Shadow AI en empresas: sus empleados ya pegan expedientes de clientes en ChatGPT

El 11 de junio de 2026, PagerDuty publicó una encuesta realizada por Wakefield Research: el 34 % de los empleados de oficina consultados afirma haber introducido datos de clientes en herramientas de IA públicas, y el 31 % información financiera o documentos confidenciales. El shadow AI en las empresas ya no es una hipótesis. La respuesta correcta no es prohibir, sino dar a sus equipos una herramienta aprobada, adaptada a la sensibilidad de cada expediente.

Lo esencial

• Tres encuestas publicadas en 2026 coinciden: casi uno de cada dos empleados usa herramientas de IA que su empleador no ha aprobado.
• Los directivos lo hacen más que sus equipos: 65 % frente a 31 %, según TrustedTech y Censuswide.
• Prohibir sin ofrecer alternativa no funciona: la gente esquiva la regla, y lo calla.
• En derecho suizo, confiar datos a un servicio de IA es un encargo de tratamiento (art. 9 LPD), a menudo una comunicación al extranjero (art. 16 y 17 LPD), y puede afectar al secreto profesional (art. 321 del Código Penal).
• La salida: clasificar sus datos y dar a cada nivel su herramienta, desde la API bajo contrato hasta el modelo que funciona en su propio servidor.

Qué está pasando: el shadow AI en cifras

Se llama shadow AI al uso de herramientas de IA sin la aprobación ni el control de la empresa. Tres encuestas de 2026 permiten medirlo.

PagerDuty y Wakefield Research encuestaron a 1250 empleados de oficina, fuera de los puestos de informática, de empresas con una facturación de al menos 500 millones de dólares, en Australia, Japón, el Reino Unido y Estados Unidos, del 9 al 20 de abril de 2026. El 43 % ha introducido correspondencia de trabajo en una herramienta pública como ChatGPT (OpenAI) o Gemini (Google); el 34 %, datos de clientes; el 31 %, información financiera o documentos confidenciales. Dos tercios (66 %) usaron la IA creyendo que la política de su empresa no lo permitía, y el 39 % prefiere usarla sin decírselo a nadie.

Un detalle importa para una pyme: en las empresas de menos de 1500 empleados, el 40 % de los encuestados ha introducido datos de clientes, frente al 27 % en las más grandes.

BlackFog encargó a Sapio Research, en noviembre de 2025, una encuesta a 2000 empleados británicos y estadounidenses de empresas de más de 500 personas (resultados publicados el 27 de enero de 2026). El 49 % usa herramientas de IA no aprobadas, y el 58 % de ellos recurre a versiones gratuitas. El 60 % considera que ganar tiempo compensa el riesgo para la seguridad.

TrustedTech y Censuswide encuestaron a 2001 empleados en el Reino Unido y Estados Unidos, del 19 al 24 de marzo de 2026 (publicado el 20 de julio de 2026). Los directivos usan herramientas no aprobadas el doble que las personas a su cargo: 65 % frente a 31 %. Y el 37 % de ellos seguiría haciéndolo pese a una prohibición con sanciones, frente al 19 % del resto.

Estas encuestas se refieren a grandes empresas anglosajonas y japonesas, no a pymes suizas, y no encontré una medición equivalente para estructuras pequeñas. Pero el mecanismo es el mismo en todas partes: la herramienta gratuita está a una pestaña de distancia, y funciona.

Qué cambia para usted

Si usted dirige una actividad sujeta a secreto, ya sea una fiduciaria, un despacho de abogados, una consulta médica o una gestora de patrimonios, el problema no es la IA. Es adónde van los datos, y que nadie lo sabe.

El derecho suizo plantea tres preguntas, que resumo aquí sin pretender sustituir a su asesor jurídico:

• El encargo de tratamiento. Confiar datos personales a un servicio externo requiere un contrato, y solo está permitido si «ninguna obligación legal o contractual de guardar secreto lo prohíbe» (art. 9 LPD). Una cuenta gratuita abierta por un empleado no aporta ese contrato.
• La comunicación al extranjero. Si los servidores están fuera de Suiza, se necesita un país reconocido como adecuado por el Consejo Federal o garantías apropiadas, como cláusulas tipo de protección de datos (art. 16 LPD), salvo excepciones limitadas (art. 17 LPD).
• El secreto profesional. Los abogados, notarios, médicos, auditores y sus auxiliares que revelan un secreto confiado por razón de su profesión se exponen a una pena privativa de libertad de hasta tres años o a una pena pecuniaria (art. 321 del Código Penal). Para ellos, pegar un expediente en una herramienta pública no es un simple descuido.

La segunda lección viene de las propias encuestas: la prohibición no resuelve nada. El 81 % de los encuestados de PagerDuty cree que las reglas sobre IA se aplican de otra manera a la dirección, y las cifras de TrustedTech les dan la razón. Una regla que el jefe no sigue no la seguirá nadie.

Lo que he aprendido

Trabajo a diario con agentes de IA: me ayudan a gestionar mi ERP, mis notas, mis publicaciones y parte de la administración de mis servidores. Antes de confiarles nada, trazo una frontera entre dos categorías de datos.

Lo que debe quedarse en casa se queda en casa: la memoria que comparten mis agentes vive en una base de datos que alojo yo mismo, en mis servidores en Suiza, y en mi infraestructura domótica, el reconocimiento y la síntesis de voz funcionan en local, sin conexión. Para las tareas no sensibles, como el razonamiento complejo, acepto con conocimiento de causa pasar por una API externa cuyas condiciones de uso de los datos he leído. Es una decisión tomada para mis propios datos, no un ajuste por defecto.

Lo que saco en claro: la pregunta útil nunca es «IA o no IA», sino «qué dato va adónde». Una vez trazado ese mapa, se pueden usar los modelos más potentes para lo que puede salir, y modelos locales para lo que no debe salir. Para un expediente de cliente cubierto por el secreto, no tomaría la decisión que tomo para mis propias notas.

Qué hacer el lunes por la mañana

1. Preguntar, sin caza de brujas

Reúna al equipo y haga dos preguntas: ¿qué herramientas de IA usan y para qué? Anuncie de antemano que no habrá sanción por el uso pasado. Según PagerDuty, el 39 % prefiere callar: sin esa amnistía, no sabrá nada.

2. Clasificar sus datos en tres niveles

Público o interno (un texto para la web, un correo habitual); confidencial (ofertas, cifras, datos personales corrientes); secreto (expedientes cubiertos por el secreto profesional, datos de salud, patrimonio de los clientes). Basta una página, con ejemplos de su propio oficio.

3. Dar a cada nivel una herramienta aprobada

Para lo interno y lo confidencial, una cuenta profesional o una API bajo contrato en la que haya comprobado tres puntos: sus datos no sirven para entrenar los modelos, dónde se tratan y la lista de subencargados. Para lo secreto, un modelo que funcione en un servidor que usted controla, y nada sale. Ambos pueden convivir en la misma herramienta, con una regla anunciada de antemano.

4. Escribir una regla de una página que también obligue a la dirección

Qué herramientas, para qué nivel y a quién llamar en caso de duda. Se aplica primero a los socios y a la dirección. Si la herramienta aprobada es menos práctica que la gratuita, la regla no se sostendrá: entonces es la herramienta lo que hay que mejorar.

5. Revisar en un mes

Vuelva a hacer las dos preguntas del primer día. Si los expedientes vuelven a ir a herramientas públicas, busque lo que le falta a la herramienta aprobada en lugar de un culpable.

Preguntas frecuentes

¿Basta con bloquear ChatGPT?

Bloquear sin alternativa traslada el problema a los teléfonos personales. Según TrustedTech, el 37 % de los directivos seguiría pese a una prohibición con sanciones. Bloquee las cuentas gratuitas si lo desea, pero el día en que haya una herramienta aprobada disponible, no antes.

¿Es suficiente un plan «empresa» de un gran proveedor?

Suele resolver la cuestión del contrato y del entrenamiento de los modelos. No resuelve necesariamente la del país de tratamiento ni la del secreto profesional. Para los expedientes cubiertos por el art. 321 del Código Penal, consulte a su asesor o manténgalos en un modelo local.

¿Es suficientemente bueno un modelo local?

Es menos potente que los grandes modelos en línea, pero a menudo basta para resumir, clasificar o buscar en sus propios documentos. La única forma de saberlo es probarlo con un caso real de su oficio antes de invertir.

Para ir más lejos

Implemento una IA que se queda en su casa: modelos locales cuando la confidencialidad lo exige, API externas cuando es aceptable, y una regla clara sobre qué sale y adónde. Las guías de mi servidor de IA personal detallan la pila técnica. Para hablar de su caso: una llamada de 20 minutos.

Fuentes

• Shadow AI Is Happening Within Your Organization, PagerDuty (encuesta de Wakefield Research), 11 de junio de 2026.
• Shadow AI Threat Grows Inside Enterprises as BlackFog Research Finds 60% of Employees Would Take Risks to Meet Deadlines, BlackFog (encuesta de Sapio Research), 27 de enero de 2026.
• Bosses Using Banned AI Are the Biggest Threat to Workplace Data Security, TrustedTech (encuesta de Censuswide), 20 de julio de 2026.
• Ley federal de protección de datos (LPD), RS 235.1, art. 9, 16 y 17, Confederación Suiza, versión al 1 de septiembre de 2023 (traducción inglesa sin valor jurídico; no existe versión oficial en español).
• Código Penal suizo, RS 311.0, art. 321, Confederación Suiza, versión al 1 de enero de 2026 (traducción inglesa sin valor jurídico).

Foto de portada: Jakub Żerdzicki / Unsplash, licencia de Unsplash.

Etiquetas: shadow AI, IA generativa, protección de datos, LPD, secreto profesional, IA local