La realidad actual de «IA en todas partes» está entretejida en los flujos de trabajo cotidianos de toda la empresa, integrada en plataformas SaaS, navegadores, copilotos, extensiones y un universo en rápida expansión de herramientas paralelas que aparecen más rápido de lo que los equipos de seguridad pueden rastrear. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones todavía dependen de controles heredados que operan lejos de donde realmente ocurren las interacciones de la IA. El resultado es una brecha de gobernanza cada vez mayor donde el uso de la IA crece exponencialmente, pero la visibilidad y el control no.
Ahora que la IA se está volviendo central para la productividad, las empresas enfrentan un nuevo desafío: permitir que la empresa innove mientras mantiene la gobernanza, el cumplimiento y la seguridad.
un nuevo Guía del comprador para el control del uso de IA Sostiene que las empresas han entendido fundamentalmente mal dónde reside el riesgo de la IA. Descubrir el uso de la IA y eliminar la IA ‘sombra’ también se discutirá en un próximo artículo. almuerzo virtual y aprender.
La sorprendente verdad es que la seguridad de la IA no es un problema de datos ni de aplicaciones. Es un problema de interacción. Y las herramientas heredadas no están diseñadas para ello.
IA en todas partes, visibilidad en ninguna
Si le pregunta a un líder de seguridad típico cuántas herramientas de inteligencia artificial utiliza su fuerza laboral, obtendrá una respuesta. Pregúntales cómo lo saben y la habitación se queda en silencio.
La guía revela una verdad incómoda: la adopción de la IA ha superado la visibilidad y el control de la seguridad de la IA en años, no en meses.
La IA está integrada en plataformas SaaS, suites de productividad, clientes de correo electrónico, CRM, navegadores, extensiones e incluso en proyectos de los empleados. Los usuarios saltan entre identidades de IA corporativas y personales, a menudo en la misma sesión. Los flujos de trabajo agentes encadenan acciones a través de múltiples herramientas sin una atribución clara.
Y, sin embargo, la empresa promedio no tiene un inventario confiable del uso de la IA, y mucho menos control sobre cómo fluyen los mensajes, las cargas, las identidades y las acciones automatizadas en el entorno.
Este no es un problema de herramientas, es un problema arquitectónico. Los controles de seguridad tradicionales no operan en el punto donde realmente ocurren las interacciones con la IA. Esta brecha es exactamente la razón por la que el control del uso de la IA ha surgido como una nueva categoría creada específicamente para controlar el comportamiento de la IA en tiempo real.
El control del uso de la IA le permite controlar las interacciones de la IA
AUC no es una mejora de la seguridad tradicional, sino una capa de gobernanza fundamentalmente diferente en el punto de interacción de la IA.
AUC eficaz requiere tanto el descubrimiento como la aplicación en el momento de la interacciónimpulsado por señales de riesgo contextuales, no por listas permitidas estáticas ni flujos de red.
En resumen, las AUC no se limitan a responder «¿Qué datos dejó la herramienta de IA?»
Responde «¿Quién utiliza la IA? ¿Cómo? ¿A través de qué herramienta? ¿En qué sesión? ¿Con qué identidad? ¿En qué condiciones? ¿Y qué pasó después?».
Este cambio de desde el control centrado en las herramientas hasta la gobernanza centrada en la interacción es donde la industria de la seguridad necesita ponerse al día.
Por qué la mayoría de los “controles” de IA no son realmente controles
Los equipos de seguridad caen constantemente en las mismas trampas cuando intentan proteger el uso de la IA:
- Tratar AUC como una característica de casilla de verificación dentro de CASB o SSE
- Depender únicamente de la visibilidad de la red (que pasa por alto la mayoría de las interacciones de IA)
- Sobreindexación en caso de detección sin aplicación de la ley
- Ignorar las extensiones del navegador y las aplicaciones nativas de IA
- Asumir que la prevención de pérdida de datos por sí sola es suficiente
Cada uno de estos crea una postura de seguridad peligrosamente incompleta. La industria ha estado intentando adaptar viejos controles a un modelo de interacción completamente nuevo y simplemente no funciona.
AUC existe porque no se creó ninguna herramienta heredada para esto.
El control del uso de la IA es más que solo visibilidad
En el control del uso de la IA, la visibilidad es sólo el primer punto de control, no el destino. Saber dónde se utiliza la IA es importante, pero la verdadera diferenciación radica en cómo una solución comprende, gobierna y controla las interacciones de la IA en el momento en que ocurren. Los líderes de seguridad suelen pasar por cuatro etapas:
- Descubrimiento: Identifique todos los puntos de contacto de IA: aplicaciones autorizadas, aplicaciones de escritorio, copilotos, interacciones basadas en navegador, extensiones de IA, agentes y herramientas de IA en la sombra. Muchos suponen que el descubrimiento define el alcance total del riesgo. En realidad, la visibilidad sin un contexto de interacción a menudo conduce a percepciones de riesgo infladas y respuestas crudas como prohibiciones amplias de la IA.
- Conciencia de interacción: El riesgo de IA ocurre en tiempo real mientras se escribe un mensaje, se resume automáticamente un archivo o un agente ejecuta un flujo de trabajo automatizado. Es necesario ir más allá de “qué herramientas se utilizan” y pasar a “qué están haciendo realmente los usuarios”. No todas las interacciones con la IA son riesgosas y la mayoría son benignas. Comprender las indicaciones, acciones, cargas y resultados en tiempo real es lo que separa el uso inofensivo de la exposición real.
- Identidad y contexto: Las interacciones de IA a menudo pasan por alto los marcos de identidad tradicionales y se producen a través de cuentas personales de IA, sesiones de navegador no autenticadas o extensiones no administradas. Dado que las herramientas heredadas asumen que identidad es igual a control, omiten la mayor parte de esta actividad. Las AUC modernas deben vincular las interacciones con identidades reales (corporativas o personales), evaluar el contexto de la sesión (postura del dispositivo, ubicación, riesgo) y aplicar políticas adaptativas basadas en el riesgo. Esto permite controles matizados como: «Permitir resúmenes de marketing de cuentas que no sean SSO, pero bloquear las cargas de modelos financieros de identidades no corporativas».
- Control en tiempo real: Aquí es donde los modelos tradicionales fracasan. Las interacciones de IA no encajan en permitir/bloquear el pensamiento. Las soluciones AUC más sólidas operan en los matices: redacción, advertencias para el usuario en tiempo real, omisión y barreras de seguridad que protegen los datos sin cerrar los flujos de trabajo.
- Ajuste arquitectónico: La etapa más subestimada pero decisiva. Muchas soluciones requieren agentes, servidores proxy, redireccionamiento del tráfico o cambios en la pila de SaaS. Estas implementaciones a menudo se estancan o son ignoradas. Los compradores aprenden rápidamente que la arquitectura ganadora es la que se adapta perfectamente a los flujos de trabajo existentes y hace cumplir las políticas en el punto real de interacción de la IA.
Consideraciones técnicas: guía la cabeza, pero la facilidad de uso impulsa el corazón
Si bien la adecuación técnica es primordial, los factores no técnicos a menudo deciden si una solución de seguridad de IA tiene éxito o fracasa:
- Gastos operativos – ¿Se puede implementar en horas o requiere semanas de configuración de endpoints?
- Experiencia de usuario – ¿Los controles son transparentes y mínimamente disruptivos, o generan soluciones alternativas?
- Preparación para el futuro – ¿Tiene el proveedor una hoja de ruta para adaptarse a las herramientas de IA emergentes, la IA agente, los flujos de trabajo autónomos y los regímenes de cumplimiento, o está comprando un producto estático en un campo dinámico?
Estas consideraciones tienen menos que ver con «listas de verificación» y más con la sostenibilidad, asegurando que la solución pueda escalar tanto con la adopción organizacional como con el panorama más amplio de la IA.
El futuro: la gobernanza centrada en la interacción es la nueva frontera de la seguridad
La IA no va a desaparecer y los equipos de seguridad deben evolucionar del control perimetral al gobernanza centrada en la interacción.
La Guía del comprador para el control del uso de IA ofrece un marco práctico e independiente del proveedor para evaluar esta categoría emergente. Para CISO, arquitectos de seguridad y profesionales técnicos, establece:
- ¿Qué capacidades realmente importan?
- Cómo distinguir el marketing de la sustancia
- Y por qué el control contextual en tiempo real es el único camino escalable a seguir
El control del uso de IA no es sólo una categoría nueva; es la siguiente fase de la adopción segura de la IA. Replantea el problema desde la prevención de pérdida de datos hasta la gobernanza del uso, alineando la seguridad con la productividad empresarial y los marcos de riesgo empresarial. Las empresas que dominen la gobernanza del uso de la IA desbloquearán todo el potencial de la IA con confianza.
Descargue la Guía del comprador para el control del uso de IA para explorar los criterios, capacidades y marcos de evaluación que definirán la adopción segura de la IA en 2026 y más allá.
Únase al almuerzo virtual y aprenda: Descubriendo el uso de la IA y eliminando la IA ‘sombra’.