Shadow AI: 78% de quien usa IA lleva su propia herramienta

Shadow AI es el uso de herramientas de IA en el trabajo sin aprobación ni visibilidad de la empresa, y los datos muestran que ya es la norma. En el Work Trend Index 2024 de Microsoft y LinkedIn, encuesta de proveedor realizada por Edelman Data & Intelligence a cerca de 31 mil profesionales del conocimiento en 31 países, Brasil incluido, entre febrero y marzo de 2024, el 75% dijo usar IA generativa en el trabajo, y el 78% de esos usuarios llevaba sus propias herramientas, práctica que Microsoft bautizó como BYOAI (bring your own AI). Un estudio académico más grande, de la Universidad de Melbourne con KPMG, encontró a cerca de la mitad de los empleados admitiendo haber puesto información sensible de la empresa en herramientas públicas de IA, con un comportamiento más frecuente en las organizaciones que prohibieron la IA generativa (67%) que en las que no tenían ninguna regla (33%). Mi lectura es que prohibir empuja el uso fuera de la vista del liderazgo, y lo que reduce el riesgo es la combinación de una política breve, una herramienta corporativa y la formación de las personas.

En Iasbeck&Co implementamos CRM y agentes de IA en operaciones B2B y formamos a los equipos que trabajan con ellos, y el uso escondido aparece en el diagnóstico de casi todos los proyectos. Reuní aquí las encuestas con muestra publicada, el caso de Samsung según las fuentes periodísticas originales y lo que están haciendo las empresas. El paso a paso para escribir las reglas está en política de uso de IA, y lo que exige la ley brasileña de protección de datos cuando el dato es personal está en IA y LGPD.

¿Qué es shadow AI y qué es BYOAI?

El término viene de shadow IT, el software que un área de negocio compra o instala sin pasar por TI. El caso más común es el profesional que abre un asistente de IA en su cuenta personal y pega ahí un texto de trabajo, que es el BYOAI de Microsoft y lo que miden las encuestas de abajo. También entran en la cuenta la función de IA que un proveedor ya contratado activa en una actualización sin que nadie revise el contrato y el agente que un empleado crea por su cuenta y conecta a una hoja de cálculo de la empresa. Cada forma pide una respuesta distinta: la cuenta personal se resuelve con herramienta corporativa y regla de datos, la función activada por el proveedor con revisión del contrato, y el agente creado por cuenta propia con registro y dueño, tema de agentes de IA.

¿Cuántos empleados usan IA por su cuenta?

Encuestas con muestras grandes, hechas por organizaciones distintas y con preguntas distintas, llegan a un retrato parecido: el uso de IA en el trabajo ya supera la mitad de los profesionales, y la mayor parte ocurre en herramientas que la empresa no proporcionó.

Work Trend Index 2024: 75% la usa, 78% lleva la suya

Microsoft y LinkedIn recogieron los datos entre el 15 de febrero y el 28 de marzo de 2024, entre profesionales del conocimiento a tiempo completo. Además del 75% de uso y del 78% de BYOAI, el estudio señala que la práctica llega al 80% en las pequeñas y medianas empresas y que el 52% de quienes usan IA en el trabajo se resiste a admitir que la usa en sus tareas más importantes. Solo el 39% de los usuarios había recibido formación en IA de su empresa. Microsoft vende herramientas de IA a empresas y tiene interés en la conclusión de que el empleado necesita una herramienta corporativa; uso el dato porque la muestra, el método y la firma de investigación están publicados.

Universidad de Melbourne y KPMG: 70% usa herramientas gratuitas

El estudio global de 2025 de Gillespie y colegas, de la Universidad de Melbourne, con KPMG encuestó a 48.340 personas en 47 países, entre noviembre de 2024 y enero de 2025, mediante un cuestionario en línea anónimo, y 32.352 de ellas respondieron el bloque sobre trabajo. Tres de cada cinco empleados (58%) dijeron usar IA con regularidad en el trabajo. Entre quienes la usan, el 70% recurre a herramientas públicas gratuitas y el 42% a herramientas proporcionadas por el empleador. Solo dos de cada cinco dijeron que su organización tiene una política u orientación sobre IA generativa, y casi uno de cada cinco no sabía si existía.

Lo que ven los responsables de seguridad y TI

Gartner encuestó a 302 líderes de ciberseguridad entre marzo y mayo de 2025, y el 69% dijo que su organización sospecha o tiene evidencia de que los empleados usan IA generativa pública prohibida. La cifra se refiere a organizaciones, según la percepción de quien cuida la seguridad, y conviene no citarla como porcentaje de personas. En la encuesta de mayo de 2026 de ISACA, la asociación internacional de profesionales de auditoría, gobernanza y seguridad de la información, con más de 3.400 encuestados, el 90% cree que los empleados usan IA en la organización y solo el 38% dice que la empresa tiene una política de IA formal e integral. Otro 30% tiene una política limitada, y el 25% no tiene ninguna política activa.

¿Qué datos ponen los empleados en la IA pública?

El estudio de Melbourne preguntó con qué frecuencia cada empleado había hecho una serie de cosas en el trabajo. Cerca de la mitad (48% a 49%) dijo haber subido a IA pública información sensible de la empresa, como datos financieros, de ventas o de clientes, o material protegido por derechos de autor. Más de la mitad (56%) usó IA sin saber si estaba permitido, y el 57% admitió un uso poco transparente, como presentar como propio un contenido generado por IA. Los autores advierten que, aun con un cuestionario anónimo, las respuestas pueden subestimar el comportamiento.

Comportamiento en el trabajo (Melbourne y KPMG, 2025)	Nunca	Rara vez	A veces o más
Subió información de la empresa a una IA pública	52%	14%	34%
Usó IA de forma contraria a políticas u orientaciones	56%	13%	31%
Usó IA sin saber si estaba permitido	44%	18%	38%
Evitó revelar que usó IA en su trabajo	39%	19%	42%

Dos encuestas de proveedores detallan el tipo de dato. TELUS Digital, empresa de servicios de tecnología y de datos para IA, encuestó en enero de 2025, mediante la plataforma Pollfish, a mil empleados de empresas estadounidenses con 5 mil o más trabajadores que usan asistentes de IA. De ellos, el 68% accede a asistentes públicos con su cuenta personal y el 57% admitió haber puesto información sensible en ellos: datos personales como nombre, correo y teléfono (31%), detalles de productos o proyectos no lanzados (29%), información de clientes, incluidas conversaciones y llamadas grabadas (21%), y datos financieros como ingresos, márgenes y previsiones (11%). En el estudio de privacidad de Cisco publicado en enero de 2024, con 2.600 profesionales de privacidad y seguridad en 12 países, el 48% admitió haber puesto información no pública de la empresa en IA generativa, y la muestra está formada justo por quienes deberían conocer el riesgo.

En la operación comercial, la lista de TELUS resulta conocida. El analista de marketing sube la planilla de inscritos de un evento, con nombre, cargo y teléfono, para pedir una segmentación, y el SDR pega en un chat personal la transcripción de la llamada hecha con una aplicación gratuita. A fin de mes, el gerente le pide al asistente de su cuenta personal un análisis de la previsión del trimestre, con el valor de cada negocio. Todos querían entregar más rápido, y ninguno leyó los términos de uso de la herramienta.

¿Qué pasó en Samsung en 2023?

El caso más citado de filtración por empleados tiene dos fuentes periodísticas primarias. El 30 de marzo de 2023, la revista surcoreana Economist Korea publicó en exclusiva que la división de semiconductores de Samsung Electronics había habilitado ChatGPT con un aviso para que los empleados cuidaran la seguridad de la información, y que en menos de 20 días la empresa identificó tres incidentes. Dos involucraron código fuente, pegado en el chat para corregir un error y para optimizar un programa de identificación de defectos, y el tercero fue la transcripción de una reunión interna, pegada para generar el acta. La empresa limitó cada pregunta a 1.024 bytes, abrió una investigación con posibilidad de sanción y empezó a estudiar un servicio de IA propio. El 2 de mayo, Bloomberg informó, con base en un memorando interno, que Samsung prohibió las herramientas de IA generativa para el personal de una de sus mayores divisiones, preocupada por los datos guardados en servidores externos y difíciles de borrar, y que preparaba herramientas internas.

El caso suele contarse como imprudencia de ingenieros, y la cronología cuenta otra historia. La empresa habilitó una herramienta pública con un aviso genérico, sin herramienta corporativa, sin regla sobre qué dato podía entrar y sin formación, y reaccionó al incidente con una prohibición. Los empleados estaban depurando código y redactando actas con la herramienta que tenían a mano. Esa secuencia de habilitar sin estructura y después prohibir es la que más veo repetida en las empresas.

¿Funciona prohibir la IA en el trabajo?

El dato más fuerte contra la prohibición viene del estudio de Melbourne. Subir información de la empresa a IA pública y usar IA contra las reglas fueron comportamientos más comunes entre empleados de organizaciones que prohibieron la IA generativa (67%) o que tenían una política que orientaba su uso (56%) que en las organizaciones sin política (33%) o entre quienes no sabían si había regla (38%). Los autores concluyen que la prohibición puede ser ineficaz, que tener una política no garantiza su cumplimiento y que hacen falta orientación clara y educación para el uso responsable.

La comparación es una correlación y admite otras explicaciones. Las empresas que prohíben pueden ser las que tienen más datos sensibles y más uso, y el empleado de una empresa con regla sabe reconocer que la violó, mientras que el de una empresa sin regla puede ni darse cuenta. Aun así, el estudio no encontró señales de que prohibir reduzca el comportamiento, y las otras cifras apuntan en la misma dirección. En el estudio de Cisco, el 27% de las organizaciones había prohibido la IA generativa, al menos por un tiempo, mientras casi la mitad de los profesionales admitía haber puesto en ella información no pública. En la encuesta de TELUS, el 57% puso información sensible en asistentes públicos, en una muestra en la que el 29% reconocía que su empresa prohíbe esa práctica.

¿Cuánto cuesta el shadow AI cuando sale mal?

El informe de costo de filtraciones de datos de 2025 de IBM, realizado por el Ponemon Institute con patrocinio y análisis de IBM, estudió 600 organizaciones que sufrieron una filtración entre marzo de 2024 y febrero de 2025. Una de cada cinco reportó una filtración causada por shadow AI, y las que tenían un nivel alto de shadow AI tuvieron, en promedio, US$ 670 mil más de costo que las de nivel bajo o nulo. Entre esas organizaciones, el 63% no tenía política de gobernanza de IA o todavía la estaba escribiendo. La muestra solo incluye empresas que sufrieron filtraciones, el costo es estimado e IBM vende seguridad, así que leo la cifra como orden de magnitud. Gartner, en el mismo comunicado citado arriba, prevé que para 2030 más del 40% de las empresas tendrá incidentes de seguridad o de cumplimiento ligados al shadow AI.

¿Qué están haciendo las empresas contra el shadow AI?

Las medidas que aparecen en las encuestas caben en tres grupos: reglas, herramientas y formación. Las cifras vienen de encuestas y públicos distintos, y no se suman ni se comparan como serie.

Medida	Dato	Fuente
Política de IA formal e integral	38% de las organizaciones (28% en 2025)	ISACA, 2026
Límite sobre qué datos pueden entrar en la IA	63% de las organizaciones	Cisco, 2024
Límite sobre qué herramientas pueden usar los empleados	61% de las organizaciones	Cisco, 2024
Prohibición de la IA generativa, al menos temporal	27% de las organizaciones	Cisco, 2024
Herramienta proporcionada por el empleador	42% de los empleados que usan IA	Melbourne y KPMG, 2025
Formación en IA para todos los empleados	33% de las organizaciones (22% en 2025)	ISACA, 2026
Formación en IA recibida de la empresa	39% de los usuarios de IA	Work Trend Index, 2024

Cada medida falla cuando llega sola. En la encuesta de TELUS, el 22% de los empleados que tienen un asistente proporcionado por la empresa sigue usando cuentas personales, y en el estudio de Melbourne el comportamiento de riesgo aparece en el 56% de los empleados de organizaciones con política. La formación sin herramienta aprobada enseña a usar mejor la cuenta personal. Por eso implemento las tres juntas, en este orden: la herramienta que la empresa contrata, la regla que dice qué entra en ella y la formación que enseña a usar ambas en el trabajo diario.

Tabla resumen de las encuestas citadas

Fuente	Año	Muestra y método	Hallazgo principal
Microsoft y LinkedIn	2024	~31 mil profesionales del conocimiento, 31 países; encuesta de proveedor	78% de los usuarios lleva IA propia
Melbourne y KPMG	2025	48.340 personas, 47 países, cuestionario anónimo	La mitad subió datos sensibles a IA pública
Gartner	2025	302 líderes de ciberseguridad	69% de las organizaciones sospecha uso prohibido
ISACA	2026	3.400+ profesionales de gobernanza y seguridad	38% tiene política formal de IA
TELUS Digital	2025	1.000 empleados de grandes empresas de EE. UU.; proveedor	57% puso información sensible
Cisco	2024	2.600 profesionales de privacidad, 12 países; proveedor	27% de las organizaciones la prohibió
IBM y Ponemon	2025	600 organizaciones con filtración; proveedor	US$ 670 mil más con shadow AI alto
Economist Korea y Bloomberg	2023	Reportajes, el segundo basado en un memorando interno	Samsung: tres incidentes y prohibición

Lo que estos datos no dicen

Casi todas estas cifras son autodeclaradas: la persona dice si usa IA, qué dato puso y si conocía la regla. Las encuestas a directivos miden percepción, ya que Gartner pregunta si la organización sospecha un uso prohibido e ISACA pregunta si el profesional cree que los empleados usan IA. Cuatro fuentes vienen de empresas que venden IA, servicios de datos o seguridad, y cada una tiene interés comercial en soluciones para el problema que mide. Las definiciones también varían: “información sensible” en TELUS incluye nombre y teléfono, Cisco pregunta por información no pública de la empresa, y el Work Trend Index cubre solo a profesionales del conocimiento.

Los datos sobre prohibición y sobre costo de filtraciones muestran asociación, y ninguno de los estudios fue diseñado para probar causa. También faltan datos específicos de Brasil. El Work Trend Index y el estudio de Melbourne incluyen a Brasil en la muestra, pero las cifras citadas aquí son globales, y la TIC Empresas del Cetic.br, que analizo en IA en las empresas brasileñas, mide la adopción por parte de la empresa y solo pregunta a las que tienen área o especialista de TI, lo que deja fuera el uso informal del empleado.

Lo que el liderazgo hace con estas cifras

1. Parte de que el uso ya existe y mide antes de decidir. Una encuesta anónima, con la garantía de que el uso declarado no tendrá sanción, muestra qué herramientas usa el equipo, con qué cuenta y para qué tareas.
2. Contrata la herramienta corporativa antes de publicar la regla. Elígela por las tareas que surgieron en el relevamiento, con acceso por el correo de la empresa y, cuando el proveedor lo ofrezca, una configuración que impida usar el contenido para entrenar el modelo. Prohibir la cuenta personal sin ofrecer alternativa repite el caso de Samsung.
3. Escribe una regla breve sobre datos. Di qué tipo de información puede entrar en cada herramienta, con ejemplos de la rutina comercial como la lista de inscritos del evento y la previsión del trimestre.
4. Lleva al CRM el uso que toca datos de clientes. El historial, las transcripciones y los tickets rinden más en un agente con permisos definidos, dueño y registro que en un chat suelto, y la empresa puede ver lo que se ejecuta.
5. Forma a las personas según el rol que cumplen. Vendedores, analistas de marketing y CS necesitan aprender a pedir, a revisar y a reconocer el dato que no puede salir.
6. Revisa cada trimestre. Sigue cuánto del uso pasó a las cuentas corporativas, el plazo de respuesta a los pedidos de herramientas nuevas y las funciones de IA que los proveedores activaron en los sistemas ya contratados.

Lo que RR. HH. y Formación sacan de estos datos

Para RR. HH., la cifra que más pesa es la de transparencia. En el Work Trend Index, el 52% se resiste a admitir que usa IA en las tareas importantes, y en el estudio de Melbourne el 57% admitió ocultar el uso o presentar como propio el contenido generado. Mientras la persona crea que usar IA cuenta en su contra, el uso sigue escondido, y ninguna política alcanza lo que la empresa no ve. RR. HH. ayuda cuando trata el uso declarado como competencia, incluye la regla de datos en el onboarding de empleados y prestadores y organiza la formación por rol, como describo en formación en IA para empresas. En el estudio de Melbourne, la percepción de apoyo de la organización al uso responsable fue el factor más asociado a beneficios de la IA en el trabajo, con una correlación de 0,56, por encima de la formación (0,24) y del conocimiento (0,42).

El shadow AI disminuye cuando la empresa ofrece una herramienta, dice qué dato puede entrar en ella y enseña a las personas a usar ambas en el trabajo que ya hacen. Esa tercera parte es el trabajo de la formación in company en IA aplicada, con grupos para liderazgo, ventas, marketing y atención armados sobre los procesos y las reglas de la empresa. Entrega la biblioteca de prompts por área y la arquitectura de agentes, con lo que cada agente lee, lo que ejecuta y quién aprueba.

Preguntas frecuentes

¿Qué es shadow AI?

Shadow AI es el uso de herramientas de IA en el trabajo sin aprobación ni visibilidad de la empresa, como el asistente en la cuenta personal, la extensión del navegador o la función de IA que un proveedor activó sin revisión. BYOAI, de bring your own AI, es el nombre que Microsoft le dio al hábito de llevar tu propia herramienta al trabajo.

¿Cuántos empleados usan IA sin autorización de la empresa?

En el Work Trend Index 2024, el 78% de los profesionales que usan IA en el trabajo llevaba sus propias herramientas. En el estudio de la Universidad de Melbourne con KPMG, el 70% de los empleados que usan IA recurre a herramientas públicas gratuitas, y el 56% dijo haber usado IA sin saber si estaba permitido.

¿Prohibir ChatGPT en la empresa resuelve el problema?

Los datos disponibles indican que no. En el estudio de Melbourne y KPMG, subir información de la empresa a IA pública fue más común entre empleados de organizaciones que prohibieron la IA generativa (67%) que en las organizaciones sin política (33%). El resultado muestra asociación y no prueba causa, pero ninguno de los estudios citados aquí encontró un efecto protector de la prohibición.

¿Qué tipo de datos ponen los empleados en la IA pública?

En la encuesta de TELUS Digital a mil empleados de grandes empresas estadounidenses, los más citados fueron datos personales (31%), detalles de productos o proyectos no lanzados (29%), información de clientes (21%) y datos financieros confidenciales (11%). En la operación comercial, eso incluye listas de leads, transcripciones de llamadas y previsiones de ingresos.

¿Qué pasó con Samsung y ChatGPT?

En marzo de 2023, Economist Korea informó de tres incidentes en la división de semiconductores en menos de 20 días después de habilitar ChatGPT, dos con código fuente y uno con la transcripción de una reunión. En mayo, Bloomberg informó, con base en un memorando interno, que la empresa prohibió las herramientas de IA generativa en una de sus mayores divisiones y preparaba herramientas propias.

¿Cómo preparo al equipo para usar IA sin exponer datos de la empresa?

Contrata primero la herramienta corporativa para las tareas que el equipo ya hace a escondidas, escribe una regla breve sobre qué dato puede entrar en cada herramienta y forma a cada área con ejemplos de su propia rutina. Mide el paso del uso a las cuentas corporativas en los meses siguientes y trata el uso declarado como competencia, para que nadie necesite esconderlo.