La inteligencia artificial se ha integrado con rapidez en el día a día de las organizaciones, impulsando mejoras de productividad y nuevas formas de analizar información. Herramientas basadas en modelos generativos, asistentes inteligentes y sistemas autónomos se utilizan ya en múltiples departamentos, muchas veces sin una evaluación previa de riesgos ni una supervisión centralizada. Esta adopción acelerada está modificando profundamente la forma en que las empresas gestionan sus datos y procesos internos.
Este contexto ha convertido a la seguridad empresarial en una preocupación estratégica de primer nivel. El uso desordenado de soluciones de IA, especialmente aquellas ajenas al control de los equipos de TI, está abriendo nuevas vías de exposición que afectan tanto a la protección de la información como al cumplimiento normativo y a la reputación corporativa.
La expansión de la IA fuera del control de TI
Durante años, la llamada shadow IT ha supuesto un reto constante para los responsables de ciberseguridad. Sin embargo, la aparición de la denominada shadow AI ha elevado este problema a una dimensión más compleja. Empleados de distintos niveles recurren a herramientas de IA accesibles desde cualquier dispositivo para redactar textos, analizar datos o generar código, sin que la organización tenga visibilidad real de su uso.
Este fenómeno tiene un impacto directo en la seguridad empresarial, ya que información confidencial puede terminar procesándose en plataformas externas sin garantías claras sobre su almacenamiento o reutilización. Documentos internos, fragmentos de código propietario o datos personales pueden quedar fuera del perímetro de protección habitual de la empresa.
Datos, decisiones, riesgos legales y seguridad empresarial
Uno de los principales riesgos asociados al uso no supervisado de la IA es la pérdida de control sobre los datos. Al introducir información corporativa en servicios de terceros, las organizaciones asumen riesgos relacionados con transferencias internacionales de datos, posibles incumplimientos normativos y accesos no autorizados. En sectores regulados, estas prácticas pueden derivar en sanciones relevantes y en un deterioro de la confianza de clientes y socios.
Además, los resultados generados por modelos entrenados con datos sesgados o incompletos pueden influir negativamente en decisiones estratégicas. La seguridad empresarial no solo se ve afectada por posibles brechas técnicas, sino también por errores de análisis que impactan en la toma de decisiones financieras, operativas o legales.
El punto de inflexión de la IA generativa
Según explica Josep Albors, director de investigación y concienciación de ESET España, “aunque la IA ya se utilizaba desde hace años en entornos corporativos muy concretos, el verdadero punto de inflexión llegó en 2023, cuando herramientas de IA generativa alcanzaron cifras de adopción sin precedentes en cuestión de semanas”. Albors subraya que muchas empresas no estaban preparadas para este cambio y carecían de marcos claros de gobernanza.
Desde la perspectiva de ESET, esta falta de planificación ha incrementado los incidentes vinculados al uso de IA, elevando los costes asociados a la respuesta ante brechas y amplificando los daños reputacionales. La seguridad empresarial se resiente cuando la tecnología avanza más rápido que las políticas y los controles internos.
Impacto medible en las organizaciones
Los datos confirman que el problema ya no es teórico. Estudios recientes indican que cerca del 78 % de los usuarios emplea herramientas de IA propias en su entorno laboral, mientras que hasta un 20 % de las empresas reconoce haber sufrido incidentes relacionados con este uso no autorizado. Estas brechas no solo afectan a la confidencialidad, sino que incrementan el coste medio de un incidente de seguridad en más de 500 mil euros.
Este impacto económico se suma a la complejidad operativa de gestionar incidentes en entornos donde no existe una trazabilidad clara del uso de la IA. En este escenario, reforzar la seguridad empresarial implica asumir que la visibilidad y el control son tan importantes como la tecnología utilizada.
Nuevas amenazas técnicas y operativas
La introducción de sistemas de IA más avanzados, como los agentes autónomos capaces de ejecutar tareas sin supervisión constante, añade una capa adicional de riesgo. Estos sistemas pueden acceder a recursos críticos, generar contenido erróneo o ejecutar acciones no autorizadas antes de ser detectados. Además, las cuentas asociadas a estos agentes se convierten en objetivos especialmente atractivos para los atacantes.
A ello se suma la posibilidad de que algunas herramientas incluyan vulnerabilidades o versiones manipuladas con fines maliciosos. El desarrollo de software asistido por IA, si no se revisa adecuadamente, puede introducir fallos explotables que comprometan productos finales y afecten de nuevo a la seguridad empresarial.
Hacia una gobernanza responsable de la IA
Abordar estos desafíos requiere un enfoque realista y transversal. Las organizaciones necesitan identificar cómo y dónde se está utilizando la IA, establecer políticas claras de uso aceptable y ofrecer alternativas oficiales que reduzcan la tentación de recurrir a soluciones externas. La formación de los empleados y la concienciación sobre riesgos reales se convierten en elementos clave para reducir exposiciones innecesarias.
Reforzar la monitorización de red y adaptar las estrategias de ciberseguridad a este nuevo contexto permitirá mejorar la detección temprana de incidentes y proteger mejor los activos digitales. En un entorno donde la innovación avanza a gran velocidad, la seguridad empresarial depende cada vez más de la capacidad de las empresas para combinar tecnología, gobernanza y cultura organizativa de forma coherente.
