{"id":157835,"date":"2026-10-20T12:03:41","date_gmt":"2026-10-20T10:03:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.orgdch.org\/?p=157835"},"modified":"2026-10-20T12:07:55","modified_gmt":"2026-10-20T10:07:55","slug":"gobernar-el-shadow-ai-en-america-latina-como-liderar-la-adopcion-corporativa-de-inteligencia-artificial-sin-entregar-los-activos-estrategicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/gobernar-el-shadow-ai-en-america-latina-como-liderar-la-adopcion-corporativa-de-inteligencia-artificial-sin-entregar-los-activos-estrategicos\/","title":{"rendered":"Gobernar el Shadow AI en Am\u00e9rica Latina: C\u00f3mo liderar la adopci\u00f3n corporativa de Inteligencia Artificial sin entregar los activos estrat\u00e9gicos"},"content":{"rendered":"

Gobernar el Shadow AI en Am\u00e9rica Latina: C\u00f3mo liderar la adopci\u00f3n corporativa de Inteligencia Artificial sin entregar los activos estrat\u00e9gicos <\/strong><\/h1>\n<\/div>
\"Gobernar<\/a><\/span><\/div>
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1.\u00a0 La paradoja de la adopci\u00f3n de IA en las empresas<\/h2>\n

En Am\u00e9rica Latina, la prisa por ganar eficiencia est\u00e1 acelerando la adopci\u00f3n de la inteligencia artificial a un ritmo que los marcos de gobernanza corporativa no logran asimilar. Este fen\u00f3meno crea un dilema operativo directo: mientras la velocidad individual aumenta, la protecci\u00f3n patrimonial de las organizaciones se debilita. En Argentina, el 27,5% de la poblaci\u00f3n ocupada ya utiliza herramientas de inteligencia artificial en sus rutinas diarias, seg\u00fan la Encuesta Nacional desarrollada por Fundar y el Centro de Pol\u00edticas P\u00fablicas de la Escuela de Gobierno de la Universidad Torcuato Di Tella. Sin embargo, la inmensa mayor\u00eda de este ecosistema opera sin supervisi\u00f3n: el 82,2% de los usuarios recurre a versiones gratuitas y un 73,7% opta espec\u00edficamente por ChatGPT.<\/p>\n

Esta aceleraci\u00f3n masiva del usuario individual expone una preocupante par\u00e1lisis institucional. El 72,5% de las empresas opera actualmente sin pol\u00edticas escritas y apenas un escaso 3,3% cuenta con una regulaci\u00f3n formal interna sobre la materia. Esta desconexi\u00f3n constituye el terreno f\u00e9rtil para el avance del Shadow AI<\/strong>: el uso no autorizado de tecnolog\u00edas de IA en el \u00e1mbito laboral, donde colaboradores y altos ejecutivos, impulsados por la intenci\u00f3n genuina de resolver problemas con rapidez, entregan inadvertidamente la propiedad intelectual y el conocimiento operativo estrat\u00e9gico de sus organizaciones.<\/p>\n

2.\u00a0 El Shadow AI llega hasta la alta direcci\u00f3n<\/h2>\n

Existe la falsa creencia de que la adopci\u00f3n descontrolada de herramientas no autorizadas es un h\u00e1bito exclusivo de las l\u00edneas operativas o de perfiles j\u00f3venes. Los relevamientos del sector desmienten categ\u00f3ricamente este mito: el 77% de los colaboradores reconoce haber pegado informaci\u00f3n corporativa en plataformas externas, y esta conducta alcanza de lleno al 69% de los cargos directivos y ejecutivos.<\/p>\n

El verdadero riesgo trasciende la simple filtraci\u00f3n de un documento aislado; compromete la valoraci\u00f3n futura y el diferencial competitivo de la empresa. Guillermo De Luca Prieto, co-Founder de Aprende.ai<\/strong>, advierte sobre dimensiones cr\u00edticas que suelen pasarse por alto en las deliberaciones de los comit\u00e9s de direcci\u00f3n: la falta absoluta de trazabilidad cuando un archivo sale del per\u00edmetro corporativo, el incumplimiento sistem\u00e1tico de acuerdos de confidencialidad (NDAs) con clientes y la cesi\u00f3n involuntaria del conocimiento comercial clave.<\/p>\n

“Si durante un a\u00f1o tu equipo arma las propuestas, negocia y cotiza en una herramienta que nadie controla, lo que est\u00e1s regalando es la forma de trabajar de tu empresa.”<\/p>\n

3.\u00a0 La ilusi\u00f3n del secreto: subir un documento con NDA destruye su protecci\u00f3n legal<\/h2>\n

Asumir que las opciones de privacidad de las cuentas est\u00e1ndar ofrecen un escudo herm\u00e9tico es un diagn\u00f3stico equivocado. Mariana Kunst, coordinadora de la agenda Estado Inteligente en Fundar<\/strong>, explica que aun cuando se deshabilite el uso de datos para el entrenamiento de modelos, la informaci\u00f3n permanece almacenada en la infraestructura del proveedor (como OpenAI o Google), quedando expuesta a eventuales brechas de seguridad o requerimientos judiciales. Esta vulnerabilidad se profundiza por la anarqu\u00eda organizativa: el 44,4% de las empresas reporta que sus distintas \u00e1reas adoptan herramientas por su cuenta sin coordinaci\u00f3n central, mientras un 20,2% admite no tener claridad sobre qui\u00e9n administra estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n

Las consecuencias jur\u00eddicas y operativas de esta pr\u00e1ctica son severas. Eduardo Laens, CEO de Varegos<\/strong>, sostiene que subir archivos protegidos por acuerdos de confidencialidad (NDA) a modelos p\u00fablicos destruye la condici\u00f3n legal b\u00e1sica necesaria para defender secretos comerciales en sede judicial. A esta p\u00e9rdida de amparo legal se suma la advertencia de Tom\u00e1s Marconi, Co-Founder de Xtrac<\/strong>t, quien enfatiza que el riesgo central radica en la p\u00e9rdida de control sobre la permanencia y el procesamiento externo de la informaci\u00f3n a lo largo de todo su ciclo de vida. Por su parte, Matias Hilaire, cofundador de The App Master<\/strong>, compara estas herramientas p\u00fablicas con un “meg\u00e1fono corporativo” que absorbe datos confidenciales y los deja disponibles para futuras consultas de la competencia.<\/p>\n

Ante esta realidad, la dimensi\u00f3n reputacional se convierte en el mayor activo en riesgo. Pablo Scoglio, SVP of Product Development de MODO, subraya que la tecnolog\u00eda en s\u00ed misma no garantiza ning\u00fan liderazgo sostenible, sino la protecci\u00f3n del conocimiento interno.<\/p>\n

4.\u00a0 Borrar nombres no alcanza: la falsa seguridad de la anonimizaci\u00f3n manual<\/h2>\n

Para eludir las restricciones o mitigar culpas, es habitual que los profesionales intenten anonimizar documentos mediante la eliminaci\u00f3n manual de marcas o nombres propios. Juan Villarruel, Co-founder de Faro Estudio Creativo<\/strong>, se\u00f1ala que este m\u00e9todo es completamente ineficaz: la combinaci\u00f3n de variables como fechas, montos, nombres de proyectos y contexto permite individualizar a la compa\u00f1\u00eda sin dificultad. Villarruel advierte adem\u00e1s que la infraestructura de ciberseguridad tradicional resulta inoperante en estos casos, pues est\u00e1 configurada para detener ciberataques externos, no fugas voluntarias provocadas por colaboradores eficientes que buscan acelerar sus entregables.<\/p>\n

El desaf\u00edo de fondo no es t\u00e9cnico, sino conductual. Agustina Garc\u00eda Hern\u00e1ndez, Directora de Data y Analytics en Cervecer\u00eda y Malter\u00eda Quilmes<\/strong>, destaca que la verdadera complejidad no reside en la infraestructura, sino en acompa\u00f1ar los millones de microdecisiones que los empleados toman a diario al redactar un prompt <\/em>o evaluar una sugerencia automatizada. Es precisamente esta din\u00e1mica cotidiana la que demuestra por qu\u00e9 las prohibiciones tajantes fracasan en el mundo real.<\/p>\n

5.\u00a0\u00a0\u00a0 La prohibici\u00f3n frena el negocio: por qu\u00e9 una amnist\u00eda de 30 d\u00edas es el verdadero camino<\/h2>\n

Las pol\u00edticas de bloqueo absoluto generan un efecto contraproducente: no eliminan el uso de la IA, sino que lo desplazan hacia la clandestinidad operativa. Para romper este c\u00edrculo de sombra, Eduardo Laens propone una medida de gesti\u00f3n pragm\u00e1tica: declarar un periodo de amnist\u00eda expl\u00edcita de 30 d\u00edas <\/strong>para mapear el uso real de software no autorizado en las \u00e1reas sin aplicar sanciones disciplinarias, permitiendo a los l\u00edderes identificar las demandas de productividad que los departamentos de TI no han logrado satisfacer.<\/p>\n

6.\u00a0 El “Filtro Mental” de 5 preguntas antes de hacer clic en ‘Enviar’<\/h2>\n

Gobernar la inteligencia artificial exige establecer barreras operativas inequ\u00edvocas. Mat\u00edas Hilaire detalla que existen cinco categor\u00edas de datos cuyo ingreso debe prohibirse de forma absoluta <\/strong>en plataformas p\u00fablicas de IA:<\/p>\n

    \n
  1. Credenciales de acceso y claves de API: <\/strong>Contrase\u00f1as, tokens, certificados y llaves criptogr\u00e1ficas.<\/li>\n
  2. Datos de identificaci\u00f3n personal o de salud (PII).<\/strong><\/li>\n
  3. Propiedad intelectual y c\u00f3digo fuente <\/strong><\/li>\n
  4. Informaci\u00f3n de terceros resguardada bajo contratos de confidencialidad (NDA).<\/strong><\/li>\n
  5. Planes estrat\u00e9gicos o financieros no p\u00fablicos <\/strong>de la alta direcci\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n

    Para guiar la toma de decisiones cotidiana, todo integrante de la organizaci\u00f3n debe aplicar este filtro mental de 5 preguntas de verificaci\u00f3n <\/strong>antes de interactuar con una herramienta externa:<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    7. Conclusi\u00f3n: Gobernar la IA no es frenar, es acelerar con pista despejada<\/h2>\n

    Establecer un marco de gobernanza para la inteligencia artificial no significa ralentizar la transformaci\u00f3n digital; consiste en trazar las l\u00edneas de la pista para poder acelerar con seguridad. La verdadera ventaja competitiva de las empresas en esta era no provendr\u00e1 del uso aislado de modelos gen\u00e9ricos, sino de la integraci\u00f3n estrat\u00e9gica entre una gobernanza transparente, herramientas corporativas protegidas y el perfeccionamiento constante del criterio humano.<\/p>\n

    Frente a esta transformaci\u00f3n irreversible, la Alta Direcci\u00f3n debe responder una pregunta fundamental: \u00bfest\u00e1 su organizaci\u00f3n liderando la adopci\u00f3n de la IA mediante una estrategia de gobernanza y habilitaci\u00f3n estructurada, o contin\u00faa reaccionando con prohibiciones ilusorias que empujan el activo m\u00e1s valioso de la empresa hacia las sombras del Shadow AI?<\/strong><\/p>\n

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