La adopción de herramientas de inteligencia artificial en las empresas avanza más rápido que los mecanismos desplegados para supervisarlas. Según el último informe State of the Internet (SOTI) de Akamai, cerca de la mitad del uso empresarial de IA elude los controles de seguridad corporativos, generando problemas de visibilidad y ampliando el fenómeno de la denominada «IA en la sombra».
El Enterprise AI Usage Risk Report 2026 analiza cómo las aplicaciones no autorizadas, las extensiones de navegador y los agentes autónomos están modificando la superficie de ataque. El estudio señala además que el riesgo está muy concentrado: un reducido grupo de usuarios intensivos de IA sería responsable de buena parte de la exposición.
Akamai observa un cambio importante respecto a principios de 2025, cuando muchas empresas todavía abordaban la IA mediante proyectos experimentales. Desde entonces, su utilización se ha extendido por diferentes áreas de negocio, mientras que los mecanismos de seguridad y gobierno no siempre han evolucionado al mismo ritmo.
Uno de los principales retos identificados es la diferencia entre las herramientas que las empresas creen estar utilizando y el ecosistema real de aplicaciones de IA al que acceden sus empleados. Los controles suelen concentrarse en unas pocas plataformas aprobadas, mientras existe una amplia cantidad de servicios de IA y aplicaciones SaaS que pueden utilizarse sin conocimiento de los equipos de seguridad.
A ello se suma el papel de los usuarios avanzados de IA. Aunque estas herramientas se han extendido por prácticamente todas las funciones empresariales, una parte importante de las interacciones procede de un pequeño porcentaje de empleados que hace un uso especialmente intensivo de ellas. Akamai recomienda centrar parte de la supervisión en el 5 % de usuarios considerados de mayor riesgo.
Las extensiones de navegador constituyen otro foco de atención: cerca del 75 % de las relacionadas con IA solicitan permisos elevados o críticos y un 16,3 % contiene vulnerabilidades conocidas identificadas mediante CVE.
Nuevos ataques diseñados para la IA
El informe describe además tres metodologías de ataque identificadas por los investigadores de Akamai en 2026.
- La primera, Vibe hacking, consiste en modificar de forma encubierta archivos locales de instrucciones en Markdown para alterar el comportamiento de asistentes de programación y provocar resultados inseguros o acciones no autorizadas.
- CursorJacking, por su parte, utiliza extensiones de navegador no autorizadas para acceder a información como claves API, código propietario o historiales de conversaciones, especialmente en entornos que utilizan asistentes de programación basados en IA como Cursor.
- Finalmente, CometJacking recurre a la inyección indirecta de instrucciones. El atacante introduce instrucciones maliciosas en una página web para manipular al agente de IA del usuario, que podría llegar a extraer archivos locales, correos electrónicos o credenciales de sesión. Akamai sitúa este riesgo en navegadores agénticos como Comet, de Perplexity.
Para reducir estos riesgos, Akamai plantea cinco líneas de actuación: identificar y supervisar especialmente a los usuarios más intensivos de IA; reducir la IA en la sombra mediante SSO y una mayor detección de servicios SaaS no gestionados; evolucionar desde una DLP estática hacia el análisis contextual de prompts, operaciones de copiar y pegar y cargas de documentos; someter las extensiones de navegador y de entornos de desarrollo a controles específicos; y aplicar principios de mínimo privilegio y supervisión del comportamiento a los agentes autónomos.
