La informática en la sombra cambió para siempre la seguridad empresarial.
Los empleados adoptaron las aplicaciones SaaS más rápido de lo que los equipos de seguridad podían gestionarlas. Datos sensibles Se extendió a través de herramientas no gestionadas. La visibilidad desapareció. El riesgo se multiplicó.
Ahora las organizaciones se enfrentan a un problema mucho mayor.
Los empleados utilizan a diario asistentes de IA, extensiones de navegador, agentes autónomos, asistentes de código y aplicaciones de IA. Muchos se conectan directamente a los datos de la empresa. La mayoría de los equipos de seguridad tienen poca visibilidad sobre cómo estos sistemas acceden, procesan o exponen información confidencial.
La diferencia entre la informática en la sombra y la IA en la sombra radica en la velocidad.
TI en la sombra expansión descontrolada de la infraestructura.
La IA en la sombra acelera la exposición de los datos.
La adopción de la IA ya no depende de la gobernanza. Los equipos de seguridad ahora necesitan visibilidad antes de la estandarización.
Y a diferencia de la informática tradicional en la sombra, los sistemas de IA interactúan activamente con la información sensible. La recuperan, la resumen, la clasifican, la transforman y la comparten.
Eso crea una nueva categoría de riesgo operativo y de seguridad.
En resumen: La IA en la sombra cambia las reglas del juego en materia de seguridad.
• La IA en la sombra crea una exposición oculta de datos confidenciales.
• Las herramientas de seguridad tradicionales a menudo pasan por alto el riesgo impulsado por la IA.
• La gobernanza de la IA requiere descubrimiento, monitoreo y contexto de datos.
• Las identidades de las máquinas aumentan el riesgo de exposición a la IA.
• BigID conecta la actividad de IA, los datos confidenciales y la gobernanza de acceso.
Las organizaciones necesitan tener visibilidad sobre:
- qué sistemas de IA utilizan los empleados
- a qué datos confidenciales pueden acceder esos sistemas
- cómo interactúan las aplicaciones de IA con los datos empresariales
- donde la IA aumenta el riesgo de exposición
- ¿Qué identidades y qué identidades de máquinas impulsan la actividad de la IA?
Sin eso visibilidad, Las organizaciones no pueden gobernar la IA de forma segura.
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, supervisar y gestionar los riesgos de la IA oculta en entornos de nube, SaaS, IA e híbridos.
¿Qué es Shadow AI?
La IA en la sombra se refiere a las aplicaciones, copilotos, agentes y flujos de trabajo de IA que operan sin gobernanza centralizada, visibilidad ni supervisión de seguridad.
A diferencia de la informática en la sombra tradicional, la IA en la sombra interactúa activamente con los datos confidenciales de la empresa.
La IA en la sombra se está expandiendo más rápido de lo que los equipos de seguridad pueden controlarla.
La mayoría de las organizaciones ya tienen dificultades para gestionar la proliferación de software como servicio (SaaS).
La IA agrava el problema.
Los equipos ahora adoptan:
- copilotos de IA
- herramientas de IA basadas en navegador
- agentes de IA autónomos
- asistentes de generación de código
- complementos de IA
- Aplicaciones SaaS impulsadas por IA
- flujos de trabajo de generación aumentada mediante recuperación
Muchos se conectan directamente a:
- datos del cliente
- código fuente
- propiedad intelectual
- información regulada
- documentos internos
- sistemas operativos
Los equipos de seguridad rara vez aprueban estas herramientas de forma centralizada.
Los empleados las adoptan de forma independiente porque la IA mejora la productividad rápidamente.
Eso crea una IA en la sombra.
Y la mayoría de las organizaciones no pueden responder preguntas básicas:
- ¿Qué sistemas de IA utilizan los empleados?
- ¿A qué datos confidenciales acceden esos sistemas?
- ¿Qué identidades interactúan con las aplicaciones de IA?
- ¿Cómo aumenta la actividad de la IA el riesgo de exposición?
- ¿Por dónde fluyen los datos confidenciales en los flujos de trabajo de IA?
Las herramientas de seguridad tradicionales no fueron diseñadas para responder a esas preguntas.
Muchos se centran en la infraestructura, los puntos finales o los inventarios de aplicaciones.
No están conectados:
- uso de IA
- actividad de identidad
- contexto de datos sensibles
- riesgo de acceso
Esa falta de visibilidad crea riesgos.
La IA en la sombra crea un nuevo problema de seguridad de datos.
El mayor riesgo de la IA en la sombra no reside simplemente en el uso de herramientas no autorizadas.
El riesgo real es Acceso no controlado a datos confidenciales.
Los sistemas de IA procesan la información de forma diferente a las aplicaciones tradicionales.
Ellos:
- recuperar datos empresariales de forma dinámica
- resumir información confidencial
- transferir datos entre sistemas
- interactuar con las API continuamente
- generar nuevos resultados a partir de contenido regulado
- exponer vías de acceso ocultas
Las tecnologías de la información en la sombra tradicionales rara vez transformaban los datos.
La IA sí.
Eso cambia la escala y la complejidad de la exposición.
Por ejemplo:
- Un empleado sube datos confidenciales a un asistente de IA público.
- Un copiloto indexa los registros de clientes regulados.
- Una extensión del navegador accede a la documentación interna.
- Un asistente de codificación de IA recupera secretos ocultos.
- Un agente autónomo accede a datos mucho más allá de su propósito previsto.
Las organizaciones suelen descubrir estos riesgos demasiado tarde.
Para entonces, es posible que la información confidencial ya haya quedado expuesta.
La detección de riesgos en la IA requiere visibilidad tanto de la actividad de la IA como de la exposición de datos confidenciales.
Por qué las herramientas de seguridad tradicionales no se llevan bien con Shadow AI
La mayoría de los enfoques de seguridad existentes tratan el riesgo de la IA como un problema más de gestión de aplicaciones.
Ese enfoque resulta insuficiente.
El riesgo que supone la IA es, fundamentalmente, un problema de seguridad de los datos.
La mayoría de las organizaciones aún tratan la IA en la sombra como un problema de inventario de aplicaciones. El verdadero problema es el acceso descontrolado a datos confidenciales.
Las organizaciones deben comprender:
- ¿A qué datos acceden los sistemas de IA?
- cuán sensibles son esos datos
- quién interactúa con los sistemas de IA
- si la actividad de la IA viola la política
- cómo las identidades de las máquinas aumentan la exposición
Las herramientas tradicionales a menudo carecen de:
- descubrimiento de datos confidenciales
- Monitorización de la actividad con inteligencia artificial
- contexto de identidad
- visibilidad de la identidad de la máquina
- flujos de trabajo de gobernanza de IA
- priorización de riesgos basada en datos
Esto significa que las organizaciones pueden identificar aplicaciones de IA sin comprender el riesgo real al que están expuestas.
La visibilidad sin contexto de datos crea puntos ciegos.
Y los puntos ciegos generan exposición.
El descubrimiento es el primer paso para gobernar la IA en la sombra.
Las organizaciones no pueden gobernar lo que no pueden ver.
La gobernanza de la IA comienza con el descubrimiento.
Los equipos de seguridad necesitan tener visibilidad sobre:
- aplicaciones de IA
- copilotos
- extensiones del navegador
- API
- agentes autónomos
- identidades de máquinas
- Actividad de acceso a la IA
- exposición de datos sensibles
BigID descubre datos confidenciales en entornos estructurados y no estructurados, ayudando a las organizaciones a identificar dónde interactúan los sistemas de IA con esos datos.
Esa visibilidad ayuda a los equipos:
- identificar el uso no autorizado de la IA
- detectar la exposición de datos sensibles
- priorizar el riesgo de acceso a la IA
- gobernar los flujos de trabajo de IA
- reducir el acceso excesivo
- aplicar controles de privilegios mínimos
El descubrimiento sienta las bases para la gobernanza de la IA.
Sin ello, las organizaciones operan a ciegas.
La IA en la sombra requiere monitorización continua.
Los entornos de IA cambian constantemente.
Cada día aparecen nuevas aplicaciones. Los empleados experimentan continuamente. Los agentes de IA evolucionan rápidamente.
El descubrimiento en un momento dado no es suficiente.
Las organizaciones necesitan un monitoreo continuo para:
- Uso de aplicaciones de IA
- Actividad de acceso a la IA
- comportamiento de identidad de la máquina
- exposición de datos sensibles
- Patrones de riesgo generados por IA
- interacciones anómalas de la IA
Ese monitoreo debe incluir el contexto de los datos.
De lo contrario, las organizaciones podrían detectar actividad de IA sin comprender si dicha actividad genera un riesgo significativo.
La gobernanza de la IA que tiene en cuenta la identidad conecta la actividad de la IA, los datos confidenciales y el riesgo de acceso.
Esa conexión ayuda a las organizaciones a priorizar los riesgos que más importan.
La gobernanza de la IA sin contexto de datos se queda corta.
Muchas organizaciones se apresuran ahora a implementar marcos de gobernanza de IA.
Pero las políticas de gobernanza por sí solas no reducen la exposición.
Las organizaciones también necesitan:
- descubrimiento de datos
- Monitoreo mediante IA
- visibilidad de acceso
- gobernanza de la identidad de las máquinas
- clasificación de datos sensibles
- priorización de riesgos
De lo contrario, la gobernanza de la IA se desconecta de la exposición real de los datos.
Los equipos de seguridad deben comprender:
- donde operan los sistemas de IA
- a qué datos confidenciales acceden
- cómo interactúan con los sistemas empresariales
- si la actividad se ajusta a la política
Eso requiere una gobernanza de la IA que tenga en cuenta los datos.
BigID ayuda a las organizaciones a conectarse:
- actividad de IA
- contexto de identidad
- identidades de máquinas
- exposición de datos sensibles
- gobernanza del acceso
- detección de riesgos mediante IA
en una sola plataforma.
Cómo BigID ayuda a las organizaciones a gobernar la IA en la sombra
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, supervisar y gestionar los riesgos de la IA oculta en entornos de nube, SaaS, IA e híbridos.
Descubra la exposición a la IA en la sombra
BigID ayuda a las organizaciones a identificar aplicaciones de IA, flujos de trabajo de IA y exposición de datos confidenciales en entornos empresariales.
Supervisar la actividad de la IA
BigID proporciona visibilidad sobre cómo los sistemas de IA, los usuarios y las identidades de las máquinas interactúan con los datos confidenciales.
Detectar el riesgo de la IA
Las organizaciones pueden priorizar el riesgo de la IA en función de:
- sensibilidad de los datos
- patrones de acceso
- contexto de identidad
- impacto regulatorio
- actividad de identificación de máquina
Gobernar el acceso a la IA
BigID ayuda a las organizaciones a aplicar el principio de mínimo privilegio y a reducir la exposición innecesaria en los flujos de trabajo de IA.
Reduzca la exposición de datos confidenciales
BigID conecta la gobernanza de la IA con la gestión de la seguridad de datos (DSPM), el descubrimiento de datos, la seguridad basada en la identidad y la priorización de riesgos.
La IA oculta ya está dentro de tu entorno.
La mayoría de las organizaciones no necesitan imaginar los riesgos futuros de la IA.
Ya lo tienen.
Los empleados utilizan sistemas de IA en:
- flujos de trabajo de productividad
- entornos de desarrollo
- atención al cliente
- gestión de documentos
- analítica
- operaciones
- plataformas de colaboración
El problema no radica en si la IA existe o no.
El desafío radica en si las organizaciones pueden ver:
- donde opera la IA
- ¿A qué datos accede la IA?
- cómo la IA cambia el riesgo de exposición
Las organizaciones que retrasan la gobernanza de la IA aumentan la probabilidad de:
- exposición incontrolada de datos sensibles
- acceso excesivo a la IA
- infracciones de cumplimiento
- riesgo de identidad de máquina no gestionada
- flujos de trabajo de IA ocultos
La IA en la sombra ya está transformando la gestión de riesgos empresariales.
Las organizaciones necesitan visibilidad antes de que la exposición se vuelva inevitable.
Reflexiones finales
La IA en la sombra es más difícil de detectar que la TI en la sombra porque los sistemas de IA interactúan directamente con datos confidenciales.
Eso cambia la ecuación de seguridad.
Las organizaciones necesitan algo más que políticas de IA.
Necesitan:
- Descubrimiento de IA
- Monitoreo mediante IA
- Visibilidad de datos confidenciales
- gobernanza de la identidad de las máquinas
- detección de riesgos mediante IA
- gobernanza de acceso con conocimiento de datos
BigID ayuda a las organizaciones a conectar la identidad, los datos y la IA para reducir la exposición y gestionar la IA de forma segura a gran escala.
Shadow AI ya tiene acceso a tus datos.
Las organizaciones no pueden gestionar los riesgos de la IA que no pueden detectar. BigID ayuda a los equipos de seguridad a descubrir la IA oculta, supervisar la exposición de datos confidenciales y reducir el riesgo de acceso impulsado por la IA en entornos de nube, SaaS e híbridos.
Preguntas frecuentes sobre IA en la sombra
¿Qué es la IA en la sombra?
La IA en la sombra se refiere a las aplicaciones, copilotos, agentes o flujos de trabajo de IA que los empleados utilizan sin visibilidad, gobernanza ni supervisión de seguridad centralizadas.
¿Por qué la IA en la sombra es arriesgada?
La IA en la sombra puede exponer datos confidenciales, crear vías de acceso no autorizadas, aumentar el riesgo de robo de identidad de las máquinas e introducir actividad de IA no controlada en entornos empresariales.
¿En qué se diferencia la IA en la sombra de la TI en la sombra?
La TI en la sombra se refiere principalmente a aplicaciones e infraestructura no autorizadas. La IA en la sombra interactúa activamente con datos confidenciales, lo que dificulta la detección y el control del riesgo de exposición.
¿Por qué las herramientas de seguridad tradicionales no tienen en cuenta la IA oculta?
Muchas herramientas tradicionales carecen de visibilidad sobre la exposición de datos confidenciales, la actividad de la IA, las identidades de las máquinas y el riesgo de acceso impulsado por la IA.
¿Qué es la detección de riesgos mediante IA?
La detección de riesgos de la IA identifica dónde los sistemas de IA, los copilotos, las aplicaciones y las identidades de las máquinas generan exposición a datos confidenciales o violan las políticas de gobernanza.
¿Cómo ayuda BigID a gobernar la IA en la sombra?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir la IA oculta, supervisar la actividad de la IA, controlar el acceso, reducir la exposición de datos confidenciales y priorizar el riesgo de la IA mediante una seguridad que tiene en cuenta los datos.
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