La inteligencia artificial está entrando en las empresas a través de múltiples vías. Mientras los departamentos tecnológicos desarrollan proyectos corporativos, los profesionales incorporan herramientas a sus tareas diarias y algunas áreas de negocio despliegan automatizaciones conectadas con aplicaciones internas. Esta adopción puede aportar agilidad, pero también está creando un problema cada vez más relevante: la Shadow AI, o inteligencia artificial utilizada fuera de los mecanismos de control de la organización.
El fenómeno tiene una dimensión técnica creciente. Según el informe State of the Internet 2026 de Censys, la infraestructura relacionada con IA expuesta en Internet aumentó un 63 % en nueve meses. Este dato no significa que todos esos sistemas sean vulnerables, pero sí evidencia una superficie tecnológica en expansión que necesita supervisión.
La cuestión ya no es únicamente qué herramientas utilizan los empleados, sino qué sistemas de IA están desplegados, a qué datos tienen acceso y qué acciones pueden ejecutar. Para las empresas, recuperar esa visibilidad es el primer paso para aprovechar la inteligencia artificial sin comprometer la seguridad ni perder el control sobre su infraestructura digital.
Qué es Shadow AI y por qué supone un nuevo riesgo empresarial
La Shadow AI es el uso, desarrollo o despliegue de soluciones de inteligencia artificial sin la autorización, visibilidad o supervisión establecida por una organización. El concepto procede del Shadow IT, término utilizado para describir las aplicaciones y servicios tecnológicos que funcionan al margen del departamento de tecnología. Sin embargo, la IA añade una complejidad importante: puede interpretar información, conectarse con otros sistemas e incluso ejecutar acciones de forma autónoma.
Hasta hace poco, el ejemplo más habitual era un empleado que introducía documentación interna en una aplicación de IA generativa sin conocer sus condiciones de privacidad. Actualmente, el problema puede aparecer cuando un departamento conecta un modelo a su CRM, incorpora un agente a un proceso comercial o crea una automatización mediante herramientas de bajo código sin evaluar sus permisos, dependencias o condiciones de seguridad.
La Cloud Security Alliance, en su investigación Shadow AI Infrastructure: The Invisible Enterprise Attack Surface, publicada en mayo de 2026, advierte de que este fenómeno está evolucionando hacia una infraestructura empresarial invisible. En ella conviven agentes autónomos, modelos conectados a fuentes de datos corporativas, flujos de automatización y sistemas desarrollados sin pasar necesariamente por los procesos habituales de evaluación tecnológica.
El principal riesgo no reside en que una herramienta de IA sea externa o haya sido incorporada por un departamento concreto. Aparece cuando la organización desconoce su existencia, no puede comprobar cómo utiliza la información o carece de mecanismos para limitar su comportamiento. Una integración aparentemente sencilla puede convertirse en una nueva vía de acceso a documentos, aplicaciones y procesos críticos.
Por eso, abordar la Shadow AI exige ampliar la visión tradicional de la seguridad informática. No basta con disponer de una lista de aplicaciones autorizadas. Las empresas necesitan conocer también qué modelos utilizan, dónde se ejecutan, quién los administra, cómo se conectan con otros sistemas y qué responsabilidades existen sobre su funcionamiento.
El crecimiento de la infraestructura de IA expuesta en Internet
La rápida expansión de la inteligencia artificial empresarial también se refleja en la infraestructura accesible desde Internet. Las organizaciones utilizan cada vez más plataformas para ejecutar modelos, desarrollar aplicaciones inteligentes y conectar herramientas mediante interfaces de programación, conocidas como API. Estas tecnologías facilitan nuevas capacidades, pero su despliegue requiere configuraciones de seguridad adecuadas y una gestión continuada.
La investigación de Censys sobre el estado de Internet en 2026 identifica un aumento superior al 60 % en la exposición pública de herramientas relacionadas con inteligencia artificial durante nueve meses. El informe general de 2026 sitúa este crecimiento en el 63 %, una evolución que muestra cómo se está ampliando la superficie tecnológica asociada a modelos, aplicaciones y servicios de IA.
El dato requiere una interpretación precisa. Que un sistema sea visible desde Internet no implica necesariamente que sea vulnerable, que carezca de autenticación o que haya sufrido un ataque. Sin embargo, cuando esa exposición coincide con software desactualizado, configuraciones incorrectas o permisos excesivos, puede facilitar accesos no autorizados y aumentar las consecuencias de un incidente de seguridad.
Entre las tecnologías analizadas por Censys aparecen plataformas relacionadas con la ejecución de modelos y la automatización, como Langflow y n8n. Su utilidad está precisamente en conectar componentes y servicios que antes funcionaban de manera independiente. El riesgo surge cuando estas conexiones se despliegan sin inventario, mantenimiento o supervisión, especialmente si intervienen credenciales y fuentes de datos empresariales.
La consecuencia para las organizaciones es clara: la seguridad de la IA no puede limitarse a evaluar el modelo utilizado. También debe contemplar el servidor donde se ejecuta, las API que recibe, las herramientas con las que interactúa y los permisos que permiten acceder a información corporativa. La infraestructura forma parte del sistema de inteligencia artificial y, por tanto, también de su superficie de riesgo.
Los agentes de IA amplían los riesgos de seguridad y acceso a datos
La evolución hacia los agentes de inteligencia artificial introduce un cambio especialmente relevante. Mientras un asistente convencional responde a las consultas del usuario, un agente puede combinar instrucciones, consultar distintas fuentes de información y utilizar herramientas para completar tareas. Esta capacidad permite automatizar procesos más complejos, pero también exige controlar con precisión qué operaciones puede realizar.
Imaginemos un agente que ayuda al departamento comercial a preparar propuestas. Para funcionar, consulta documentos internos, recupera información del CRM y utiliza una herramienta de correo electrónico. Si dispone de permisos demasiado amplios o interpreta instrucciones maliciosas presentes en alguno de esos contenidos, podría intentar realizar acciones que exceden su finalidad original. El ejemplo ilustra un riesgo técnico posible, no un incidente concreto atribuido a una empresa.
El proyecto OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 identifica amenazas específicas para estos sistemas, como el uso indebido de herramientas, los abusos de identidad y privilegios, la ejecución inesperada de código o la propagación de errores entre agentes. Estos riesgos muestran por qué conectar un modelo con aplicaciones empresariales requiere controles adicionales a los utilizados para un asistente que únicamente genera texto.
Uno de los aspectos fundamentales es aplicar el principio de mínimo privilegio. Cada agente debería disponer exclusivamente de los accesos necesarios para cumplir su función, diferenciando claramente entre consultar, crear, modificar o eliminar información. También resulta importante limitar qué herramientas puede ejecutar, proteger las credenciales y establecer supervisión humana para las operaciones especialmente sensibles.
Otro riesgo es la pérdida de trazabilidad. Si una automatización modifica registros, genera comunicaciones o interactúa con varios sistemas, la empresa debe poder reconstruir qué ocurrió y bajo qué condiciones. Sin registros adecuados, una acción incorrecta puede resultar difícil de detectar, investigar o corregir. Por eso, la seguridad de los agentes depende tanto del modelo como de la arquitectura de permisos, conexiones y supervisión que lo rodea.
Cómo identificar y controlar la Shadow AI en una empresa
La respuesta a la Shadow AI no debería basarse exclusivamente en prohibir herramientas. Muchos profesionales recurren a soluciones de inteligencia artificial porque necesitan reducir tareas repetitivas, consultar información con rapidez o automatizar procesos. Si la empresa no proporciona alternativas adecuadas, las restricciones pueden incentivar usos informales que resultan todavía más difíciles de identificar.
El primer paso consiste en realizar un inventario de inteligencia artificial que incluya aplicaciones contratadas, servicios en la nube, modelos privados, desarrollos internos, agentes y automatizaciones. Este inventario debe recoger también quién utiliza cada sistema, para qué finalidad, qué información procesa y con qué aplicaciones está conectado. El objetivo es descubrir tanto los proyectos oficialmente gestionados como las soluciones incorporadas directamente por los equipos.
El siguiente paso es clasificar los riesgos según la sensibilidad de los datos y la capacidad operativa de cada sistema. No requiere el mismo nivel de control una herramienta que ayuda a redactar contenido público que un agente capaz de consultar información financiera o modificar registros de clientes. Esta diferenciación permite establecer políticas proporcionadas y concentrar los controles más exigentes en los usos que pueden tener mayores consecuencias.
El AI Risk Management Framework del NIST propone abordar la gestión de riesgos mediante cuatro funciones relacionadas: gobernar, contextualizar, medir y gestionar. Este marco voluntario resulta útil para establecer responsabilidades, evaluar aplicaciones, documentar decisiones y revisar los controles durante todo el ciclo de vida de los sistemas. La seguridad deja así de entenderse como una validación puntual y pasa a convertirse en una actividad continua.
Además, la organización necesita ofrecer entornos corporativos donde utilizar IA de manera controlada. Esto implica definir modelos autorizados, gestionar identidades y permisos, registrar las interacciones relevantes y establecer criterios claros para incorporar nuevas integraciones. La combinación de herramientas adecuadas, formación y supervisión permite reducir la dependencia de soluciones improvisadas sin frenar las iniciativas útiles de los departamentos.
Gobernanza, cumplimiento normativo y soberanía tecnológica
La Shadow AI también plantea una cuestión de gobernanza empresarial. Cuando distintos departamentos utilizan modelos, proveedores y automatizaciones de forma independiente, resulta más difícil aplicar políticas comunes de privacidad, seguridad y calidad. La organización puede acabar dependiendo de una infraestructura fragmentada, con múltiples credenciales, condiciones contractuales y responsabilidades que no siempre están suficientemente definidas.
En Europa, el Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea refuerza la necesidad de conocer y evaluar los sistemas utilizados. Su aplicación se desarrolla conforme a un calendario diferenciado, con obligaciones ya aplicables y otras previstas para fechas posteriores, según el tipo de sistema. La existencia de Shadow AI no constituye por sí misma una infracción, pero la falta de inventario y supervisión puede dificultar la identificación de las obligaciones que corresponden a cada organización.
La soberanía tecnológica ofrece una respuesta estratégica a esta complejidad. Consiste en conservar capacidad real de decisión sobre los datos, la infraestructura, los modelos y los proveedores que participan en los procesos empresariales. No exige necesariamente utilizar únicamente tecnología propia, sino disponer de una arquitectura que permita establecer las condiciones de uso, mantener la trazabilidad y evitar dependencias que comprometan la autonomía operativa.
Desde esta perspectiva, la seguridad de la inteligencia artificial no depende exclusivamente de dónde se encuentre alojado un modelo. También exige controlar qué información recibe, cómo se autentican sus usuarios, qué aplicaciones puede consultar y qué registros permiten auditar su actividad. Un despliegue privado sin controles adecuados puede presentar problemas de seguridad, del mismo modo que un servicio externo puede formar parte de una arquitectura gobernada si se configuran correctamente sus accesos y condiciones de tratamiento de datos.
En LurNova defendemos una implantación de IA empresarial basada en esa capacidad de control. A través de soluciones como MIA, nuestra plataforma de inteligencia artificial corporativa, facilitamos la creación de asistentes y agentes que trabajan con conocimiento interno y permiten gestionar usuarios, permisos y trazabilidad. Por su parte, LurNova AI Model Hub permite centralizar la ejecución, el enrutamiento y la monitorización de modelos privados y comerciales desde una arquitectura empresarial.
La inteligencia artificial empresarial necesita visibilidad y control
La Shadow AI refleja una realidad que muchas organizaciones están empezando a afrontar: la adopción de inteligencia artificial puede avanzar más rápido que los mecanismos establecidos para gestionarla. Los empleados descubren nuevas herramientas, los departamentos automatizan procesos y los equipos técnicos incorporan agentes y modelos que amplían las capacidades del negocio. El desafío consiste en conseguir que ese crecimiento se produzca dentro de una arquitectura conocida y supervisada.
Los datos de Censys y las advertencias de organismos como Cloud Security Alliance y OWASP muestran que la seguridad de la IA debe contemplar mucho más que los contenidos enviados a un modelo. Los accesos, las credenciales, las integraciones, la infraestructura y la capacidad de ejecutar acciones también forman parte del riesgo. Sin visibilidad sobre estos elementos, la empresa pierde capacidad para prevenir incidentes y responder cuando algo no funciona como debería.
Esto no significa renunciar a la innovación ni someter cada iniciativa a procesos que impidan avanzar. Significa establecer una base tecnológica que permita experimentar, desplegar y escalar soluciones de inteligencia artificial con responsabilidades definidas. Inventariar los sistemas, limitar los permisos y mantener registros de actividad son medidas que pueden mejorar la seguridad y facilitar una adopción más ordenada.
En LurNova entendemos la soberanía tecnológica como la capacidad de una empresa para decidir cómo utiliza su inteligencia artificial y conservar el control sobre sus activos digitales. Porque la inteligencia artificial, si no es segura, no es inteligente. Y el primer paso para garantizar esa seguridad es conocer qué sistemas están funcionando, a qué se conectan y quién los supervisa.
Si tu organización está incorporando agentes, automatizaciones o herramientas de IA, desde LurNova podemos ayudarte a evaluar su arquitectura y definir un entorno empresarial seguro, trazable y adaptado a tus necesidades.
Cofundador y CTO de LurNova, con más de 20 años de experiencia en el desarrollo de tecnologías digitales. Especializado en el diseño de arquitecturas y soluciones de inteligencia artificial seguras, privadas y gobernadas para las organizaciones.
