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¿Qué es IA Shadow? Riesgos y soluciones para empresas

IA Shadow es el uso no aprobado de herramientas de IA generativa y características por parte de empleados. Conoce más sobre los riesgos y lo que los equipos de TI pueden hacer para mitigar shadow AI.


Candace Marshall

Candace Marshall

Vicepresidente de Marketing de Productos, IA y Automatización

Última actualización en 15 de mayo de 2026

¿Qué es IA Shadow? Riesgos y soluciones para empresas

Con el crecimiento de la nueva tecnología viene la curiosidad, especialmente para tecnología como la inteligencia artificial (IA) y herramientas de automatización que pueden hacer el trabajo más fácil y eficiente. Aunque, incluso con un aumento y avalancha de ingenio, las empresas a veces se resisten a adoptar tecnología a primera —o incluso segunda— vista.

Sin embargo, resistirse al cambio no necesariamente detiene a los empleados de experimentar secretamente con el uso de IA, especialmente a medida que herramientas como Microsoft Copilot, ChatGPT y Claude hacen esta tecnología más accesible para empleados no técnicos. Esto se llama shadow AI, y es un fenómeno creciente en varias industrias.

Usa nuestra guía para conocer más sobre shadow AI, su auge en CX y otras industrias, riesgos y estrategias de mitigación.

Más en esta guía:

¿Qué es shadow AI?

Para satisfacer sus necesidades en el lugar de trabajo, casi el 50 por ciento de los agentes de servicio al cliente usan shadow AI.

Shadow AI es el uso de herramientas de IA externas no aprobadas o no autorizadas sin conocimiento de la empresa o supervisión de los equipos de TI. En varias industrias, los empleados recurren a shadow AI como:

  • Generadores de contenido para escribir correos electrónicos
  • Herramientas de análisis de IA para apoyar reportes
  • Herramientas de IA de RRHH para evaluar solicitantes de empleo
  • Generadores de imágenes con IA
  • Asistentes de codificación con IA instalados privadamente
  • Herramientas de evaluación de riesgos para analizar riesgos de crédito o fraude

Además, según nuestro Reporte de Tendencias de Experiencia del Cliente Zendesk 2026, casi el 50 por ciento de los agentes de servicio al cliente usan shadow AI, incluyendo:

  • Herramientas y software de IA generativa no autorizados
  • Asistentes de servicio con IA no autorizados
  • Herramientas de productividad impulsadas por IA no aprobadas

Para empresas que no están dispuestas o no pueden implementar IA en el servicio al cliente u otras industrias, shadow AI es a menudo prevalente.

Shadow AI vs. shadow IT

Shadow AI y shadow IT se refieren al uso no aprobado de tecnología dentro de una organización, pero los tipos de tecnología utilizados y los riesgos potenciales son donde se encuentran las mayores diferencias:

  • Shadow AI: Uso de herramientas y tecnología de IA sin la aprobación de equipos de TI o gobernanza de datos.
  • Shadow IT: El uso de software de TI, hardware o infraestructura, generalmente en una red empresarial.

Los riesgos de shadow IT están contenidos a los equipos o miembros del equipo que usan herramientas no autorizadas, mientras que los riesgos de shadow AI pueden ocurrir en toda una organización.

Las diferencias entre shadow AI y shadow IT
 Shadow AIShadow IT
DefiniciónUso de herramientas y tecnología de IA sin aprobación del equipo de TI o gobernanza de datosUso de software de TI, hardware o infraestructura no aprobados en una red empresarial
AdopciónAdoptado por empleados individuales que buscan mejorar la productividad y conveniencia de herramientasAdoptado por empleados o equipos para abordar desafíos de TI en tiempo real
Gobernanza y cumplimientoCarece de supervisión y control del equipo de TI o datosCarece de supervisión más amplia de TI u organización
Riesgos
  • Privacidad de datos
  • Sesgos del modelo de IA
  • Violaciones de cumplimiento
  • Falta de transparencia
  • Brechas de datos
  • Incumplimiento regulatorio
  • Amenazas de seguridad de red
Impacto culturalFomenta la innovación pero arriesga inconsistencia en el uso de datos y toma de decisionesPromueve la agilidad pero arriesga un entorno de TI fragmentado y silos reforzados
EjemploEl equipo de servicio al cliente usa una herramienta de IA no aprobada para analizar el sentimiento del clienteEl empleado usa un servicio de almacenamiento no aprobado para almacenar y compartir archivos de trabajo

El auge de shadow AI

En algunas industrias, el uso de shadow AI ha aumentado hasta un 250 por ciento año tras año.

El crecimiento explosivo de la tecnología de IA, incluyendo IA generativa y conversacional, ha dado lugar a su adopción desde la base. La mayor accesibilidad de herramientas de IA orientadas al consumidor (que necesitan poco o ningún conocimiento técnico) y una falta de gobernanza oficial de IA permiten a los empleados buscar y usar soluciones de IA disponibles pero no verificadas.

Según nuestro Reporte de Tendencias CX 2026, el uso de shadow AI en algunas industrias ha aumentado hasta un 250 por ciento año tras año, exponiendo a las empresas a un riesgo significativo. Este desarrollo tiene implicaciones serias para la seguridad de datos, cumplimiento y ética empresarial, y muchos empleados optan por shadow AI en lugar de soluciones autorizadas y respaldadas por la empresa porque:

  • Están frustrados con las herramientas existentes.
  • Pueden acceder y navegar fácilmente las soluciones disponibles.
  • Necesitan cumplir acciones específicas.
  • Tienen un deseo de aumentar la productividad personal y del equipo.

Este abismo continuará creciendo si los tradicionalistas de CX retrasan el desarrollo de soluciones de IA, ya sea debido al presupuesto, conocimiento o apoyo interno. Pero a medida que las organizaciones lidian con esta nueva realidad, muchos pioneros de CX continúan logrando un equilibrio entre usar soluciones de IA aprobadas, como agentes de IA y automatización de experiencia del cliente (CXA), y mantener la supervisión necesaria.

Riesgos de shadow AI

Los tres riesgos más comunes de shadow AI incluyen brechas de datos, cumplimiento de regulaciones y alucinaciones de IA.

Si no se gestiona o mitiga adecuadamente, shadow AI presenta serios riesgos organizacionales, incluyendo:

  • Vulnerabilidades de seguridad: Desde acceso no seguro a datos hasta fugas de datos, shadow AI a menudo prescinde de medidas de seguridad típicas y hace a las empresas vulnerables a ataques.
  • Integridad de la información: Dado que shadow AI tiene menos supervisión y protocolos de seguridad verificados, los datos empresariales pueden estar comprometidos o en riesgo de ser manipulados.
  • Desafíos de cumplimiento: Si los empleados comparten datos sensibles con plataformas de IA de terceros sin permiso o conocimiento de la empresa, el potencial de violar regulaciones y NDA aumenta.
  • Amenazas de ciberseguridad: Las herramientas no aprobadas y no verificadas pueden introducir bugs, malware o código defectuoso en los procesos empresariales.
  • Calidad inconsistente: Las soluciones de IA aisladas y no interoperables pueden producir resultados inconsistentes o no confiables que pueden dañar las relaciones con clientes o reputaciones de empleados.

Incluso si los empleados adoptan shadow AI para aumentar la eficiencia, pueden impactar negativamente el uso de recursos, la escalabilidad del proyecto y la privacidad de datos del cliente.

Gestión y mitigación de shadow AI

Las herramientas autorizadas como AI copilot ayudan al 93 por ciento de los pioneros CX a sentirse cómodos con la IA y explorar casos de uso avanzados.

La IA en el lugar de trabajo llegó para quedarse, por lo que deshacerse de shadow AI sin tener un plan para adoptar soluciones en toda la organización es casi imposible. A continuación, hemos incluido una lista de mejores prácticas de gestión y mitigación a tener en cuenta mientras trabajas hacia el cambio:

  • Autoriza herramientas de IA: Si quieres mitigar shadow AI, proporciona herramientas razonables y útiles para que tus empleados las usen. A menudo, las herramientas autorizadas tienen licencias empresariales que ofrecen seguridad adicional.
  • Establece pautas claras de uso de IA. Crea especificaciones claras y concisas sobre las expectativas de uso de IA de tu empresa. Para marcas de la industria de servicios, sigue las mejores prácticas de ética de IA en CX.
  • Desarrolla un marco de gobernanza de IA. Considera el sesgo y la cultura mientras colaboras para crear un conjunto de políticas y prácticas para guiar el uso e implementación de sistemas de IA.
  • Crea un Centro de Excelencia de IA (CoE). Este equipo o departamento imparcial y diverso gestiona y dirige las iniciativas de IA de una empresa.
  • Prioriza la educación y capacitación en IA. Estos programas deben cubrir los riesgos y consecuencias del uso de IA junto con un resumen de cómo usar herramientas o soluciones específicas.
  • Crea una cultura de uso seguro de IA. Con tu gobernanza liderando el camino, apóyate en herramientas de IA, como una base de conocimientos con IA, para comunicar a tus equipos que el uso de IA está respaldado internamente.
  • Apoya la alineación entre negocio y TI. Asegura que las herramientas de IA aborden las necesidades operacionales y se adhieran a los estándares de seguridad, cumplimiento y desempeño.
  • Proporciona oportunidades de experimentación seguras. Crea entornos designados para experimentación para permitir que los equipos exploren nuevas aplicaciones de IA en espacios seguros y monitoreados.
  • Fomenta la transparencia de IA. Sé abierto con tus equipos sobre la importancia de fomentar la adopción e integración responsable de soluciones de IA aprobadas enseñándoles cómo funcionan tus herramientas de IA y cómo usarán los datos.
  • Usa herramientas de aseguramiento de calidad (QA) y monitoreo. Evalúa regularmente los hallazgos de monitoreo de calidad para evaluar si tus equipos están usando shadow AI según la consistencia y condición de su trabajo.
  • Busca señales de advertencia. Mantén un ojo en patrones de datos inusuales, picos de productividad inexplicables, inconsistencias en respuestas o documentación, y resultados de trabajo no estándar (tanto negativos como positivos).
  • Evalúa el uso potencial. Usa herramientas de monitoreo de red, encuestas anónimas de empleados y análisis de gastos para obtener retroalimentación sobre herramientas en uso y posible uso de shadow AI.
  • Reconoce e integra innovaciones. Reconoce innovaciones valiosas de shadow AI e incorpora hallazgos en los sistemas de tu negocio para fomentar la creatividad continua dentro de aplicaciones aprobadas.
  • Refuerza los controles de acceso. Selecciona y activa manualmente el acceso a datos sensibles para gestionar datos de clientes de manera segura, incluso si los empleados usan shadow AI.

Es hora de abrazar el crecimiento de la IA, y nuestro Reporte de Tendencias CX 2026 encontró que el 93 por ciento de los pioneros de CX están de acuerdo en que usar herramientas de IA autorizadas ayuda a los empleados a sentirse cómodos con la IA y sus casos de uso avanzados en lugar de dirigirlos hacia alternativas no autorizadas y riesgosas.

Preguntas frecuentes

Impulsa tu negocio con herramientas de IA autorizadas

A medida que las organizaciones navegan shadow AI y su contraparte autorizada, la clave del éxito radica en la gestión proactiva que prioriza la gobernanza tecnológica y el empoderamiento de los empleados.

Con estrategias integrales para ofrecer un soporte estelar a los empleados a través de herramientas y soluciones aprobadas y verificadas, las empresas pueden transformar los desafíos de shadow AI en oportunidades de innovación y crecimiento. Al autorizar herramientas y software impulsados por IA como Zendesk AI copilot, también puedes apoyar el desempeño de los empleados con respuestas sugeridas, insights en tiempo real y recomendaciones de personalización.

Combate las sombras y prepara a tus equipos para el éxito con IA con una solución de servicio al empleado impulsada por IA moderna, segura y autorizada.

Candace Marshall

Candace Marshall

Vicepresidente de Marketing de Productos, IA y Automatización

Candace Marshall es una líder experimentada de product marketing con pasión por resolver problemas complejos e impulsar innovación en entornos de alto ritmo. Su carrera comenzó en operaciones e investigación, pero su interés por entender a los clientes y convertir insights en estrategias de impacto la llevó a product marketing. Actualmente, Candace lidera el product marketing de Zendesk AI, incluyendo AI agents y Copilot, impulsando crecimiento en soluciones con IA y en la oferta core de service. Su equipo entrega estrategias end-to-end, desde validación de mercado y messaging hasta ejecución de go-to-market y adopción. Antes de Zendesk, Candace pasó casi una década en LinkedIn, donde construyó y lideró el equipo de product marketing de la división Marketing Solutions, supervisando productos clave de publicidad en un negocio de varios miles de millones de dólares.