¿Qué es la TI en la sombra con IA y cómo detectarla en un ordenador personal?
A medida que las herramientas de inteligencia artificial se integran más en los flujos de trabajo diarios, ha surgido un nuevo riesgo de ciberseguridad: la TI en la sombra con IA. A diferencia de la TI en la sombra tradicional, que implica el uso no autorizado de software o servicios en la nube, la versión con IA se refiere al uso no regulado y, a menudo, invisible de herramientas de inteligencia artificial por parte de los empleados. Comprender y detectar estos riesgos ocultos en ordenadores personales es esencial para mantener la integridad de los datos personales y organizativos.
Comprendiendo la TI en la sombra con IA
La TI en la sombra con IA se refiere al uso de aplicaciones y servicios de inteligencia artificial sin aprobación ni supervisión formal, especialmente en entornos laborales. Esto incluye el uso de herramientas como modelos de lenguaje, software de transcripción o generadores de imágenes que no están oficialmente autorizados por los departamentos de TI.
Estas herramientas suelen ser adoptadas por usuarios que buscan mejorar su productividad o automatizar tareas. Sin embargo, también pueden introducir vulnerabilidades de seguridad, fugas de datos o problemas de cumplimiento si se conectan a archivos sensibles o sistemas internos.
El principal riesgo radica en la falta de visibilidad. Si una herramienta de IA procesa datos confidenciales sin controles adecuados, ni el usuario ni la organización pueden ser conscientes de los riesgos de almacenamiento, transmisión o acceso externo.
Por qué estas herramientas pasan desapercibidas
La mayoría de las aplicaciones de IA no requieren instalación — funcionan desde navegadores web o están integradas en herramientas comunes como editores de documentos. Esto significa que los métodos tradicionales de monitorización de dispositivos pueden no detectarlas.
Además, muchas herramientas de IA están incrustadas en software legítimo o extensiones de navegador, por lo que pueden parecer inofensivas. Los empleados también pueden utilizar dispositivos personales para acceder a estos servicios, evitando los controles de la empresa.
Esto dificulta su detección, ya que la actividad relacionada con IA puede parecer navegación o trabajo normal. Sin una monitorización especializada, estas herramientas pueden pasar desapercibidas durante mucho tiempo.
Métodos para detectar IA en la sombra en un ordenador personal
Detectar el uso de IA no autorizada requiere una combinación de revisión manual y asistencia tecnológica. Se puede comenzar revisando el historial del navegador en busca de dominios relacionados con IA (como ChatGPT, Jasper, Copy.ai, entre otros).
Otro método consiste en auditar las extensiones instaladas en navegadores como Chrome o Firefox. Muchas herramientas de asistencia con IA están integradas como complementos que pueden acceder a datos o modificar entradas del usuario.
También es útil supervisar el rendimiento del sistema y la actividad de red. Transferencias de datos frecuentes a dominios desconocidos o aumentos inusuales en el uso de CPU/RAM pueden indicar el uso de herramientas de IA.
Herramientas útiles para la detección
Herramientas de seguridad como antivirus con monitorización de comportamiento (por ejemplo, Bitdefender, Kaspersky) pueden detectar aplicaciones sospechosas. Algunas soluciones empresariales como EDR también están adaptadas para identificar herramientas de IA.
Programas gratuitos como Process Explorer o Wireshark ayudan a identificar procesos activos y comunicaciones de red que pueden revelar actividad no autorizada. En macOS, Monitor de Actividad y Little Snitch ofrecen funciones similares.
El monitoreo a nivel del sistema puede detectar herramientas incluso cuando se utilizan en el navegador, especialmente si acceden a archivos o generan solicitudes web en segundo plano.
Cómo gestionar los riesgos de la TI en la sombra con IA
No todo uso de IA es perjudicial, pero su uso no regulado conlleva riesgos. Por eso es importante establecer directrices claras sobre qué herramientas están permitidas y en qué condiciones.
Definir límites ayuda a los usuarios a comprender el uso aceptable, especialmente cuando se trata de datos sensibles. Fomentar la transparencia es clave: los usuarios deben informar sobre las herramientas de IA que utilizan para evitar violaciones de seguridad.
Por último, estar al día sobre nuevas tecnologías de IA es fundamental. Muchas herramientas evolucionan rápidamente, y su funcionalidad puede cambiar, aumentando los riesgos potenciales.
Buenas prácticas para prevenir riesgos
Implementa una lista blanca de herramientas aprobadas y actualízala con frecuencia. Supervisa la actividad de red y del dispositivo para detectar anomalías. Educa a los usuarios sobre los riesgos de utilizar herramientas de IA no autorizadas.
Activa la autenticación de dos factores en servicios utilizados por herramientas de IA para reducir el riesgo de robo de credenciales. Evita conectar herramientas no aprobadas a correos electrónicos, almacenamiento en la nube o editores de documentos.
En definitiva, es esencial encontrar un equilibrio entre innovación y seguridad. Detectar y gestionar la TI en la sombra con IA permite aprovechar sus ventajas sin comprometer la protección de los datos.
