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La inteligencia artificial ya forma parte del trabajo diario. Equipos de marketing, tecnología, finanzas, Recursos Humanos y otras áreas utilizan herramientas de IA para analizar información, generar contenido, automatizar tareas o acelerar procesos.
No obstante, hay una pregunta que muchas organizaciones todavía no pueden responder con certeza: ¿qué herramientas de IA utilizan realmente sus colaboradores y qué información están compartiendo con ellas? Y es que cuando esa adopción ocurre fuera de los controles de TI y seguridad, aparece un nuevo desafío: Shadow AI.
Y no, la solución no es detener el uso de la inteligencia artificial, sino, más bien, mantener la visibilidad y el control a medida que la adopción crece.
Para entender cómo hacerlo, empecemos por lo básico…
Shadow AI es el uso de aplicaciones, modelos, agentes o herramientas de inteligencia artificial dentro de una organización sin la aprobación o supervisión formal de los equipos responsables de TI y seguridad.
Puede ocurrir, por ejemplo, cuando un colaborador introduce información interna en un chatbot público, cuando un desarrollador conecta un modelo externo mediante una API o cuando un área adopta una nueva aplicación con IA sin pasar por los controles corporativos.
En muchos casos no existe una intención maliciosa, ya que el usuario simplemente busca trabajar más rápido; sin embargo, el riesgo aparece cuando la organización pierde visibilidad sobre qué IA se utiliza, qué datos procesa y a qué sistemas puede acceder.
Afortunadamente, Palo Alto Networks incluye precisamente la capacidad de descubrir Shadow AI dentro de Prisma AIRS, proporcionando visibilidad sobre agentes, aplicaciones y modelos de inteligencia artificial presentes en el entorno.
El crecimiento de la IA no autorizada puede generar nuevas superficies de riesgo. Por ello, hay tres aspectos que resultan fundamentales de ver y atender:
Un colaborador puede compartir contratos, información financiera, datos de clientes, etc., con una herramienta de IA sin conocer cómo ésta almacena esa información. Por esta razón, la seguridad de inteligencia artificial requiere ampliar la protección más allá de los sistemas tradicionales..
Cuando distintas áreas adoptan herramientas por su cuenta, mantener un inventario se vuelve más complejo; aunado a eso, sin visibilidad, establecer controles también es más difícil. Por eso, Palo Alto Networks plantea un enfoque basado en descubrir, evaluar y proteger el ecosistema de inteligencia artificial, incluyendo aplicaciones, modelos y agentes.
Nos guste o no, evolución hacia agentes de IA aumenta todavía más el desafío, porque un agente ya no se limita a responder una pregunta: hoy puede consultar información, conectarse con herramientas y ejecutar acciones. Esto hace que la ciberseguridad de IA también deba considerar identidades, permisos, comportamiento en tiempo de ejecución y acceso a tus sistemas.
Definitivamente no. Debemos entender que, si los colaboradores utilizan estas herramientas, es porque encuentran valor en ellas. Por eso es necesario integrar una estrategia de gobierno de IA que permita responder preguntas como:
La meta es pasar de una adopción invisible a una adopción gobernada, y esto implica combinar políticas claras, capacitación, y alternativas que permitan aprovechar la inteligencia artificial en la empresa sin perder visibilidad.
El primer paso es identificar las herramientas, aplicaciones, modelos y agentes de IA que ya existen. A partir de ahí, la organización puede establecer políticas de uso y aplicar controles de seguridad.
Pero la visibilidad no es suficiente. A medida de que crecen las nuevas superficies de riesgo relacionadas con IA, también aumenta la presión sobre los equipos de seguridad.
En este contexto, modernizar la operación del SOC se vuelve parte de la estrategia para gestionar estos riesgos. Con Cortex XSIAM, Palo Alto Networks unifica datos, analítica, inteligencia artificial y automatización para reducir el ruido operativo y acelerar la investigación y respuesta. De acuerdo con Palo Alto Networks, estas capacidades pueden contribuir a reducir hasta en 98% el tiempo medio de respuesta.
A medida que aparecen nuevas aplicaciones, modelos y agentes, la seguridad de IA debe evolucionar para proteger datos, identidades y operaciones sin limitar la innovación.
En Itera Process acompañamos a las organizaciones en este camino con las capacidades de Palo Alto Networks, desde la modernización del SOC, hasta la definición de un roadmap hacia operaciones de seguridad más automatizadas.
A través de nuestro SOC Readiness Assessment, identificamos oportunidades para preparar tu operación para una nueva generación de amenazas.
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