El nuevo agujero de seguridad de las empresas no está en sus servidores: está en cómo sus empleados usan la IA

Un ingeniero de Samsung tenía un problema simple: el código fuente de un equipo de fabricación de chips tiraba un error que no lograba destrabar. Como cualquier desarrollador del mundo en marzo de 2023, abrió ChatGPT, pegó el fragmento de código y le pidió ayuda para corregirlo. En minutos tuvo la solución. Lo que no sabía —o no dimensionó— es que acababa de sacar información de propiedad intelectual de la compañía y entregársela a un servidor externo, fuera de cualquier control corporativo. No fue el único: en las semanas siguientes, otro empleado subió a la misma herramienta el código de un test para detectar chips defectuosos, y un tercero grabó una reunión interna, la transcribió y le pidió a la IA que le armara la minuta. Tres personas, tres áreas distintas, un mismo gesto. Ninguna robó nada. Ninguna tuvo mala intención. Samsung terminó prohibiendo el uso de IA generativa en toda la compañía, pero para entonces la información ya había salido y no había forma de traerla de vuelta.

Esto ya pasó. Y la pregunta que debería inquietar a cualquier empresa hoy no es si le puede pasar lo mismo, sino si ya le está pasando ahora mismo, sin que nadie se haya dado cuenta.

El empleado común

No hace falta ser ingeniero para que le suceda algo así. Lo hace la persona de recursos humanos que le pide a un chatbot gratuito que le redacte una carta de desvinculación con datos reales de un empleado. Lo hace el vendedor que sube una planilla de clientes para que la IA le arme una estrategia de ventas. Lo hace el abogado que pega un contrato en negociación para pedir una revisión más rápida. Ninguno de ellos piensa que está haciendo algo peligroso. Están, simplemente, tratando de hacer mejor su trabajo con la herramienta que tienen a mano.

Ese comportamiento tiene nombre: Shadow AI, o “IA en las sombras”. Es el uso de chatbots, asistentes o aplicaciones de inteligencia artificial que los empleados incorporan a su rutina sin que el área de sistemas o de seguridad de la empresa lo sepa, lo apruebe o pueda monitorearlo. No es un fenómeno de una industria en particular ni de un tipo de empresa en particular. Es lo que hace, todos los días, una cantidad enorme de personas alrededor del mundo.

Qué información se está cargando

El problema no es abstracto. Tiene nombre y apellido, literalmente. Según Cyberhaven Labs, que analizó el comportamiento de aproximadamente siete millones de trabajadores, el 34,8% de los datos corporativos que hoy se comparten con herramientas de inteligencia artificial son sensibles, contra apenas el 10,7% de hace dos años. En otras palabras: la proporción de datos corporativos sensibles que los empleados introducen en herramientas de IA se triplicó en dos años.

¿Qué tipo de información es esa? Contratos en negociación. Currículums con datos personales de candidatos. Bases de datos de clientes. Código fuente. Números de una negociación que todavía no se cerró. Historias clínicas, en el caso de empresas de salud. Nada de eso es robado en el sentido tradicional del término. Simplemente se pega en una ventana de chat, y desde ese momento la información puede quedar procesada o almacenada por un tercero bajo condiciones que la empresa debe conocer y evaluar.

El problema

Acá aparece el núcleo real del asunto, y es una frase que vale la pena subrayar: el problema no es que los empleados usen inteligencia artificial. El problema es que las empresas todavía no saben qué información están entregándole.

No es un problema de mala fe ni de falta de compromiso. Es un problema de visibilidad. Muchas organizaciones no tienen un inventario completo de qué herramientas de IA circulan puertas adentro, más allá de las pocas que aprobaron formalmente. Y lo que no se puede ver, no se puede proteger.

La falsa sensación de seguridad

Hay una ilusión bastante cómoda en muchas empresas: creer que el problema está resuelto porque alguien bloqueó ChatGPT desde la red corporativa. Pero bloquear una herramienta no significa controlar el uso de inteligencia artificial. Significa, en el mejor de los casos, controlar una puerta. Y mientras tanto, hay otras abiertas: el celular personal, una cuenta particular, una notebook, una extensión del navegador o una función de IA que apareció dentro de un software que la compañía ya utilizaba.

“No tenemos ChatGPT habilitado” no es lo mismo que “nuestros empleados no usan inteligencia artificial”. La usan desde el celular, desde una cuenta personal, desde una notebook que sacan de la oficina, o desde una función de IA que ya viene incorporada, sin que nadie la haya activado a propósito, dentro de un software que la empresa contrató hace años para otra cosa. Prohibir una herramienta no elimina el hábito: solo lo empuja a un lugar todavía más difícil de ver.

La pregunta incómoda es mucho más sencilla: ¿cuántos de esos datos que hoy creemos que están dentro de la empresa ya fueron copiados y pegados en una herramienta de IA? Probablemente nadie tenga la respuesta. Y ese es, precisamente, el problema.

El costo

Este no es un riesgo teórico, tiene un precio, y ese precio ya fue medido. Según el Cost of a Data Breach Report 2025 de IBM, una de cada cinco organizaciones relevadas reportó una filtración vinculada con Shadow AI. Entre las organizaciones que sufrieron incidentes relacionados con IA, el 97% dijo no contar con controles adecuados de acceso. El impacto económico es todavía más duro: cuando el Shadow AI está involucrado, el costo total de una filtración sube en promedio 670.000 dólares por encima del costo habitual de una brecha de seguridad.

Y conviene hacer una aclaración antes de seguir: ni siquiera contratar una herramienta de IA de forma oficial y pagar por ella elimina el riesgo por completo. En marzo de 2023, un bug en la librería de código abierto Redis-py, utilizada por OpenAI para gestionar parte de la infraestructura de ChatGPT, hizo que durante una ventana de nueve horas algunos usuarios de ChatGPT Plus pudieran ver información relacionada con otros suscriptores activos. La información potencialmente expuesta incluía nombre, correo electrónico, domicilio de facturación, tipo de tarjeta, últimos cuatro dígitos y vencimiento. OpenAI señaló que el fallo pudo haber expuesto información de pago del 1,2% de los suscriptores Plus activos durante esa franja horaria y aclaró que no se habían expuesto números completos de tarjeta. Fue un error técnico. Pero deja una lección clara: la seguridad de los datos que viajan hacia una IA no depende solo de lo que hace el empleado. Depende también de la robustez del lado que los recibe, algo que ninguna empresa que delega esa información controla del todo.

A esto se suma el costo legal y reputacional, que no siempre entra en una planilla de Excel pero pesa igual: datos personales de clientes o empleados que terminan, sin que nadie lo autorizara, siendo procesados por un proveedor de IA. En materia de protección de datos, eso puede implicar obligaciones y riesgos regulatorios concretos, además de eventuales problemas vinculados con secreto comercial, confidencialidad y responsabilidad frente a terceros.

Qué debería hacer una empresa mañana mismo

• Prohibir la IA puede ser la decisión más sencilla de tomar y, al mismo tiempo, una de las menos útiles. Porque el empleado no deja de necesitar resolver el problema que tenía delante. Si la herramienta autorizada no existe, buscará otra. Y cuando la empresa finalmente descubra qué ocurrió, el dato ya habrá salido.
• La respuesta, entonces, es gobernarla. Y eso empieza con pasos simples, que cualquier empresa puede dar sin esperar una gran reforma regulatoria:
• Mapear, primero que nada, qué herramientas de IA están usando realmente los equipos, más allá de las que la empresa aprobó formalmente.
• Ofrecer una alternativa corporativa segura y accesible. Si la empresa no da una herramienta buena, el empleado va a buscar una por su cuenta, y ahí empieza todo de nuevo.
• Escribir y comunicar una política clara, con ejemplos concretos de qué información nunca debe salir de los canales controlados: datos de clientes, información financiera, código fuente, contratos en negociación.
• Entender que esto es, ante todo, un problema de gobernanza de datos, no una cuestión de disciplina individual. La responsabilidad final es de quien decide cómo se administra la información de la empresa, no de quien —de buena fe, y con la mejor intención— trató de resolver más rápido su trabajo del día.

La inteligencia artificial ya está adentro de las empresas. El problema es que muchas todavía no saben por dónde entró, qué información está viendo ni qué está saliendo con ella.

La discusión, entonces, ya no debería ser si los empleados pueden usar IA. La discusión es quién gobierna los datos cuando la IA empieza a formar parte del trabajo cotidiano.

Porque cuando una empresa descubre qué información salió por una ventana, normalmente ya es demasiado tarde para cerrarla.