Cinco pasos para gestionar herramientas de IA en la sombra sin ralentizar a los empleados – CYBERDEFENSA.MX

Cuando un empleado instala un asistente de escritura con IA, conecta un copiloto de codificación a su IDE o comienza a resumir reuniones con una nueva herramienta de navegador, está haciendo exactamente lo que debería hacer un empleado productivo: encontrar formas más rápidas de trabajar.

Hoy en día, en la mayoría de las organizaciones, los empleados utilizan de tres a cinco herramientas de inteligencia artificial en un día determinado. La mayoría nunca fueron revisadas por TI. Una parte importante se conecta a los datos corporativos a través de tokens OAuth o sesiones de navegador, dándoles acceso a unidades compartidas, correos electrónicos y documentos internos que el empleado nunca tuvo la intención específica de exponer. Los equipos de seguridad a menudo no tienen visibilidad de nada de esto.

Esta es la brecha de la IA en la sombra, y se está ampliando rápidamente. La mayoría de las herramientas de seguridad se crearon para monitorear el correo electrónico y el tráfico de red que fluye a través de la red corporativa. Una herramienta de inteligencia artificial basada en navegador que se conecta a los datos de la empresa a través de una rápida aprobación de inicio de sesión evita esos controles por completo, porque nunca pasa a través de la red corporativa. De acuerdo a Gartnerel 69% de las organizaciones sospecha o ha confirmado que los empleados están utilizando herramientas de IA prohibidas en el trabajo, y solo el 37% cuenta con una política de gobernanza de la IA. El resultado es una desconexión cada vez mayor entre la forma en que trabajan los empleados y lo que pueden ver los equipos de seguridad.

Un programa que canaliza la adopción de la IA hacia un camino seguro, visible y aprobado brinda a los equipos de seguridad la visibilidad que necesitan y a los empleados las herramientas que desean. Los cinco pasos siguientes muestran exactamente cómo construir uno.

Paso 1: cree una imagen completa de lo que se está ejecutando

Un programa de seguridad sólo puede gestionar lo que puede ver. El primer paso es descubrir qué herramientas de IA se utilizan en toda la organización, y la mayoría de los equipos de seguridad encontrarán la respuesta sorprendente.

Tres áreas representan la mayor parte de la actividad de la IA en la sombra.

  • Conexiones OAuth. La mayoría de las herramientas de inteligencia artificial solicitan acceso a Google Workspace o Microsoft 365 a través de OAuth, lo que les otorga permisos de lectura o escritura sobre datos corporativos. Una auditoría trimestral de aplicaciones de terceros conectadas, clasificadas por alcance de permiso, generalmente muestra docenas de herramientas que el equipo de seguridad nunca revisó.
  • Extensiones del navegador. Muchas herramientas de inteligencia artificial se ejecutan como extensiones del navegador y nunca tocan el sistema operativo, por lo que las herramientas tradicionales de administración de terminales las pasan por alto por completo. Una solución de administración de navegador o un agente liviano instalado en los dispositivos de los empleados puede buscar e identificar qué extensiones están activas en toda la organización.
  • Funciones de IA incluidas en herramientas ya aprobadas. Microsoft Copilot, Google Gemini y Salesforce Einstein son ejemplos de capacidades de IA que pueden haberse introducido después de la revisión original del proveedor, a menudo sin una evaluación de seguridad separada.

También vale la pena realizar una sencilla encuesta a los empleados. Una encuesta enmarcada en ayudar a los empleados a trabajar de forma más segura tiende a obtener respuestas sinceras. Muchas herramientas ocultas surgen a través de encuestas que el descubrimiento automatizado pasa por alto por completo.

El objetivo de este paso es un inventario actual y preciso: cada herramienta de IA en uso, quién la usa y a qué datos tiene acceso.

Paso 2: escriba una política que funcione con los empleados

La mayoría de las políticas de uso aceptable de la IA se estancan por la misma razón: brindan a los empleados una lista de herramientas prohibidas sin orientación sobre cuál es la ruta aprobada. Una política diseñada como una guía práctica, que identifique las herramientas aprobadas y proporcione un proceso claro para solicitar otras nuevas, es la base que los empleados necesitan para tomar buenas decisiones.

Una política eficaz de gobernanza de la IA abarca cinco aspectos.

  • Una lista actualizada de herramientas aprobadas y dónde encontrarlas.
  • Reglas claras de clasificación de datos que especifican qué categorías de datos, incluidos registros de clientes, código fuente e información financiera, nunca deben ingresarse en ninguna herramienta de inteligencia artificial.
  • Un estado de exclusión voluntaria de la capacitación de datos verificado para cada herramienta aprobada. Muchas herramientas de IA utilizan aportaciones de la empresa para mejorar sus modelos de forma predeterminada, a menos que la configuración empresarial esté configurada explícitamente de otra manera. La aprobación debe requerir una exclusión voluntaria confirmada de cualquier herramienta que maneje datos confidenciales.
  • Un proceso definido para solicitar nuevas herramientas, con un tiempo de respuesta objetivo.
  • Una explicación en lenguaje sencillo de por qué existen las pautas.

Ese último elemento importa más de lo que parece. Los empleados que entienden por qué las conexiones OAuth conllevan un riesgo de exposición de datos aplican ese razonamiento a cada decisión que toman sobre herramientas. La política se convierte en una forma de educación cuando se incluye el razonamiento.

Paso 3: cree una vía rápida para solicitudes de nuevas herramientas

Shadow AI crece más rápido en organizaciones donde el proceso de aprobación oficial no puede seguir el ritmo de la tasa de lanzamientos de productos de IA. Un empleado que necesita una herramienta hoy y se enfrenta a una revisión de seguridad de seis semanas encontrará una solución en cuestión de días. El objetivo de este paso es eliminar esa fricción.

  • La mayoría de las solicitudes de herramientas de IA no justifican una revisión completa de la adquisición. Para la mayoría de las herramientas de menor riesgo es suficiente un formulario de admisión estructurado con criterios de evaluación definidos.
  • Un formulario de admisión estructurado y un conjunto definido de criterios de evaluación hacen posible tomar decisiones más rápidas. Para herramientas con acceso limitado a datos, muchas organizaciones consideran factible un plazo de entrega más corto una vez que los criterios de evaluación están documentados y aplicados de manera consistente.
  • Los criterios de evaluación deben cubrir el alcance del acceso a los datos, las prácticas de seguridad del proveedor, el estado de exclusión voluntaria de la capacitación en datos, las certificaciones de cumplimiento y si la herramienta ya tiene un equivalente funcional en la lista aprobada.

Los equipos de seguridad que publican abiertamente su lista de herramientas aprobadas y la mantienen actualizada suelen ver una reducción significativa en el uso de la IA en la sombra. Cuando los empleados saben dónde encontrar las herramientas adecuadas, las utilizan.

Paso 4: utilice la supervisión como capa de seguridad compartida

La visibilidad continua del uso de herramientas de IA en una organización sirve a dos grupos simultáneamente.

  • Los equipos de seguridad obtienen la imagen en tiempo real que necesitan para identificar y abordar la exposición antes de que se convierta en un incidente.
  • Los empleados obtienen una forma de protección que a menudo no tienen por sí solos: una señal cuando una herramienta que están utilizando puede estar poniendo en riesgo sus credenciales o los datos de la empresa.

Un enfoque de monitoreo nativo del navegador brinda a los equipos de seguridad visibilidad de la actividad de la IA sin desviar el tráfico web de los empleados ni agregar fricción al trabajo diario. Las señales que captura se alimentan del perfil de riesgo más amplio de cada empleado, junto con los resultados de la simulación de phishing y los datos de finalización de la capacitación en un solo lugar.

Esa visión combinada es importante porque los comportamientos riesgosos se agravan. Un empleado que hace clic en enlaces de phishing, se salta la capacitación y ejecuta herramientas de inteligencia artificial no aprobadas con acceso a datos confidenciales presenta un riesgo mucho mayor de lo que indicaría cualquier comportamiento individual. Ver el panorama completo en un solo lugar ayuda a los equipos de seguridad a centrarse en los empleados que más necesitan atención.

Paso 5: Facilite el buen comportamiento de seguridad

Los programas de seguridad que hacen que la elección segura sea la opción más fácil son los que siguen los empleados. En el contexto de la gobernanza de la IA, hay dos cosas que lo impulsan: el asesoramiento justo a tiempo y la capacitación que explica el razonamiento detrás de las reglas.

El coaching justo a tiempo ofrece un mensaje breve y contextual en el momento en que un empleado intenta utilizar una herramienta no autorizada. Esto es más efectivo que los módulos de capacitación trimestrales, porque la intervención ocurre en el momento de la decisión. Un mensaje bien diseñado le dice al empleado cuál es la preocupación, lo dirige a una alternativa aprobada y tarda menos de treinta segundos en leerse.

La capacitación que explica el razonamiento detrás de las políticas de gobernanza de la IA genera el tipo de juicio que los empleados pueden aplicar en cualquier situación que encuentren, incluidas las herramientas y amenazas que surgen mucho después de la capacitación misma. El panorama de las herramientas de IA está cambiando lo suficientemente rápido como para que ningún programa de capacitación pueda anticipar cada caso específico. Un empleado que comprenda que las conexiones OAuth al Google Workspace corporativo pueden exponer toda la unidad compartida a un proveedor externo aplicará ese conocimiento a herramientas que no existían hace seis meses.

Creación de un programa de seguridad basado en cómo funcionan los equipos

La adopción de la IA es una señal de que los equipos productivos están haciendo bien su trabajo. Las empresas que crean programas prácticos en torno a ese impulso, con caminos claros hacia herramientas aprobadas y visibilidad en tiempo real para los equipos de seguridad, tienden a manejarlo mejor.

Los equipos de seguridad que cierran esa brecha descubren que el uso de la IA en la sombra disminuye orgánicamente con el tiempo. La visibilidad nativa del navegador, los caminos claros hacia las herramientas aprobadas y el asesoramiento justo a tiempo en el momento del riesgo son lo que lo hacen posible. Cuando los empleados tienen acceso a herramientas efectivas y aprobadas y a un camino rápido y transparente para revisar las nuevas, el incentivo para evitar el sistema desaparece en gran medida.

El producto AI Governance de Adaptive Security brinda a los equipos de seguridad visibilidad en tiempo real de cada herramienta de AI y aplicación paralela que se ejecuta en su organización, con políticas automatizadas y capacitación integrada para empleados justo a tiempo. Obtenga más información en adaptivesecurity.com.

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Los riesgos de seguridad ocultos de la IA en la sombra en las empresas – CYBERDEFENSA.MX

A medida que las herramientas de IA se vuelven más accesibles, los empleados las adoptan sin la aprobación formal de los equipos de seguridad y TI. Si bien estas herramientas pueden aumentar la productividad, automatizar tareas o llenar vacíos en los flujos de trabajo existentes, también operan fuera de la visibilidad de los equipos de seguridad, eludiendo los controles y creando nuevos puntos ciegos en lo que se conoce como IA en la sombra. Si bien es similar al fenómeno de la TI en la sombra, la IA en la sombra va más allá del software no aprobado al involucrar sistemas que procesan, generan y potencialmente retienen datos confidenciales. El resultado es una categoría de riesgo que la mayoría de las organizaciones aún no están preparadas para gestionar: exposición incontrolada de datos, superficies de ataque ampliadas y seguridad de identidad debilitada.

¿Por qué la IA en la sombra se está extendiendo tan rápidamente?

La IA en la sombra se está expandiendo rápidamente en todas las organizaciones porque es fácil de adoptar y útil al instante, aunque en gran medida no está regulada. A diferencia del software empresarial tradicional, la mayoría de las herramientas de inteligencia artificial requieren poca o ninguna configuración, lo que permite a los empleados comenzar a utilizarlas de inmediato. Según un 2024 fuerza de ventas En la encuesta, el 55 % de los empleados informaron que utilizaban herramientas de inteligencia artificial que no habían sido aprobadas por su organización. Dado que muchas organizaciones carecen de políticas claras de uso de la IA, los empleados deben decidir por sí mismos qué herramientas usar y cómo usarlas, a menudo sin comprender las implicaciones de seguridad.

Los empleados pueden utilizar herramientas de IA generativa como ChatGPT o Claude en los flujos de trabajo cotidianos y, si bien esto puede mejorar la productividad, puede dar lugar a que datos confidenciales se compartan externamente sin supervisión. El hecho de que el proveedor de IA utilice o no esos datos para la capacitación del modelo depende de la plataforma y el tipo de cuenta, pero en cualquier caso, los datos han salido de los límites de seguridad de la organización.

A nivel de departamento, la IA en la sombra puede aparecer cuando los equipos integran API de IA o modelos de terceros en aplicaciones sin una revisión de seguridad formal. Estas integraciones pueden exponer datos internos e introducir nuevos vectores de ataque que los equipos de seguridad no pueden ver ni controlar. En lugar de intentar eliminar por completo la IA en la sombra, las organizaciones deben gestionar activamente los riesgos que crea.

Cómo la IA en la sombra es un problema de seguridad

La IA en la sombra a menudo se plantea como una cuestión de gobernanza, pero en esencia es un problema de seguridad. A diferencia de la TI en la sombra tradicional, donde los empleados adoptan software no aprobado, la IA en la sombra implica sistemas que procesan y almacenan datos activamente más allá del alcance de los equipos de seguridad, lo que convierte el uso no autorizado de la IA en un riesgo más amplio de exposición a los datos y uso indebido del acceso.

La IA en la sombra puede provocar fugas de datos imposibles de rastrear

Los empleados pueden compartir datos de clientes, información financiera o documentos comerciales internos con herramientas de inteligencia artificial para completar tareas de manera más eficiente. Los desarrolladores que solucionan problemas de código pueden pegar sin darse cuenta scripts que contienen claves API codificadas, credenciales de bases de datos o tokens de acceso, exponiendo credenciales confidenciales sin darse cuenta. Una vez que los datos llegan a una plataforma de inteligencia artificial de terceros, las organizaciones pierden visibilidad de cómo se almacenan o utilizan. Como resultado, los datos pueden dejar a una organización sin un rastro de auditoría, lo que hace difícil, si no imposible, rastrear o contener una infracción. Según el RGPD y la HIPAA, este tipo de transferencia de datos incontrolada puede constituir una infracción denunciable.

Shadow AI expande rápidamente la superficie de ataque

Cada herramienta de IA crea un nuevo vector de ataque potencial para los ciberdelincuentes. Cuando se adoptan herramientas no aprobadas sin supervisión, pueden incluir API o complementos no aprobados que son inseguros o maliciosos. Los empleados que acceden a las plataformas de IA a través de cuentas o dispositivos personales colocan esa actividad completamente fuera de los controles de seguridad de la organización, y el monitoreo de red tradicional no puede verla. A medida que las organizaciones comienzan a implementar agentes de IA que operan de forma autónoma dentro de los flujos de trabajo, el riesgo se vuelve aún más grave. Estos sistemas interactúan con múltiples aplicaciones y plataformas, creando vías complejas y en gran medida ocultas que los ciberdelincuentes pueden aprovechar.

Shadow AI elude los controles de seguridad tradicionales

Los controles de seguridad tradicionales no se crearon para manejar el uso actual de la IA. La mayoría de las plataformas de IA operan a través de HTTPS, lo que significa que las reglas de firewall estándar y el monitoreo de red no pueden inspeccionar el contenido de esas interacciones sin una inspección SSL, un control que muchas organizaciones no han implementado. Las interfaces de IA conversacional tampoco se comportan como aplicaciones tradicionales, lo que dificulta que las herramientas de seguridad monitoreen o registren la actividad. Debido a esto, los datos se pueden compartir con sistemas de inteligencia artificial externos sin activar ninguna alerta.

La IA en la sombra afecta la seguridad de la identidad

Shadow AI presenta serios desafíos en la gestión de identidades y accesos (IAM). Por ejemplo, los empleados pueden crear varias cuentas en plataformas de inteligencia artificial, lo que genera identidades fragmentadas y no administradas. Los desarrolladores pueden incluso conectar herramientas de inteligencia artificial a sistemas mediante cuentas de servicio, creando Identidades no humanas (NHI) sin una supervisión adecuada. Si las organizaciones carecen de una gobernanza centralizada, estas identidades pueden quedar mal monitoreadas y ser difíciles de gestionar durante todo su ciclo de vida, lo que aumenta el riesgo de acceso no autorizado y exposición a largo plazo.

Cómo las organizaciones pueden reducir el riesgo de la IA en la sombra

A medida que la IA se integra más en los flujos de trabajo diarios, las organizaciones deben apuntar a reducir el riesgo y al mismo tiempo permitir un uso seguro y productivo. Esto requiere que los equipos de seguridad pasen de bloquear por completo las herramientas de inteligencia artificial a administrar cómo se utilizan en el lugar de trabajo, enfatizando la visibilidad y el comportamiento del usuario. Las organizaciones pueden reducir el riesgo de la IA en la sombra siguiendo estos pasos:

  • Establezca políticas claras de uso de IA: Defina qué herramientas de IA están permitidas y qué datos se pueden compartir. Las políticas de seguridad deben ser fáciles de seguir e intuitivas, ya que las reglas demasiado restrictivas sólo empujarán a los empleados a utilizar herramientas no autorizadas.
  • Proporcionar alternativas de IA aprobadas: Cuando los empleados no tienen acceso a herramientas útiles, es más probable que encuentren las suyas propias. Ofrecer soluciones de IA seguras y aprobadas que cumplan con los estándares organizacionales reduce la necesidad de IA en la sombra.
  • Mejore la visibilidad de los patrones de uso de la IA: Si bien no siempre es posible una visibilidad total, las organizaciones deben monitorear el tráfico de la red, el acceso privilegiado y la actividad de API para comprender mejor cómo los empleados usan la IA.
  • Educar a los empleados sobre los riesgos de seguridad de la IA: Muchos empleados se centran únicamente en las ventajas de productividad de las herramientas de inteligencia artificial en lugar de en los riesgos de seguridad. Proporcionar capacitación sobre el uso seguro de la IA y el manejo de datos puede reducir drásticamente la exposición involuntaria.

Beneficios de gestionar eficazmente la IA en la sombra

Las organizaciones que gestionen proactivamente la IA en la sombra obtendrán un mayor control sobre cómo se utiliza la IA en sus entornos. La gestión eficaz de la IA en la sombra proporciona varios beneficios, entre ellos:

  • Visibilidad total de qué herramientas de IA están en uso y a qué datos acceden
  • Reducción de la exposición regulatoria en marcos como GDPR, HIPAA y la Ley de IA de la UE
  • Adopción de IA más rápida y segura con herramientas examinadas y directrices exhaustivas
  • Mayor adopción de herramientas de IA aprobadas, lo que reduce la dependencia de alternativas inseguras

La seguridad debe tener en cuenta la IA en la sombra

La adopción de la IA se está normalizando en el lugar de trabajo y los empleados seguirán buscando herramientas que les ayuden a trabajar más rápido. Dado lo fácil que es acceder a las herramientas de IA y cuán rara vez las políticas de uso siguen el ritmo de la adopción, es inevitable cierto grado de IA en la sombra en cualquier organización grande. En lugar de intentar bloquear por completo las herramientas de IA, las organizaciones deberían centrarse en permitir su uso seguro mejorando la visibilidad de la actividad de la IA y garantizando que tanto las identidades humanas como las de las máquinas estén gobernadas adecuadamente.

guardián® respalda este enfoque directamente, ayudando a las organizaciones a controlar el acceso privilegiado a los sistemas con los que interactúan las herramientas de IA, imponer el acceso con privilegios mínimos para todas las identidades, incluidos los usuarios humanos y los agentes de IA, y mantener un seguimiento de auditoría completo de la actividad en toda la infraestructura crítica. A medida que los agentes de IA se vuelven más frecuentes en los flujos de trabajo empresariales, gobernar las identidades y las rutas de acceso de las que dependen se vuelve tan importante como gobernar las herramientas mismas.

Nota: Este artículo fue escrito cuidadosamente y contribuido para nuestra audiencia por Ashley D’Andrea, redactora de contenido de Keeper Security.

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