Shadow AI: si sus equipos ya usan IA, ¿dónde quedan sus datos?

Escenario hipotético. Imagine a una analista de riesgos de una aseguradora un jueves a las seis de la tarde. Tiene que entregar mañana un resumen de cuarenta páginas de una póliza y sus anexos. La herramienta aprobada por la empresa no existe, o tarda tres semanas en autorizarse. Abre una cuenta personal de un asistente de IA en su navegador, pega el documento completo y recibe un resumen útil en minutos. No hay mala intención: hay una entrega, una herramienta que resuelve la tarea y ninguna alternativa aprobada a la mano.

En una organización que no ha inventariado este uso, puede no haber una respuesta documentada sobre dónde quedó el texto, qué condiciones aplican, quién podría acceder a él o durante cuánto tiempo se conserva.

Eso es shadow AI: el uso de herramientas de inteligencia artificial que la organización no aprobó, no inventarió y no vigila. Es la versión actual del viejo shadow IT, con una diferencia que importa a un comité: lo que se comparte no es una hoja de cálculo en una nube personal, sino contexto, datos de clientes y criterio de negocio, escritos en lenguaje natural.

Este artículo es para quien responde por la dirección general, las finanzas, la operación, lo comercial o la tecnología de un banco, una fintech, una aseguradora, una cadena de retail o una empresa regulada. Cubre cinco cosas: qué dicen los estudios con método, por qué un veto por sí solo puede quedarse corto, dónde está la exposición en México, qué marcos ya existen para gobernar y cómo evaluar una alternativa aprobada.

Lo que dicen los estudios, y de quién vienen

Casi todo lo que se publica sobre shadow AI proviene de encuestas de proveedores y firmas de análisis, no de estadísticas oficiales. Eso no las invalida, pero obliga a leerlas como lo que son: muestras de quien las encargó, con método declarado y sesgos posibles. Estas son las que pudimos revisar en la fuente original.

Uso. El Work Trend Index 2024 de Microsoft y LinkedIn, con 31,000 trabajadores del conocimiento en 31 países (encuesta realizada entre febrero y marzo de 2024 por una firma independiente por encargo de Microsoft), reporta que 78 % de quienes usan IA en el trabajo llevan sus propias herramientas, y que la proporción sube a 80 % en las pequeñas y medianas empresas [1]. Es un estudio de proveedor sobre trabajadores del conocimiento en general, no sobre México ni sobre sectores regulados.

Datos expuestos. El 2024 Data Privacy Benchmark Study de Cisco, una encuesta anónima levantada en el verano de 2023 a 2,600 profesionales de privacidad y seguridad en 12 países, reportó que 48 % de las personas encuestadas afirmó haber introducido información no pública de su empresa en herramientas de IA generativa y 45 % nombres o información de empleados [2]. Es autorreporte de encuestados, no una medición de tráfico ni una estimación para México.

Costo. El estudio Cost of a Data Breach 2025 de IBM fue realizado por el Ponemon Institute, patrocinado y analizado por IBM, y recopila las brechas experimentadas por 600 organizaciones entre marzo de 2024 y febrero de 2025. Una de cada cinco organizaciones reportó una brecha que atribuyó a shadow AI; solo 37 % tiene políticas para gestionarla o detectarla; y las que reportaron uso alto de shadow AI observaron, en promedio, USD 670,000 más de costo por brecha que las de uso bajo o nulo. En los incidentes de shadow AI, se comprometieron datos personales en 65 % de los casos y propiedad intelectual en 40 % [3]. Son asociaciones reportadas en la muestra, no una estimación causal ni un costo aplicable a México. IBM aclara que es el primer año en que esta serie examina la seguridad y la gobernanza de la IA, de modo que no hay todavía una tendencia de varios años.

Tres precauciones al citarlas en un comité. Primera: son de proveedores. Segunda: miden poblaciones distintas (usuarios, profesionales de privacidad, organizaciones con brecha) y no se pueden sumar ni comparar entre sí. Tercera: para las métricas citadas aquí, los resultados se publican como agregados globales; Microsoft y Cisco incluyeron participantes de México, pero esas cifras no permiten inferir una prevalencia nacional ni sectorial. Sirven para decir «esto ocurre y tiene un costo medido a escala global», no para decir «esto nos cuesta tanto».

Circulan otras cifras más espectaculares, como un porcentaje de empleados que usa IA «sin aprobación» atribuido a analistas, o la proporción de lo que se pega en asistentes públicos que sería confidencial. No las usamos: no pudimos ubicarlas en una fuente primaria con método publicado.

Por qué un veto por sí solo puede quedarse corto

La reacción habitual de un comité es bloquear: cerrar los dominios de los asistentes de IA y emitir una circular. Cisco reporta que 27 % de las organizaciones prohibió, al menos temporalmente, la IA generativa, mientras que 63 % limitó qué datos pueden introducirse y 61 % limitó qué herramientas pueden usarse [2]. Las limitaciones sobre datos y herramientas fueron reportadas con más frecuencia que el veto total. Como las respuestas pueden superponerse, el estudio no permite afirmar que sean alternativas excluyentes ni que exista una secuencia entre ellas.

El motivo práctico es simple. Si la tarea urgente continúa y no existe una alternativa autorizada que resuelva el caso, algunas personas pueden buscar vías fuera del control corporativo: su teléfono, su cuenta personal, su red doméstica. Un bloqueo puede desplazar parte del uso a espacios menos visibles, y lo que no se ve es difícil de gobernar y de explicar a un auditor. Es una inferencia operativa nuestra, no una conclusión medida por los estudios citados: las encuestas muestran que el uso es amplio incluso donde hay reglas, y no miden qué pasa después de un bloqueo.

La pregunta útil, entonces, no es «¿cómo lo detenemos?», sino «¿qué le damos a cambio que sea mejor?».

Por qué importa en México, aunque no haya una norma de «IA»

La LFPDPPP es un punto de partida relevante para las organizaciones privadas. Se trata de la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares, cuyo decreto de expedición se publicó en el DOF el 20 de marzo de 2025 [4]. Entre sus obligaciones están el aviso de privacidad, el consentimiento cuando corresponde, el tratamiento de datos sensibles y ciertas transferencias: regula, en suma, el tratamiento informado y controlado de datos personales. Para una institución financiera, aseguradora o empresa regulada, ese análisis no sustituye la revisión de la regulación sectorial, las obligaciones contractuales y los criterios internos aplicables a su caso.

En julio de 2026, la Secretaría Anticorrupción y Buen Gobierno, que hoy supervisa la ley de protección de datos personales en posesión de particulares, multó con 42,849,095 pesos a la Federación Mexicana de Futbol por su sistema de identificación de aficionados. Según el comunicado de la autoridad, esta le reprochó no haber informado adecuadamente a los aficionados que sus datos biométricos eran datos personales sensibles y haber obtenido un consentimiento indebido para tratarlos. El comunicado no menciona una fuga ni un acceso no autorizado, y señala que la Federación puede impugnar la resolución [5]. No es un caso de IA y no lo presentamos como tal.

La lección para un comité es otra. La autoridad sancionó fallas al informar y al obtener el consentimiento para tratar datos personales. Si empleados de su empresa pegan datos de clientes en una herramienta que usted no inventarió, la pregunta de «¿dónde quedó ese dato, con qué base y quién lo autorizó?» puede no tener respuesta documentada. Eso, y no solo una fuga, es la exposición. Una opinión jurídica específica sobre su caso corresponde a su asesor legal.

Gobernar antes de prohibir: dos marcos que ya existen

No hace falta inventar un método. Hay dos referentes que se pueden usar como lista de verificación para el comité.

NIST AI Risk Management Framework 1.0, publicado el 26 de enero de 2023 por el instituto de estándares de Estados Unidos. Es de uso voluntario y se organiza en cuatro funciones: gobernar, mapear, medir y gestionar [6]. NIST indica hoy que la versión 1.0 está en revisión. En julio de 2024 publicó un perfil específico para IA generativa [7]. Para un director, lo útil es que «gobernar» atraviesa las demás funciones: define responsabilidad y política mientras la organización identifica los sistemas de IA, sus usos y sus riesgos. El inventario no sustituye la gobernanza; la alimenta.

ISO/IEC 42001:2023, la norma internacional de sistemas de gestión de IA: un marco para establecer, implementar, mantener y mejorar un sistema de gestión de IA dentro de una organización [8]. Puede ayudar a ordenar políticas, responsabilidades y mejora continua; no sustituye las obligaciones legales ni contractuales de cada organización.

Ninguno de los dos resuelve el problema por usted. Pero ambos coinciden en algo que el comité puede aprovechar desde esta semana: es difícil gobernar lo que no se ha inventariado.

La alternativa aprobada: que lo correcto sea también lo más fácil

Gobernar no es solo política. Es dar a las personas una herramienta que resuelva la misma tarea con control. Una alternativa aprobada debería evaluarse contra cinco criterios de negocio y control:

1. Consulta únicamente fuentes autorizadas para el caso de uso, de modo que responde con información propia, sin depender de que un empleado copie y pegue documentos.
2. Aplica los permisos definidos por la empresa. Una persona no obtiene por la IA lo que no puede consultar en el sistema original.
3. Conserva la evidencia de uso que la política de retención permita y exija: qué se preguntó, qué datos se usaron y qué se respondió, para poder explicarlo.
4. Trata los datos sensibles conforme a la clasificación, la política y las obligaciones aplicables, por ejemplo qué se oculta o se bloquea antes de llegar a un modelo.
5. Documenta dónde se procesan los datos, qué terceros intervienen y qué condiciones contractuales gobiernan esos flujos. Para algunos datos y procesos, la nube de un proveedor con contrato adecuado puede ser suficiente. Para otros, una empresa regulada puede preferir que el modelo corra en su propia infraestructura.

Ese último criterio es el que más cambia la conversación con el consejo y con el área de cumplimiento. La infraestructura propia puede reducir determinados flujos hacia terceros, pero no resuelve por sí sola permisos, copias, respaldos, soporte, registros, conservación ni obligaciones contractuales. La decisión debe sostenerse con un mapa documentado de flujos y responsabilidades.

Escenario (ilustrativo, sin cliente). Una aseguradora detecta que su área de siniestros usa asistentes públicos para resumir dictámenes y correos de ajustadores. En lugar de prohibirlos, evalúa una herramienta interna que consulte los expedientes de siniestros con los permisos del usuario, resuma y redacte borradores, y deje registro de cada consulta. La hipótesis a validar sería que una alternativa autorizada, útil para la misma tarea y acompañada de reglas claras, reduce el incentivo de copiar expedientes en cuentas personales. El comité tendría que medir adopción, excepciones y evidencia disponible antes de concluir que el riesgo disminuyó.

Cinco preguntas para su próximo comité

1. ¿Sabemos hoy cuántas herramientas de IA se usan en la empresa y quién las usa? Si la respuesta es una estimación y no un inventario, ese es el primer hallazgo.
2. ¿Qué tipos de datos tienen prohibido salir hacia un asistente externo? Datos personales de clientes, datos sensibles, información financiera no pública, código y contratos. ¿Está escrito y lo saben las personas?
3. ¿Qué alternativa aprobada les dimos? Si la respuesta es «una circular», el comité aún no tiene evidencia de una alternativa autorizada, usable y adoptada.
4. ¿Existe una responsabilidad ejecutiva y una estructura de decisión claras para los usos de IA? Una política sin un responsable nombrado no tiene quién la haga cumplir.
5. Si una autoridad, un cliente o un auditor nos pregunta dónde quedó un dato que alguien pegó en una herramienta, ¿podemos contestar con evidencia? Qué herramienta, qué datos, con qué base y con qué rastro.

Si dos o más respuestas son «no sé», hay motivo suficiente para acordar un responsable, un alcance inicial y una revisión conjunta de negocio, tecnología, seguridad, privacidad y jurídico.

Por dónde empezar esta semana

Antes de decidir un proyecto, hace falta acordar un alcance inicial, una responsabilidad ejecutiva y un inventario proporcional al riesgo.

Pida a Seguridad, Privacidad, Jurídico y las áreas de mayor exposición (siniestros, crédito, cobranza, atención a clientes, finanzas) que definan un levantamiento breve, confidencial y no punitivo: herramientas utilizadas, finalidad, categorías de datos y sistema de origen. El objetivo es que el uso salga a la luz, con enfoque de mapeo y no de sanción. Con ese levantamiento, haga una clasificación preliminar en tres grupos: el uso que puede seguir con una cuenta empresarial y contrato, el que necesita una herramienta interna con control y el que no debe ocurrir. Esa clasificación debe validarse contra las obligaciones aplicables antes de autorizar, restringir o rediseñar un uso. Es, además, un insumo para «mapear» en el marco de NIST y para un inventario como el que pediría un sistema de gestión.

Si el ejercicio revela que lo que más se hace es resumir, redactar y consultar documentos propios, ya sabe dónde está el valor de evaluar una alternativa aprobada.

Qué hace Hábil

Si su organización identifica la necesidad de una alternativa autorizada para un proceso concreto, Hábil AI y Nova son opciones que puede evaluar con Hábil. Hábil AI conecta la IA con los sistemas que una empresa ya tiene, con control sobre quién puede ver qué y con rastro de lo que se consulta; cuando los datos no deben salir de la organización, Nova es la IA que corre en infraestructura propia. La conveniencia de cada opción depende del proceso, las fuentes autorizadas, la sensibilidad de los datos, los permisos, las obligaciones aplicables y la evidencia que su organización necesita conservar. Para el control de acceso, la página Controlar quién entra.

La primera conversación de diagnóstico es sin costo: sirve para revisar el caso, sus dependencias y el siguiente paso que corresponda. Escríbanos por WhatsApp.