El contexto corporativo también viaja en cuentas personales.

Shadow AI aparece cuando el trabajo pasa por herramientas o cuentas que la organización no administra. Una tarea cotidiana puede llevar credenciales, código o datos personales fuera del entorno previsto.

Empieza con una tarea que no puede esperar.

La fricción para acceder a una herramienta aprobada desplaza el trabajo hacia la opción que ya está disponible.

18:20 · incidencia en producción

Un desarrollador abre la IA que utiliza en casa, pega una traza y encuentra el fallo. En pocos minutos, el servicio vuelve a funcionar.

La misma traza puede contener tokens, rutas internas o información de clientes y ha viajado mediante una cuenta que TI no administra.

40%

de las organizaciones encuestadas reconoció IA no autorizada o fuera de supervisión.

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Cada servicio necesita una decisión explícita.

La política combina acceso, riesgo, contrato y compatibilidad técnica. Estas tres respuestas pueden convivir dentro de una misma organización.

Restringir

Para servicios no autorizados, incompatibles o con un riesgo que la organización no acepta.

Permitir

Para flujos cuyo proveedor, cuenta, tratamiento y controles ya han sido aprobados.

Permitir con TigerMole

Para añadir en las superficies compatibles un límite local sobre los valores sensibles detectados.

La organización conserva la decisión sobre cada herramienta. TigerMole protege el contenido en los flujos compatibles que permanecen abiertos.

Lo sensible se mezcla con trabajo ordinario.

El riesgo rara vez llega con una etiqueta. Aparece dentro del material que una persona necesita para explicar el problema.

Credenciales

Accesos que parecen texto

Claves API, tokens, contraseñas y cadenas de conexión quedan mezclados con errores, ejemplos o archivos de configuración.

Código

Contexto operativo real

Fragmentos de repositorios, variables de entorno y detalles internos pueden revelar más contexto del necesario.

Datos personales

Información ligada a personas

Nombres, correos, identificadores y datos de clientes requieren una finalidad y controles coherentes con su tratamiento.

La política decide el camino. TigerMole protege el tramo permitido.

El límite local se incorpora después de la decisión de acceso y antes del proveedor de IA. La evidencia técnica permanece en el entorno del cliente.

El despliegue reúne la protección local de TigerMole con contratos, DPA, controles de acceso, políticas internas y garantías del proveedor.

Examinar el Security Evidence Pack

Preguntas habituales sobre Shadow AI.

Adopción, autorización y cobertura técnica son decisiones relacionadas, con responsables y controles distintos.

¿Shadow AI implica una conducta maliciosa?

Puede surgir por urgencia, velocidad o falta de una alternativa adecuada. La revisión debe observar el flujo, el dato, las responsabilidades y la formación disponible.

¿Qué aporta el bloqueo de dominios?

Permite retirar servicios no autorizados o de alto riesgo. Los flujos aprobados siguen necesitando criterios sobre el contenido que puede enviarse.

¿Qué parte del Shadow AI cubre TigerMole?

La cobertura corresponde a las superficies y versiones publicadas como compatibles. El inventario general de aplicaciones requiere controles complementarios.

Revisa un flujo real antes de desplegarlo.

La demo recorre el punto exacto de intervención, la cobertura disponible y la evidencia que queda bajo control local.

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