El riesgo oculto de la ciberseguridad en 2026

La Inteligencia Artificial dejó de ser una promesa futura. En 2026, es una realidad operativa en prácticamente todas las industrias: finanzas, retail, salud, telecomunicaciones, manufactura y sector público.

Pero mientras las organizaciones celebran la eficiencia que trae la IA, un fenómeno silencioso está creciendo dentro de ellas:

Shadow AI

Y puede convertirse en el mayor riesgo de ciberseguridad corporativa de esta década.

¿Qué es Shadow AI?

El término Shadow AI  hace referencia al uso de herramientas de Inteligencia Artificial dentro de una organización sin la aprobación, supervisión o conocimiento formal del área de TI o seguridad.

Es la evolución natural del “Shadow IT”.

Hoy cualquier colaborador puede:

• Subir información confidencial a un modelo generativo: Al alimentar una IA pública con datos estratégicos, pierdes la propiedad intelectual y permites que tu información sensible sea utilizada para entrenar modelos accesibles por la competencia.
• Automatizar procesos con herramientas externas: Delegar tareas operativas a plataformas "gratuitas" crea silos de información y procesos fuera del control de TI, dificultando la continuidad del negocio si la herramienta falla.
• Analizar bases de datos en plataformas no aprobadas: El procesamiento de registros de clientes o estados financieros en entornos no auditados vulnera las leyes de protección de datos y expone a la empresa a sanciones legales severas.
• Conectar APIs de IA a sistemas internos sin validación: Abrir "puertas traseras" mediante integraciones no supervisadas genera vulnerabilidades críticas en la infraestructura, facilitando posibles ciberataques o fugas masivas de datos.

Todo esto sin mala intención. Pero con consecuencias potencialmente graves. La mayoría de los riesgos no provienen de ataques externos, sino de usos internos no gobernados.

El crecimiento explosivo de la IA

En menos de tres años, la adopción de herramientas de IA generativa creció de forma exponencial. Plataformas conversacionales, modelos de análisis predictivo y asistentes inteligentes se integraron a:

• Atención al cliente: Automatización de respuestas complejas que elevan la satisfacción del usuario en tiempo real.
• Recursos Humanos: Optimización del reclutamiento y personalización del plan de carrera de cada colaborador.
• Marketing: Generación de contenido hiper-segmentado y análisis de tendencias de consumo antes de que ocurran.
• Finanzas: Detección de anomalías en segundos y proyecciones de flujo de caja con precisión algorítmica.
• Operaciones: Eficiencia logística mediante el mantenimiento predictivo y la gestión inteligente de inventarios.
• Desarrollo de software: Aceleración del ciclo de vida del código mediante copilotos que reducen el error humano.

El vacío de control

El problema no es la adopción. El problema es la velocidad. Muchas organizaciones implementaron IA sin actualizar sus políticas de:

• Seguridad de la información: Prevención de fugas de datos sensibles a través de prompts en modelos de IA públicos.
• Clasificación de datos: Definición clara de qué información es apta para ser procesada por algoritmos externos.
• Gestión de proveedores: Auditoría de los estándares éticos y de privacidad de las herramientas de terceros que usa el equipo.
• Continuidad operacional: Estrategias de respaldo para procesos críticos que ahora dependen de la disponibilidad de la IA.
• Cumplimiento normativo: Alineación con las leyes locales e internacionales que regulan el uso de datos y la transparencia algorítmica.

Y ahí nace el vacío de control.

La regulación de la IA: una señal clara para el mercado

En este contexto, Chile avanza en un proyecto de ley que busca regular el uso de la Inteligencia Artificial, alineándose con tendencias internacionales como el AI Act europeo.

La señal es clara:

La IA deja de ser solo innovación y pasa a ser gestión de riesgo, seguridad y responsabilidad.

Ya no basta con implementar IA para ser competitivo, ahora hay que demostrar que se utiliza de manera segura y responsable.

La IA será evaluada por niveles de riesgo

Uno de los pilares más relevantes del proyecto chileno —y del modelo europeo— es la clasificación por niveles de riesgo. No todos los sistemas de IA son iguales. Se consideran de mayor riesgo aquellos que:

• Toman decisiones automatizadas que afectan derechos: Algoritmos que determinan el acceso a servicios básicos o libertades civiles sin intervención humana.
• Procesan datos personales sensibles: Sistemas que manejan información biométrica, genética o de identidad que requiere protección extrema.
• Influyen en decisiones financieras, laborales o médicas: Herramientas que definen desde la aprobación de un crédito hasta diagnósticos clínicos críticos.
• Interactúan masivamente con usuarios: Plataformas de comunicación a gran escala que pueden sesgar la opinión pública o el comportamiento del consumidor.

El reto de la gobernanza

Esto implica que las organizaciones deben actuar con agilidad para no quedar fuera de la norma:

• Identificar todos los sistemas de IA en uso: Mapeo exhaustivo de cada herramienta, desde chatbots oficiales hasta aplicaciones de uso individual en los equipos.
• Clasificarlos según su impacto: Evaluación técnica para determinar el nivel de supervisión requerido por cada solución tecnológica.
• Documentar controles y mecanismos de supervisión: Creación de auditorías y protocolos de transparencia que validen el uso ético de cada algoritmo.

Aquí surge una pregunta crítica:

¿Tu empresa sabe realmente cuántas herramientas de IA están siendo utilizadas internamente?

Si no lo sabe, probablemente ya tiene Shadow AI.

Supervisión humana: el fin de la automatización ciega

La narrativa de “automatización total” está cambiando, la nueva regulación insiste en algo clave:

Las decisiones críticas no pueden quedar 100% en manos de algoritmos.

Se exige:

• • • Capacidad de intervención humana: Garantizar que un experto pueda supervisar y modificar los resultados del algoritmo en cualquier etapa del proceso.
    • Responsables claramente definidos: Establecer roles específicos dentro de la organización que rindan cuentas sobre el comportamiento y ética de la IA.
    • Mecanismos para corregir o detener sistemas: Implementar un "botón de pánico" o protocolos de pausa inmediata ante comportamientos inesperados o sesgos detectados.
    • Auditoría de decisiones automatizadas: Mantener un registro transparente y rastreable de cómo y por qué la IA llegó a una conclusión determinada.

Esto implica rediseñar procesos, la IA debe asistir, no reemplazar la responsabilidad organizacional.

Seguridad de la información: el verdadero eje del debate

La IA funciona con datos y los datos son el activo más valioso de cualquier organización. Sin una base sólida de seguridad de la información, cualquier implementación se convierte en un riesgo. Los puntos críticos incluyen:

• Control de acceso a modelos: Definir quién tiene permiso para interactuar con cada sistema y bajo qué niveles de privilegios.
• Protección de datos sensibles: Implementar técnicas de anonimización y cifrado para que la información crítica no sea expuesta durante el entrenamiento o consulta.
• Trazabilidad de decisiones automatizadas: Mantener bitácoras detalladas que permitan reconstruir el camino lógico que tomó la IA ante cada consulta.
• Gestión de incidentes: Establecer protocolos de respuesta inmediata ante posibles filtraciones o comportamientos anómalos del sistema.
• Evaluación de proveedores tecnológicos: Auditar los estándares de ciberseguridad y las políticas de privacidad de las empresas que desarrollan las herramientas que utilizas.
• Monitoreo continuo: Supervisar en tiempo real el rendimiento y la integridad de los modelos para detectar desviaciones o vulnerabilidades nuevas.

El peligro del Shadow AI

El problema del Shadow AI es que evade estos controles. Cuando un colaborador sube información estratégica a una herramienta externa no validada, la organización pierde:

• Visibilidad: Se desconoce por completo qué datos están saliendo de la infraestructura segura de la empresa.
• Control: La organización pierde la facultad de decidir cómo se almacena o quién más puede ver esa información.
• Capacidad de auditoría: Resulta imposible rastrear el uso de los datos en caso de una investigación interna o externa.
• Protección contractual: Al aceptar términos de uso personales, la empresa queda fuera de cualquier garantía de confidencialidad o indemnización del proveedor.

Y en un entorno regulado, eso puede convertirse en responsabilidad legal.

Cuando la IA falla: el caso de X (antes Twitter)

Los riesgos no son teóricos. En los últimos años, la plataforma X enfrentó controversias relacionadas con sistemas de IA que generaron respuestas polémicas, contenido incorrecto y fallos de moderación. Más allá del contexto mediático, el caso dejó una lección empresarial clara: una IA sin gobernanza adecuada puede amplificar errores a escala masiva.

Los impactos fueron:

• Riesgo reputacional: La pérdida de confianza inmediata de los anunciantes y el impacto negativo en el valor de la marca a nivel global.
• Desconfianza de usuarios: El debilitamiento del "engagement" cuando la audiencia percibe que el contenido no es confiable ni seguro.
• Escrutinio regulatorio: La apertura de investigaciones por parte de organismos internacionales que exigen transparencia algorítmica.
• Debate público sobre responsabilidad tecnológica: El cuestionamiento ético sobre quién debe responder cuando una máquina comete un error grave.

El riesgo latente en el entorno corporativo

En una empresa, un incidente de IA puede no hacerse viral, pero puede:

• Filtrar información confidencial: La exposición involuntaria de propiedad intelectual en servidores de terceros sin protocolos de encriptación.
• Generar decisiones automatizadas injustas: Sesgos en algoritmos que pueden derivar en discriminación inadvertida y problemas legales internos.
• Exponer datos estratégicos: El uso de datos de ventas o planes de expansión en plataformas que utilizan tu información para entrenar modelos públicos.
• Activar sanciones regulatorias: Multas millonarias por el incumplimiento de normativas de protección de datos personales (como GDPR o leyes locales).

Shadow AI: el riesgo invisible en tu organización

Aquí es donde el concepto se vuelve crítico. El Shadow AI ocurre cuando la velocidad de los equipos supera los controles de TI:

• • • Marketing usa IA externa para analizar bases de clientes: El envío de listas de correos o comportamientos de compra a herramientas de "nube gratuita" sin contrato de privacidad.
    • Recursos Humanos carga CVs en herramientas no aprobadas: El procesamiento de datos personales de candidatos en motores de IA que no garantizan el derecho al olvido.
    • Finanzas automatiza análisis con plataformas no auditadas: La carga de estados financieros y proyecciones en aplicaciones web que carecen de certificaciones de seguridad.
    • Desarrolladores integran modelos sin revisión de seguridad: El uso de fragmentos de código sugeridos por IA que pueden contener vulnerabilidades o "backdoors" no detectados.

No hay mala intención, hay presión por ser más productivos. Pero cada acción crea una superficie de riesgo.  El problema no es solo tecnológico, es cultural y organizacional.

La responsabilidad ya no es solo del desarrollador

La regulación deja algo muy claro: las organizaciones que usan IA también son responsables de su implementación. No basta con decir “es culpa del proveedor”. Para mitigar riesgos legales y operativos, las empresas deberán demostrar que cuentan con:

• Políticas claras de uso de IA: Un marco normativo interno que defina qué herramientas están permitidas y bajo qué condiciones éticas.
• Inventario actualizado de herramientas: Un registro vivo de cada solución de IA activa, especificando su propósito y el tipo de datos que procesa.
• Evaluación de riesgos documentada: Análisis preventivos que identifiquen posibles fallos, sesgos o vulnerabilidades antes de la puesta en marcha.
• Supervisión continua: Auditorías periódicas para asegurar que el comportamiento del algoritmo se mantiene dentro de los parámetros esperados.
• Capacitación interna: Programas de formación para que los colaboradores comprendan los riesgos de seguridad y las mejores prácticas de uso.

La gobernanza de IA: Un tema transversal

Implementar IA de forma segura no es tarea de un solo departamento; involucra una sinergia estratégica entre diversas áreas:

• • • Dirección General: Liderar la visión estratégica y asegurar que la adopción tecnológica esté alineada con los valores de la empresa.
    • Área Legal: Garantizar el cumplimiento de las normativas vigentes y la gestión de contratos con proveedores de tecnología.
    • Cumplimiento Normativo: Establecer los controles éticos y de transparencia que exigen los marcos regulatorios internacionales.
    • Seguridad de la Información: Blindar la infraestructura y los datos frente a posibles filtraciones derivadas del uso de modelos externos.
    • Operaciones: Integrar la IA en los flujos de trabajo de manera que optimice la eficiencia sin crear cuellos de botella.
    • Gestión de Proveedores: Evaluar y auditar constantemente a los socios tecnológicos para asegurar que cumplen con los estándares de la organización.

Chile como referencia regional en regulación de IA

Aunque se trata de una iniciativa local, el mensaje es regional. Europa ya avanzó con el AI Act, Chile está dando pasos concretos con su proyecto de ley y otros países de Latinoamérica seguirán el mismo camino para estandarizar el comercio tecnológico.

Las organizaciones que esperen a que la regulación sea obligatoria para actuar, enfrentarán:

• Ajustes acelerados: La necesidad de rediseñar procesos críticos en tiempo récord, lo que suele derivar en errores operativos graves.
• Costos inesperados: Presupuestos de emergencia para consultorías legales y técnicas que no estaban contemplados en el plan anual.
• Implementaciones reactivas: Integraciones de parche que priorizan el cumplimiento normativo por encima de la eficiencia o la experiencia del usuario.
• Riesgo reputacional: La percepción de ser una empresa rezagada o poco confiable ante clientes que ya exigen transparencia en el uso de sus datos.

Cómo detectar si tu empresa tiene Shadow AI

Hazte estas preguntas:

• ¿Existe un inventario formal de herramientas de IA en uso?
• ¿TI valida cada plataforma antes de su implementación?
• ¿Se clasifican los datos antes de usarlos en modelos externos?
• ¿Hay políticas claras sobre qué información puede compartirse?
• ¿Se auditan decisiones automatizadas?
• ¿Se capacita a los colaboradores sobre riesgos de IA?

Si la respuesta es “no” o “no estoy seguro” en varias de ellas, el riesgo ya existe.

ISO/IEC 27001 como base para gobernar la IA

• En este nuevo escenario, marcos como ISO / IEC 27001 cobran relevancia estratégica, no porque regulen la IA directamente, sino porque establecen los cimientos de confianza necesarios para cualquier innovación. Implementar estos estándares permite una:

  • Gestión sistemática de riesgos: Identificación proactiva de amenazas digitales antes de que afecten la integridad de los modelos de IA.
  • Control estructurado de accesos: Garantía de que solo el personal autorizado interactúe con los conjuntos de datos que alimentan tus algoritmos.
  • Evaluación de proveedores: Protocolos rigurosos para auditar que las herramientas externas de IA cumplan con los niveles de seguridad de tu organización.
  • Monitoreo continuo: Supervisión constante de los flujos de información para detectar anomalías o intentos de exfiltración de datos en tiempo real.
  • Mejora permanente: Ciclos de revisión que permiten adaptar la estrategia tecnológica a las nuevas amenazas y capacidades de la inteligencia artificial.
  • Gestión formal de incidentes: Planes de respuesta estructurados para mitigar el impacto operativo y reputacional ante cualquier fallo del sistema.

La IA depende de datos, la seguridad de la información protege esos datos y sin una base sólida, cualquier estrategia de IA es frágil.

Gobernanza de IA: del discurso a la práctica

Adoptar IA responsable implica:

• • • Crear un comité de gobernanza de IA: Integrar un equipo multidisciplinario que valide la alineación de cada herramienta con los valores de la empresa.
    • Definir políticas claras de uso interno: Establecer un código de conducta que especifique qué datos pueden compartirse y qué plataformas están oficialmente autorizadas.
    • Establecer procesos de evaluación previa: Analizar la viabilidad técnica y ética de cualquier sistema de IA antes de su despliegue en el flujo de trabajo.
    • Clasificar casos de uso por nivel de riesgo: Priorizar el control sobre aquellas herramientas que manejan datos sensibles o afectan directamente la toma de decisiones críticas.
    • Integrar controles de seguridad desde el diseño: Implementar protocolos de protección de datos y ciberseguridad desde la fase conceptual de cada proyecto tecnológico.
    • Auditar continuamente los modelos en operación: Supervisar el desempeño de la IA de forma periódica para detectar sesgos, errores o vulnerabilidades que surjan con el tiempo.
    • Capacitar a todos los colaboradores: Fomentar una cultura de responsabilidad digital donde cada usuario entienda el impacto de sus interacciones con la tecnología.

No se trata de frenar la innovación, se trata de evitar que la innovación se convierta en vulnerabilidad.

Uso responsable de IA: una necesidad estratégica

La pregunta ya no es:

¿Puede fallar la IA?

La pregunta es:

¿Está tu organización preparada para gestionar cuando falle?

Porque fallará y cuando lo haga, la diferencia entre crisis y control será la gobernanza previa.

PrymeNet: anticiparse a la regulación, no reaccionar a ella

En un entorno donde la IA se integra a procesos críticos, la preparación marca la diferencia.

En PrymeNet trabajamos bajo estándares internacionales y contamos con certificación ISO/IEC 27001, ayudando a las organizaciones a:

• Fortalecer su gestión de seguridad de la información.
• Reducir riesgos asociados a tecnologías emergentes.
• Implementar controles alineados con mejores prácticas globales.
• Prepararse para marcos regulatorios futuros.

Porque la regulación no busca frenar la innovación, busca asegurar que la innovación sea sostenible.

Conclusión: la IA no es el enemigo, la falta de control sí

Shadow AI no es un problema tecnológico, es un problema de gobernanza ya que las organizaciones que entiendan esto en 2026 no solo cumplirán con regulaciones; construirán confianza.

Y en la economía digital, la confianza es el activo más valioso.

La pregunta final no es si la IA será regulada, es:

¿Tu empresa está gobernando su Inteligencia Artificial… o la está dejando operar en la sombra?