Shadow AIPrecio

(SHADOAI)

La IA en la sombra se refiere al uso no autorizado o no gestionado de herramientas y servicios de inteligencia artificial dentro de una organización sin la aprobación o supervisión explícita de TI. Es una preocupación porque queda fuera de la gobernanza corporativa establecida, introduciendo riesgos significativos. Los empleados utilizan estas herramientas, como los modelos de lenguaje grandes, a menudo para aumentar la productividad, pero esto puede exponer inadvertidamente datos sensibles, conducir a violaciones de cumplimiento y comprometer la soberanía de los datos, lo que la convierte en un área crítica para la gestión organizacional y la atención a la seguridad.

Los principales riesgos asociados con las herramientas de IA no gestionadas son significativos. La seguridad de los datos es primordial, ya que la información corporativa, de clientes o propietaria sensible puede compartirse con servicios de IA de terceros, lo que lleva a posibles filtraciones de datos, pérdida de control de los datos y exposición no autorizada. Las violaciones de cumplimiento también son una preocupación importante, particularmente en lo que respecta a regulaciones como GDPR, HIPAA y SOC 2, si el procesamiento de datos ocurre fuera de los marcos aprobados. Además, existe el riesgo de resultados sesgados o inexactos de modelos no supervisados, y una pérdida general de control sobre la propiedad intelectual y los datos confidenciales de una organización.

La IA en la sombra típicamente surge cuando empleados o equipos individuales adoptan de forma independiente nuevas herramientas de IA o habilitan funciones de IA en aplicaciones SaaS existentes sin una revisión formal, la aprobación del departamento de TI o una supervisión central. Esta adopción a menudo está impulsada por el deseo de aumentar la productividad personal o del equipo, optimizar los flujos de trabajo o resolver rápidamente problemas inmediatos. Los empleados pueden encontrar estas soluciones de IA beneficiosas para sus tareas, a veces inconscientes de las posibles implicaciones de seguridad, cumplimiento y gobernanza que sus acciones pueden tener para la organización en general, lo que lleva a un uso no autorizado.

Detectar y gestionar la IA en la sombra requiere un enfoque multifacético. Las organizaciones pueden implementar auditorías exhaustivas para identificar el uso no autorizado de IA, junto con el monitoreo de la actividad de la red y el análisis de los patrones de comportamiento de los usuarios. El empleo de soluciones de prevención de pérdida de datos (DLP) ayuda a evitar que la información sensible se cargue en herramientas de IA no aprobadas, mientras que los sistemas de detección y respuesta de endpoints (EDR) pueden proporcionar una vigilancia adicional. Crucialmente, establecer políticas claras para las herramientas de IA aprobadas, llevar a cabo una educación regular de los empleados sobre los riesgos de la IA y realizar auditorías consistentes son pasos esenciales para la gestión y mitigación efectivas de los riesgos de la IA en la sombra.

Una amplia gama de datos organizacionales sensibles es altamente vulnerable a los riesgos de la IA en la sombra. Esto incluye documentos corporativos críticos, registros confidenciales de clientes que contienen información de identificación personal (PII), código fuente propietario y datos financieros sensibles. Además, las credenciales de los empleados, las comunicaciones internas y otros datos operativos pueden estar en riesgo significativo. Cuando dicha información valiosa se introduce en herramientas de IA no aprobadas, especialmente aquellas que procesan información en servidores externos y no verificados, abre vías para el acceso no autorizado, la exposición y la posible explotación, socavando gravemente la integridad y confidencialidad de los datos.

Si bien tanto la IA en la sombra como la TI en la sombra implican el uso no autorizado de tecnología, la IA en la sombra es un subconjunto especializado. La TI en la sombra se refiere ampliamente a cualquier tecnología no aprobada, desde instalaciones de software no autorizadas hasta servicios en la nube no gestionados. La IA en la sombra, sin embargo, se refiere específicamente al uso no autorizado de modelos de inteligencia artificial o herramientas impulsadas por IA. Esto introduce riesgos únicos y amplificados, particularmente relacionados con el procesamiento de datos sensibles por servicios de IA de terceros, el posible entrenamiento de datos con información propietaria y los desafíos únicos de la gobernanza de la IA y las consideraciones éticas que van más allá de las preocupaciones generales de seguridad de TI.