En mayo de 2024, Microsoft y LinkedIn publicaron el Work Trend Index, un estudio de Edelman Data & Intelligence con 31.000 profesionales en 31 países. El dato que circuló: el 75% de los trabajadores del conocimiento ya usaba IA generativa en el trabajo.
El dato que debería haber circulado más es otro. Según el mismo informe, el 78% de esas personas lleva sus propias herramientas de IA al trabajo — herramientas que la empresa no eligió, no contrató y, en la mayoría de los casos, ni siquiera sabe que existen. En empresas pequeñas y medianas la cifra sube al 80%. Entre profesionales de la generación Z, llega al 85%.
Y hay un tercer dato, el más incómodo: el 52% de quienes usan IA en el trabajo duda en admitir que la usó justamente en sus tareas más importantes. No es solo la herramienta la que queda invisible para el área de TI. La tarea también.
El mercado le puso nombre: IA en la sombra. Es el uso de asistentes de IA personales, en cuentas personales, con información de la empresa dentro. Y no es un problema de conducta individual: es un problema de cómo está organizado el trabajo.
El caso que se convirtió en advertencia mundial
En abril de 2023, ingenieros de una de las mayores divisiones de Samsung pegaron código fuente de chips, notas internas de reuniones e información confidencial en un asistente de IA público. El 2 de mayo, un comunicado interno restringió el uso de IA generativa en equipos corporativos y pidió que nadie enviara información de la empresa a esas herramientas, ni siquiera desde un dispositivo personal. El incumplimiento podía llevar al despido.
Lo más revelador de ese comunicado no es la prohibición. Es la justificación: la empresa decía estar "revisando medidas de seguridad para crear un entorno seguro para el uso de IA generativa" y que, hasta que esas medidas estuvieran listas, el uso quedaría restringido.
Es decir: ni siquiera Samsung creía que prohibir fuera la solución. Prohibir era lo que se podía hacer mientras no existía un lugar oficial donde ese trabajo pudiera ocurrir. Tres años después, la mayoría de las empresas sigue en ese compás de espera, con la diferencia de que el uso nunca se detuvo.
Prohibir no funciona, y hay datos que lo prueban
Una encuesta de la empresa de capacitación en seguridad Anagram, publicada en agosto de 2025 con 500 profesionales de tiempo completo en Estados Unidos, encontró que el 45% de los entrevistados ya usó en el trabajo herramientas de IA prohibidas por su empleador, y el 26% lo había hecho en la semana previa.
La Cloud Security Alliance, en una nota de investigación de mayo de 2026, llegó a un retrato parecido desde la infraestructura: el 80% de los empleados usa herramientas de IA no aprobadas y el 71% de las conexiones a herramientas de IA generativa ocurre mediante cuentas personales, fuera del control de identidad de la empresa. La misma nota registra que solo el 37% de las organizaciones mantiene alguna política de gobernanza de IA.
La lectura correcta de estos números no es "los empleados son indisciplinados". Es más simple: una persona tiene una tarea que entregar hoy y la única herramienta que la resuelve está fuera de la empresa. Entre incumplir una política y no entregar, buena parte elige entregar. Una política sin alternativa oficial no reduce el uso: reduce su visibilidad.
Y la visibilidad tiene precio. El Cost of a Data Breach Report 2025, de IBM con el Ponemon Institute, midió que las organizaciones con alto uso de IA en la sombra tuvieron un costo adicional de USD 670.000 por incidente. En el mismo estudio, el 63% de las organizaciones afectadas no tenía política de gobernanza de IA y el 97% de las que sufrieron un incidente relacionado con IA admitió no tener controles de acceso adecuados.
El patrón de los tres estudios es el mismo: el problema rara vez es el modelo de IA, sino que nadie sabe quién pidió qué, con qué información y bajo qué autorización.
Lo que está realmente en juego
Cuando alguien de finanzas pega una planilla de cuentas por cobrar en un asistente personal para "resumir los atrasos", pasan cuatro cosas al mismo tiempo:
- la información sale del perímetro de la empresa por un camino que nadie diseñó;
- la respuesta se produce sin ninguna relación con lo que la empresa considera oficial: la política vigente, la tabla actual, el proceso aprobado;
- no queda ningún registro consultable de que eso ocurrió;
- y el conocimiento generado ahí muere en el historial personal de esa persona.
Los dos primeros puntos son riesgo. Los dos últimos son desperdicio: la empresa paga el costo del riesgo y no se queda con nada a cambio, ni la rutina descubierta ni la instrucción que funcionó. Por eso la respuesta útil no es una política más dura, sino un lugar oficial donde la misma tarea sea más fácil de hacer que en la cuenta personal y, por construcción, esté mejor controlada.
Lo que tiene que existir en la práctica
Un entorno de IA gobernado se define por cuatro mecanismos verificables, no por una promesa.
Identidad corporativa, no cuenta personal. El acceso viene del directorio de la empresa: la persona entra con el mismo usuario de la red, el perfil viene de ahí y quien es dado de baja pierde el acceso junto con él, sin depender de que alguien recuerde revocar una cuenta suelta. Es exactamente el hueco que deja abierto ese 71% de conexiones por cuenta personal: cuando la IA queda fuera del ciclo de vida de identidad, un ex colaborador sigue entrando y nadie lo nota.
Acceso función por función. Cada persona y cada agente ven solo lo que su rol autoriza. Si una integración expone decenas de funciones y el equipo de soporte necesita dos, se liberan esas dos, no la herramienta entera porque "era la única forma".
Aprobación según el riesgo. Las acciones sensibles se detienen y piden la confirmación de una persona antes de seguir, dentro de la propia conversación. Los documentos críticos pueden exigir revisión y aprobación en dos etapas, con quien escribe separado de quien aprueba. Eso responde una pregunta específica: ¿quién autorizó que este contenido se convirtiera en información oficial que la IA usará para responder?
Registro de auditoría. Crear un agente, aprobar un documento, cambiar un permiso, ejecutar una acción sensible: todo queda registrado. En una auditoría o en la investigación de un incidente, esa es la diferencia entre reconstruir lo que pasó en minutos y no poder reconstruirlo.
Ninguno de estos controles se trata de desconfiar del equipo. Se trata de darle un lugar donde pueda usar IA sin que cada persona cargue sola con la decisión de qué puede entrar en un cuadro de texto. Así fue diseñada Skyller: identidad tomada del directorio de la empresa, permisos por rol, aprobación y registro como estándar, no como configuración opcional.
Del improviso individual a la capacidad del equipo
La ganancia de gobernanza es la más fácil de defender internamente. Pero la que suele definir la conversación es otra: cuando el uso de IA ocurre en cuentas personales, lo que funciona bien queda preso de quien lo descubrió. La analista que tardó meses en armar la instrucción perfecta para responder una disputa fiscal es la única en la empresa que la tiene.
En un entorno gobernado el camino es otro. Agentes, instrucciones, conversaciones, espacios y flujos pueden ponerse a disposición de otras personas y grupos dentro del alcance permitido, con roles y permisos definidos. Alguien del equipo crea; la empresa entera avanza. Y la empresa no empieza de cero: Skyller, por ejemplo, ya trae más de 170 modelos de procesos y políticas listos.
También hay un efecto en el presupuesto. En el modelo de cuenta personal, cada uno compra su propia suscripción, y quedan licencias subutilizadas de un lado y personas llegando al límite del otro. Los créditos compartidos por el equipo resuelven ambos lados: quien necesita más usa más, y el consumo queda visible.
Tres preguntas para llevar a la próxima reunión
Antes de escribir otra política, responde estas tres preguntas con el área de TI y con los líderes de operaciones:
- Si hoy se desvincula a un colaborador, ¿a cuántas herramientas de IA podrá entrar mañana? Si la respuesta depende de que alguien recuerde cancelar cuentas, el problema no es de política: es de identidad.
- Cuando la IA responde algo sobre una norma interna, ¿de dónde salió ese contenido y quién autorizó que se usara así? Sin una etapa de revisión y aprobación, cualquier archivo desactualizado puede convertirse en la respuesta oficial.
- ¿Qué aprendió la empresa sobre su propio uso de IA en el último trimestre? Si la respuesta es "nada", el uso no es menor. Solo está fuera del campo de visión.
