Shadow AI: lo que tu equipo está pegando en ChatGPT

Esta semana, en tu empresa, alguien ha pegado datos de un cliente en ChatGPT para ahorrarse veinte minutos. No lo ha hecho por imprudencia. Tenía una entrega encima, la herramienta aprobada era más lenta o directamente no existía, y nadie le había dicho nunca dónde estaba la raya. Eso tiene nombre, se llama shadow AI, y en España es más grande que en casi ningún sitio por una razón muy concreta.

Dirijo Aivy, una agencia de automatización que nació en Melbourne y hoy trabaja con pymes españolas, y esta conversación la tengo cada semana. Casi nunca empieza como un problema de seguridad. Empieza porque alguien ve una suscripción rara en una nota de gastos, o lee un informe que no suena a nadie de la casa. Para cuando sale a la luz, la práctica lleva meses instalada y es mucho más común de lo que nadie esperaba.

Esta guía va de eso: cuánta IA en la sombra hay de verdad en las empresas españolas, qué dice la AEPD sobre meter datos en estas herramientas, qué te obliga ya el Reglamento de IA, cuánto cuesta cuando sale mal y, sobre todo, qué hacer sin prohibirlo todo. Los datos son de aquí, no traducidos.

Qué es el shadow AI, y por qué no es el viejo shadow IT

El shadow AI, o IA en la sombra, es el uso de herramientas de inteligencia artificial que la empresa no ha aprobado, con datos de la empresa. El nombre viene del shadow IT, aquel problema de hace una década de gente que se llevaba el trabajo a su Dropbox personal o a un grupo de WhatsApp porque la vía oficial era un suplicio. El comportamiento se parece. Las consecuencias no.

Con el shadow IT el dato sigue siendo un fichero en un sitio. Lo encuentras, revocas el acceso, lo borras y puedes demostrar que lo has borrado. Con el shadow AI el dato se pega dentro de una conversación. Sale como texto, puede quedarse almacenado, puede entrenar al modelo según el plan que tenga esa persona, y no hay ningún fichero que recuperar. En la mayoría de los casos ni siquiera puedes reconstruir qué se envió.

En los proyectos me encuentro siempre tres variantes, y conviene separarlas porque piden respuestas distintas. La primera es la herramienta no aprobada: alguien usa ChatGPT cuando el estándar de la casa es Copilot.

La segunda es la herramienta aprobada con cuenta no aprobada, y es la más común y la más difícil de ver: la empresa tiene su contrato con condiciones de tratamiento de datos, pero esa persona entra con su cuenta gratuita personal. La tercera es la automatización no aprobada, cuando alguien conecta un agente de IA a un sistema del negocio con su propia clave de API.

Cuánta IA en la sombra hay en las empresas españolas

Aquí está el dato que hace de España un caso distinto, y no lo verás en los artículos traducidos. Según el INE, el 21,1% de las empresas españolas de diez o más empleados usaba inteligencia artificial en el primer trimestre de 2025. Es un salto enorme, 8,7 puntos en un año, pero sigue significando que cuatro de cada cinco empresas no la han adoptado de forma oficial.

En las de menos de diez empleados la cifra baja al 13,4%. Si tu empresa está en ese grupo, en la guía de IA para pymes está el orden por el que merece la pena empezar.

Ahora pon al lado el otro dato. En el informe Oh Behave de CybSafe y la National Cybersecurity Alliance, sobre unas 7.000 personas, el 65% de los participantes declara usar IA y el 43% de los trabajadores admite haber compartido información sensible del trabajo con herramientas de IA sin que su empresa lo supiera. El 52% no ha recibido ninguna formación sobre los riesgos de seguridad o privacidad de estas herramientas.

Esa distancia es el shadow AI español y conviene mirarla despacio. En un país donde solo una de cada cinco empresas ha adoptado la IA oficialmente, pero dos de cada tres trabajadores ya la usan, la herramienta no ha entrado por la puerta de la empresa. Ha entrado por la del empleado. Cuanto menor es la adopción oficial, mayor es la sombra, porque no hay una vía aprobada que competir.

Qué pega la gente en ChatGPT, Claude o Copilot

El patrón se repite tanto que casi se puede predecir. Un asesor pega el balance de un cliente para redactar el informe de gestión. Un abogado pega un contrato para que se lo resuma. Un desarrollador suelta un trozo de código propietario en un asistente gratuito para encontrar un fallo, que tiene su propio riesgo si miras cómo de distinto es el código que escribe cada modelo. Alguien de marketing sube un Excel con nombres y correos de clientes para segmentar una campaña.

Alguien de personal pega currículums para cribarlos. En el caso de las asesorías el patrón es tan constante que se puede dar por hecho, y es también donde el dato que sale por la puerta es más delicado.

Nada de esto es mala fe, y este es el punto que más me cuesta transmitir en las reuniones de dirección. Cuando el 65% de la gente ya usa estas herramientas y el 52% no ha recibido ninguna formación sobre sus riesgos, no tienes un problema de disciplina. Tienes un problema de instrucciones. La gente está resolviendo su trabajo con lo que tiene a mano.

Lo que lo vuelve delicado en España es el tipo de dato. Balances, contratos, currículums y listados de clientes son casi siempre datos personales a efectos del RGPD, y en la mayoría de los casos el modelo se ejecuta en infraestructura fuera de la Unión Europea. Esa combinación es la que convierte un atajo de productividad en una cesión de datos.

Qué dice la AEPD sobre meter datos en herramientas de IA

Muchas empresas dan por hecho que esto es terreno sin regular hasta que llegue no sé qué ley futura. No lo es. La Agencia Española de Protección de Datos publicó en enero de 2026 un decálogo llamado Cuidado con lo que le confIAs, y es inusualmente directo para venir de un regulador.

La AEPD recomienda no compartir con la IA datos personales, y cita expresamente nombre completo, dirección, número de teléfono, DNI o NIE e imágenes de personas, ni información delicada o sensible, donde incluye detalles médicos, financieros o contractuales y la geolocalización. En el ámbito laboral añade que no se debe incluir información que revele datos confidenciales de la entidad, ni de su personal ni de sus clientes.

Léelo otra vez pensando en lo que hace tu equipo un martes cualquiera. Un contrato tiene datos contractuales. Un balance tiene datos financieros. Un currículum tiene nombre completo, dirección y teléfono. El decálogo de la AEPD no describe un escenario exótico, describe el trabajo normal de una asesoría, un despacho o un departamento de personal. La Agencia tiene además una guía específica sobre la adecuación al RGPD de los tratamientos que incorporan IA, que es donde está el detalle de bases de licitud y transferencias internacionales.

Qué te obliga ya el Reglamento de IA, y qué cambia el 2 de agosto

Con el Reglamento europeo de IA pasa algo parecido. La obligación que más te afecta en materia de shadow AI no llega en el futuro, lleva viva desde el 2 de febrero de 2025: el artículo 4, alfabetización en IA, que obliga tanto a proveedores como a empresas usuarias a adoptar medidas para que quien maneja estas herramientas sepa lo que hace.

Traducido a lo que nos ocupa: si tienes gente pegando datos de clientes en un chat sin que nadie le haya explicado nunca qué puede pasar, estás incumpliendo una obligación que lleva año y medio en vigor. Conviene matizarlo: la redacción vigente del artículo 4 ya no exige garantizar un nivel concreto por persona, sino medidas para promover la alfabetización, lo que suaviza bastante el listón.

Conviene añadir el matiz honesto, y lo desarrollamos en la guía sobre si tienes que cumplir la ley de IA usando solo ChatGPT: el artículo 4 no aparece en la lista de obligaciones multables del artículo 99, y España todavía no ha desarrollado su régimen sancionador. Es obligatorio, pero hoy no te multan por ello.

El 2 de agosto de 2026 es la fecha general de aplicación del Reglamento. Ese día entra el capítulo de transparencia, el artículo 50, que afecta sobre todo a quien fabrica los sistemas y, en el caso de las empresas usuarias, a revelar los ultrafalsos y los textos generados que se publiquen para informar al público. Y conviene saber lo que no pasa ese día: el alto riesgo del Anexo III, que es donde caen empleo y recursos humanos, se ha aplazado.

El aplazamiento no es un rumor de pasillo: viene del Reglamento (UE) 2026/1744, el llamado Ómnibus Digital de IA, publicado en el Diario Oficial el 24 de julio de 2026 y en vigor desde el 27. Si has leído en algún sitio que el cribado de currículums con IA pasa a ser de alto riesgo este agosto, esa información se ha quedado vieja por unos días.

Cuánto cuesta una brecha con shadow AI

La investigación anual de IBM sobre el coste de una brecha de datos, construida sobre 470 entrevistas en 600 organizaciones que sufrieron una brecha entre marzo de 2024 y febrero de 2025, pone número a esto. Una de cada cinco organizaciones declaró haber sufrido un ciberataque por problemas de seguridad relacionados con shadow AI, y esas organizaciones pagaron de media 670.000 dólares más que las que apenas tenían presencia de shadow AI.

Ese 97% explica por qué cuesta más y no solo por qué cuesta. Una herramienta de IA sin gestionar rara vez es toda la brecha. Es la puerta de entrada. La disciplina que falta ahí es la de siempre, saber quién entra a qué, la misma que tratamos en la guía del mejor gestor de contraseñas para empresas.

Por qué bloquear el shadow AI en el cortafuegos no funciona

Cuando una dirección acepta que el problema existe, el primer impulso es bloquear los dominios y pasar página. He visto fracasar esto suficientes veces como para ser claro con el motivo. El bloqueo de red es binario. Puede impedir que una petición llegue a un dominio, pero no puede mirar dentro de lo que alguien está a punto de enviar y quitarle el nombre del cliente. Es todo o nada, y como el negocio necesita estas herramientas de verdad, en quince días gana el nada.

Además solo cubre el tráfico que controlas. No hace nada con el móvil del bolsillo, con el portátil de casa ni con la cuenta personal en un dispositivo al que tu política no llega. Lo que produce de forma fiable es desplazamiento: el trabajo se va a canales con menos visibilidad todavía que los que acabas de cerrar.

El único control que actúa sobre el contenido y no sobre la conexión es el que se sitúa donde ocurre el pegado, dentro del propio navegador. Por eso las respuestas serias en este terreno están convergiendo en una extensión de navegador instalada por política, capaz de inspeccionar lo que está a punto de salir y quitar o marcar las partes identificativas antes de que se vaya.

Cuesta más de desplegar que una regla de cortafuegos, y es lo único que permite a la gente seguir usando las herramientas mientras el nombre del cliente se queda en casa.

Cómo detectar el shadow AI que ya usa tu equipo

Antes de escribir ninguna política, entérate de lo que pasa. Cuatro vías me han funcionado con empresas españolas, más o menos por orden de esfuerzo.

Empieza por los accesos con inicio de sesión único y por las notas de gastos. Las suscripciones personales a herramientas de IA aparecen en gastos y en tarjetas de empresa más de lo que la gente cree, y un puñado de cargos de veinte euros al mes es un mapa bastante bueno de dónde está la demanda. Luego mira qué dominios de IA ve tu red, no para bloquearlos, sino para dimensionar el problema con honestidad.

La vía que da la foto más fiel, sin embargo, es la menos técnica. Haz una encuesta con amnistía: di claramente que nadie va a tener un problema, que necesitas saber qué herramientas resultan útiles de verdad y que el objetivo es conseguirles una versión aprobada.

En los proyectos, ese correo saca más información que cualquier revisión de registros, porque convierte un ejercicio de cumplimiento en una petición de ayuda. Y te deja la lista de herramientas que merece la pena aprobar, que es el insumo de todo lo demás. Si prefieres partir de algo estructurado, en consultoría de IA hacemos exactamente ese diagnóstico.

Una política de uso de IA que la gente cumpla

Los números de arriba explican por qué fracasan casi todas las políticas de IA. Dos de cada tres personas ya usan estas herramientas y más de la mitad no ha recibido ninguna formación sobre sus riesgos. Una política que aterriza en ese hueco se lee como una prohibición, y las prohibiciones sin alternativa aprobada son exactamente lo que creó el shadow AI.

Una política que aguanta tiene tres partes y cabe en un folio. Primero, una lista corta de herramientas aprobadas con la cuenta con la que hay que entrar, porque el plan de empresa solo te protege si la persona entra con la cuenta correcta. Si estás decidiendo cuál poner en esa lista, la comparativa entre ChatGPT, Claude y Copilot tiene el criterio.

Segundo, una lista de lo que no se pega nunca, escrita en cristiano: datos identificativos de clientes, información médica, credenciales, cuentas sin publicar. No una taxonomía de categorías, sino ejemplos que la gente reconozca de su propia mesa. Tercero, una vía para pedir una herramienta nueva que conteste en días y no en trimestres, que es donde encaja bien la automatización documental cuando el cuello de botella son los papeles, porque un proceso de aprobación lento es una fábrica de shadow AI.

Lo que evitaría es una política que se apoye en la palabra prohibido y se quede ahí. Las empresas que he visto controlar esto lo hicieron facilitando el camino aprobado y vigilando los bordes. Si tu opción oficial es peor que la gratuita, la gente seguirá eligiendo la gratuita y simplemente dejará de contártelo.

Preguntas frecuentes sobre el shadow AI

¿Qué es el shadow AI?

El shadow AI, o IA en la sombra, es el uso de herramientas de inteligencia artificial que la empresa no ha aprobado, con datos de la empresa. Incluye herramientas no autorizadas, herramientas aprobadas usadas con cuentas personales y automatizaciones conectadas sin supervisión.

¿En qué se diferencia el shadow AI del shadow IT?

En el shadow IT el dato es un fichero que puedes localizar y borrar. En el shadow AI el dato se pega en una conversación, por lo que no suele existir inventario que auditar ni forma fiable de recuperarlo.

¿Cuánta IA en la sombra hay en las empresas españolas?

No hay una cifra oficial española, pero sí dos que la enmarcan: el INE sitúa la adopción de IA en el 21,1% de las empresas de diez o más empleados, mientras el informe Oh Behave recoge que el 65% de los trabajadores ya usa IA.

¿Es ilegal usar ChatGPT con datos de clientes?

No es automáticamente ilegal, pero puede activar obligaciones del RGPD. La AEPD recomienda no compartir datos personales ni información sensible con herramientas de IA, e incluye ahí los datos confidenciales de clientes y personal.

¿Qué obligación de la ley de IA me afecta ya?

El artículo 4 del Reglamento de IA, sobre alfabetización, es exigible desde el 2 de febrero de 2025 y obliga también a las empresas que solo usan estas herramientas. Debes adoptar medidas para que quien las usa sepa lo que hace.

¿Qué cambia el 2 de agosto de 2026?

Es la fecha general de aplicación del Reglamento. Entra el capítulo de transparencia del artículo 50. El alto riesgo del Anexo III, que incluye empleo y recursos humanos, se aplazó a diciembre de 2027 por el Ómnibus Digital.

¿Sirve de algo bloquear las webs de IA?

Poco. El bloqueo de red es todo o nada, no puede inspeccionar lo que se va a enviar y no alcanza a los dispositivos personales. Suele desplazar la práctica a canales con menos visibilidad en lugar de frenarla.

¿Cuánto cuesta una brecha con shadow AI?

Según la investigación de IBM sobre el coste de una brecha de datos, las organizaciones afectadas por shadow AI pagaron de media 670.000 dólares más. Una de cada cinco declaró un ataque ligado a problemas de seguridad con shadow AI.

¿Por dónde empieza una pyme española?

Por una encuesta con amnistía y una revisión de las notas de gastos en busca de suscripciones personales a herramientas de IA. Saber qué se usa de verdad, y para qué, es el insumo de cualquier decisión posterior.

Shadow AI: lo que yo haría en los próximos treinta días

Si tuviera que ordenarlo, sería así. La primera semana, encuesta con amnistía y repaso de gastos, sin consecuencias para nadie. La segunda, la lista de lo que no se pega nunca, circulada sola, antes que ninguna política: es la frase más valiosa de todo el ejercicio y no necesita la aprobación de nadie. La tercera, aprobar y dar de alta las herramientas para los tres usos que haya sacado la encuesta, en un plan con contrato de tratamiento de datos. La cuarta, publicar la política en un folio.

Si quieres ayuda para saber qué está corriendo de verdad en tu empresa, o para montar la lista aprobada sin que se convierta en un proyecto de seis meses, es el tipo de trabajo que hacemos en Aivy con pymes de Madrid, Barcelona y Valencia. Puedes ver cómo trabajamos con nuestra agencia de IA en Madrid o reservar una llamada y lo vemos. Y si no haces nada más, haz la encuesta: todo lo útil viene después de saber.

Última actualización: 29 de julio de 2026. Las cifras de adopción son del INE con datos definitivos del primer trimestre de 2025. El calendario del Reglamento de IA refleja el Ómnibus Digital, Reglamento (UE) 2026/1744, en vigor desde el 27 de julio de 2026.