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Shadow AI y fuga de datos: la nueva cara del riesgo en inteligencia artificial

Como deja claro en esta tribuna Sébastien Viou, Director de Ciberseguridad y Gestión de Productos de Stormshield, el entusiasmo por la IA y su rápida adopción no deben hacernos perder de vista lo fundamental: la gobernanza y una supervisión rigurosa.

Rosalía ArroyoPor: Rosalía Arroyo
septiembre 12, 2025
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La aparición de Grok, el chatbot de inteligencia artificial (IA) concebido y desarrollado por xAI, la start-up impulsada por Elon Musk, y disponible en la plataforma cloud de Microsoft Azure, no es solamente una anécdota tecnológica. Representa un verdadero punto de inflexión estratégico, dado que Microsoft amplía su ecosistema a una diversidad creciente de actores en IA, incluyendo algunos que desafían a sus aliados tradicionales, como OpenAI.

Este cambio de paradigma acelera la diversificación del mercado de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Sin embargo, también presenta importantes desafíos de ciberseguridad que no se pueden ignorar.

Desde nuestra posición, observamos con interés, y por qué no decirlo, también con prudencia, cómo la apertura del entorno de almacenamiento en la nube a nuevos proveedores de IA promueve la agilidad en el ámbito empresarial, pero también introduce una nueva capa de complejidad para aquellos que nos encargamos de garantizar la seguridad digital. En particular, en lo que respecta a los flujos de datos delicados o sensibles, cuya salvaguarda demanda en la actualidad, y más que nunca, reconsiderar las políticas de acceso y reforzar la supervisión de los usos.

Desafío emergente: salvaguardar lo sensible en entornos cada vez más abiertos

La adopción generalizada de la IA generativa en contextos empresariales complejos, donde conviven diversos subsistemas, ha transformado la transparencia de los usos en un aspecto crucial. Con modelos como Grok disponibles a través de interfaces estandarizadas de Azure, la línea que separa una experimentación legítima de prácticas de shadow AI, es decir, implementaciones de IA no autorizadas o fuera del control corporativo, se ha vuelto cada vez más difusa.

Con este planteamiento sobre la mesa, la pregunta que debemos realizar es ¿quién está empleando estos modelos, con qué datos y con qué finalidad? Sin la implementación de mecanismos de supervisión exactos, las organizaciones pierden visibilidad sobre uno de sus activos más esenciales: su información sensible.

Gobernanza, trazabilidad y control: pilares frente al riesgo

La coexistencia de diversos modelos de IA en una misma plataforma requiere una reevaluación detallada del impacto que esto puede tener en el tratamiento de datos y en la resiliencia operativa. En este contexto, resulta esencial aplicar una filosofía de privilegios mínimos, lo que supone restringir los accesos al mínimo requerido, establecer controles más rigurosos sobre las identidades digitales y supervisar activamente las sesiones de uso.

Una configuración incorrecta o una política de acceso insuficientemente definida puede convertirse en la vía de entrada para una fuga de información sensible. Este riesgo ya ha dejado de ser una posibilidad teórica para convertirse en una amenaza concreta y cada vez más habitual en entornos donde conviven múltiples modelos de IA, distintos proveedores y normativas aún en fase de construcción.

El ángulo muerto: flujos de datos sensibles fuera del radar

Más allá de los permisos de acceso, la supervisión de los flujos de datos sensibles representa en la actualidad un verdadero ángulo muerto. Las interacciones que parecen inocuas entre los empleados y los modelos de IA pueden enmascarar operaciones de exfiltración de información o tratamientos que infringen la política de seguridad corporativa.

Si las soluciones convencionales de DLP (Data Loss Prevention) ya resultaban complejas de implementar en entornos complejos, en este nuevo contexto, el desafío se incrementa. La visibilidad debe ser integral, contextualizada y en tiempo real. De lo contrario, las organizaciones se exponen a vulnerabilidades críticas que pueden ser explotadas sin apenas dejar rastro.

Gobernar antes que correr

El entusiasmo por la IA y su rápida adopción no deben hacernos perder de vista lo fundamental: la gobernanza y una supervisión rigurosa son condiciones necesarias para una implementación segura y sostenible de estas tecnologías. La IA, sea generativa o no, avanza con rapidez. Sin embargo, si lo hace más deprisa que nuestras capacidades de control, las repercusiones podrían ser más severas que los beneficios que se esperan obtener.

La ciberseguridad no puede quedarse ser ignorada. De ahí que sea imperativo reforzar la protección de los flujos de datos sensibles para todas aquellas organizaciones que deseen innovar sin poner en riesgo su activo más valioso: la confianza.

Sébastien Viou, Director de Ciberseguridad y Gestión de Productos de Stormshield

Tags: Shadow AIStormshield

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