DLP con verdadera conciencia de postura de datos—etiquetas, repositorios y políticas específicas de IA

• Integración de identidad (SSO/MFA) para aplicar privilegios mínimos, verificaciones de postura de dispositivo y acceso condicional a IA

• Paneles centralizados para rastrear interacciones con IA, impactos de políticas y KPIs de cumplimiento en un solo lugar

Para más perspectiva sobre cómo proteger datos en movimiento—el punto ciego que suele explotar la IA en la sombra—consulta la guía de Kiteworks sobre DSPM para datos en movimiento (Kiteworks: DSPM para datos en movimiento).

Kiteworks con DSPM realiza auditorías regulares para identificar amenazas de IA en la sombra

La IA en la sombra es un objetivo cambiante; el 29% de los empleados paga herramientas de IA de su propio bolsillo, creando canales no monitorizados que aparecen y evolucionan rápidamente (informe de estadísticas de IA en la sombra). Las auditorías rutinarias descubren nuevas herramientas, integraciones y comportamientos antes de que provoquen brechas.

Un ciclo típico de auditoría DSPM relacionada con IA usando DSPM y Kiteworks:

• Alcance: define unidades de negocio, repositorios y endpoints de IA a revisar

• Descubrir: actualiza el inventario de herramientas de IA; escanea nuevas extensiones e integraciones

• Analizar: correlaciona flujos de datos, etiquetas y patrones de acceso anómalos

• Validar: prueba políticas contra interacciones reales con IA; simula escenarios de salida

• Remediar: actualiza listas blancas/negras; ajusta avisos just-in-time y capacitación de usuarios

• Reportar: produce métricas listas para ejecutivos y evidencia para auditores y reguladores

Lista de verificación de auditoría de ejemplo:

• ¿Todas las herramientas y extensiones de IA están inventariadas y evaluadas por riesgo?

• ¿Los datos confidenciales están etiquetados de forma coherente en todos los repositorios?

• ¿Las políticas que bloquean la ingestión por IA no aprobada son efectivas y están probadas?

• ¿Los playbooks de respuesta a incidentes están actualizados y se practican?

• ¿Los registros de auditoría capturan interacciones de IA de extremo a extremo durante al menos el periodo de retención requerido?

Haz operativa la DSPM para IA con la Puerta de Enlace de Datos IA de Kiteworks

El riesgo de IA en la sombra no se elimina solo con el descubrimiento. Este artículo explicó cómo la visibilidad, clasificación y controles de datos en movimiento se combinan para frenar la ingestión y exfiltración por IA; acelerar la respuesta a incidentes; cumplir requisitos regulatorios; integrarse con DLP, SIEM, CASB e identidad; y mantener la gobernanza mediante auditorías y capacitación de usuarios.

La Puerta de Enlace de Datos IA de Kiteworks operacionaliza estos resultados. Media solicitudes y respuestas, enmascara o tokeniza elementos confidenciales, enruta solo a modelos aprobados, aplica acceso de confianza cero y cifrado de extremo a extremo, y captura el registro completo de la cadena de custodia—convirtiendo los insights de DSPM en uso de IA gobernada, prevención en tiempo real y cumplimiento demostrable a escala.

Para saber más sobre cómo potenciar tu inversión en DSPM para frenar el intercambio de datos con IA en la sombra, agenda una demo personalizada hoy mismo.

Recursos adicionales

• Resumen Kiteworks + Gestión de la Postura de Seguridad de Datos (DSPM)
• Artículo del Blog DSPM vs Seguridad de Datos Tradicional: Cerrando brechas críticas de protección de datos
• Artículo del Blog Calculadora de ROI de DSPM: Beneficios de costos por industria
• Artículo del Blog Por qué DSPM se queda corto y cómo los líderes de riesgo pueden reducir brechas de seguridad
• Artículo del Blog Estrategias esenciales para proteger datos confidenciales clasificados por DSPM en 2026