Inicio GenAI ¿Qué es el control del uso de la IA?

¿Qué es el control del uso de IA?

El control de uso de IA (AIUC) es una capacidad de seguridad y gobernanza diseñada para ayudar a las organizaciones a descubrir, comprender y controlar cómo se utiliza la IA en toda la empresa.

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El control del uso de la IA es un término general que abarca los diversos riesgos y desafíos asociados con su uso, como la prevención de pérdida de datos (DLP), el uso indebido o el comportamiento no deseado. A medida que las organizaciones se apresuran a integrar la IA en sus flujos de trabajo diarios, crean simultáneamente nuevas vías para la exfiltración de datos, las infracciones de cumplimiento y los incidentes de seguridad. Gestionar eficazmente este nuevo ecosistema requiere un enfoque estratégico que vaya más allá de las simples prohibiciones y se centre en garantizar la productividad de forma segura. El principal desafío ya no es si se debe utilizar la IA, sino cómo gestionar su uso de forma responsable.

La rápida adopción de herramientas de IA ha transformado radicalmente el ecosistema de seguridad empresarial. Los empleados, buscando mejorar su productividad, recurren con frecuencia a plataformas de IA públicas y extensiones de terceros, a menudo sin el conocimiento ni la aprobación de los equipos de TI y seguridad. Esto crea un punto ciego significativo donde pueden quedar expuestos datos corporativos confidenciales, desde el código fuente y los informes financieros hasta la información de identificación personal (PII). Sin un marco sólido para el control del uso de la IA, las organizaciones quedan vulnerables a una serie de amenazas emergentes que las herramientas de seguridad tradicionales no están preparadas para gestionar.

El alcance cada vez mayor de los riesgos de la IA en la empresa

La conveniencia de GenAI presenta una compleja red de riesgos de IA que van mucho más allá del simple uso indebido. Estos riesgos no son teóricos; son amenazas activas que pueden tener importantes consecuencias financieras, reputacionales y regulatorias. Comprender esta nueva superficie de ataque es el primer paso para construir una defensa eficaz.

Fuga de datos y fallos de DLP

El riesgo más inmediato es la pérdida de datos. Los empleados copian y pegan regularmente información confidencial en las indicaciones de IA para generar código, redactar correos electrónicos o analizar datos. Esta actividad, ya sea involuntaria o maliciosa, es un vector principal de exfiltración de datos. Una vez que los datos se introducen en un modelo de lenguaje extenso (LLM) público, la organización pierde el control sobre ellos, lo que crea una grave crisis de DLP (prevención de pérdida de datos). Las soluciones DLP tradicionales, que suelen monitorizar redes y endpoints, a menudo no inspeccionan los datos que se pegan en un navegador web, dejando este canal completamente expuesto.

Shadow AI y uso no autorizado

La proliferación de herramientas de IA gratuitas y especializadas ha dado lugar a la "IA en la sombra", una variante moderna de la TI en la sombra. Se trata del uso no autorizado de IA por parte de los empleados de aplicaciones y extensiones no autorizadas que operan al margen de las políticas de seguridad de la empresa. Cada una de estas plataformas no autorizadas tiene su propia política de privacidad y política de seguridad, lo que crea una enorme brecha de gobernanza. Los equipos de seguridad a menudo no tienen visibilidad de qué herramientas se utilizan ni qué datos se comparten, lo que hace casi imposible la respuesta a incidentes.

Integraciones de API inseguras

A medida que las empresas integran capacidades de IA en sus propias aplicaciones, generan nuevas vulnerabilidades potenciales. Una API mal configurada puede convertirse en una puerta de entrada para que los atacantes accedan al modelo de IA subyacente y a los datos que procesa. Estas integraciones inseguras pueden permitir la exfiltración sistemática de datos a gran escala, a menudo pasando desapercibidas durante largos periodos. Los atacantes también pueden bombardear estas API con consultas para agotar los recursos, lo que provoca ralentizaciones del sistema y costos financieros significativos por los servicios medidos.

Extensiones arriesgadas impulsadas por IA

Las extensiones de navegador impulsadas por IA presentan riesgos significativos debido a su naturaleza a menudo excesivamente permisiva. Muchas extensiones requieren acceso a toda la actividad de navegación, datos del portapapeles o cookies de sesión para funcionar, lo que las convierte en un objetivo predilecto para su explotación. Las vulnerabilidades en estos plugins pueden provocar el secuestro de sesiones, el robo de credenciales y la recolección silenciosa de datos, donde una extensión transmite información confidencial a un servidor de terceros sin el conocimiento del usuario.

Amenazas generadas por IA

Más allá de la exfiltración de datos, la propia IA puede utilizarse para crear ciberataques altamente sofisticados. Los atacantes ahora utilizan GenAI para crear correos electrónicos de phishing convincentes que imitan comunicaciones legítimas, lo que dificulta su detección. También pueden utilizar la IA para desarrollar y depurar malware diseñado para evadir las medidas de seguridad tradicionales, lo que aumenta la superficie de ataque general de las empresas.

El riesgo de la IA empresarial ya no es teórico; ya está generalizado y en aumento. La IA en la sombra se perfila como el riesgo más frecuente y crítico, impulsado por la adopción de herramientas y extensiones de IA no autorizadas por parte de los empleados, fuera de la supervisión de TI. Al mismo tiempo, la fuga de datos sigue siendo una amenaza persistente, ya que se comparte información confidencial de forma rutinaria a través de avisos de IA.

Las vulnerabilidades de API y los ataques de inyección rápida ponen de manifiesto cómo las integraciones de IA introducen nuevas superficies de ataque técnico, mientras que las extensiones de navegador riesgosas siguen exponiendo a las organizaciones mediante permisos excesivos y acceso oculto a datos. En conjunto, estos riesgos demuestran que los desafíos de seguridad de la IA abarcan a usuarios, navegadores, API y aplicaciones.

Por qué la seguridad tradicional es insuficiente para el control de la IA

falta de contexto

Las soluciones DLP de red y endpoint suelen carecer del contexto necesario para comprender la intención del usuario en un navegador. Pueden detectar tráfico web cifrado, pero no pueden diferenciar entre un usuario que copia texto inofensivo en un motor de búsqueda y un usuario que copia código fuente confidencial en una herramienta de IA no autorizada.

El punto ciego del navegador

Se accede principalmente a GenAI a través del navegador web, que se ha convertido en la nueva frontera para el acceso a aplicaciones empresariales. Las soluciones de seguridad que no tienen una visibilidad completa de la actividad del navegador no pueden supervisar ni controlar eficazmente el uso de la IA.

Limitaciones de bloqueo/permiso binario

Muchas herramientas heredadas solo pueden bloquear o permitir el acceso a un sitio web completo. Este enfoque es demasiado estricto para la IA. Bloquear todas las herramientas de IA frena la innovación y la productividad, pero permitirlas sin restricciones conlleva riesgos. Se necesita un control granular de la IA para permitir un uso productivo y prevenir acciones peligrosas.

Beneficios del control del uso de la IA

Habilite la innovación en IA sin riesgos

El Control de Uso de IA permite a los empleados usar las herramientas de IA de forma productiva, a la vez que aplica medidas de seguridad que previenen acciones de riesgo. Las organizaciones pueden ir más allá de las prohibiciones generales y adoptar la IA de forma segura y a gran escala.

Prevenir la fuga de datos provocada por la IA

Al inspeccionar las interacciones de IA en tiempo real, AIUC ayuda a evitar que se compartan datos confidenciales con herramientas públicas de IA. Esto soluciona las deficiencias críticas que dejan los controles tradicionales de DLP y basados ​​en red.

Visibilidad y gobernanza completas sobre el uso de la IA

AIUC proporciona visibilidad sobre herramientas de IA autorizadas y no autorizadas, incluyendo Shadow AI. Esto facilita la aplicación consistente de políticas, la auditabilidad y una gobernanza empresarial más sólida de la IA.

Establecer una gobernanza sólida de la IA:
Un marco práctico

Para abordar estos desafíos, las organizaciones necesitan establecer un programa integral de gobernanza de la IA. Este marco no es solo un documento de políticas, sino una estrategia operativa que combina personas, procesos y tecnología para gestionar eficazmente el uso de la IA.

Fundamentos de la gobernanza de la IA

Una gobernanza eficaz de la IA se basa en principios clave como la transparencia, la rendición de cuentas y la monitorización continua. Requiere un comité interdisciplinario con representantes de las unidades de seguridad, TI, legal y de negocio para garantizar que las políticas sean equilibradas y prácticas. Este comité es responsable de definir la postura de la organización respecto a la IA y establecer políticas claras para su uso.

Desarrollar una política de uso aceptable (AUP) clara

Los empleados necesitan una orientación clara sobre lo que está permitido y lo que no. La AUP debe indicar explícitamente qué herramientas de IA están autorizadas, qué tipos de datos se pueden usar con ellas y las responsabilidades del usuario en el uso seguro de la IA. Esta política elimina la ambigüedad y sienta las bases para la adopción segura de la IA.

Supervisar y controlar el ecosistema de API y complementos

Un marco de gobernanza de IA eficaz también debe abordar los riesgos que plantea el ecosistema de IA en su conjunto. Esto incluye la implementación de controles a nivel de API para restringir el flujo de datos entre las herramientas de IA y otras aplicaciones. Además, los equipos de seguridad deben poder auditar las extensiones de navegador basadas en IA, evaluar sus permisos y bloquear las que no estén aprobadas o se consideren peligrosas.

Implementar DLP con IA a nivel de navegador

Dado que la mayoría de las interacciones de GenAI ocurren en el navegador, una solución DLP a nivel de navegador es un punto de control crucial. Estas soluciones pueden inspeccionar las interacciones del usuario en tiempo real, lo que les permite detectar cuándo se introducen datos confidenciales en las indicaciones de IA. Según la política, pueden bloquear la acción, ocultar la información confidencial o alertar al equipo de seguridad antes de que los datos se expongan. Esto proporciona una capa de protección esencial que las herramientas tradicionales no tienen.

Consiga visibilidad y descubrimiento completos

No se puede controlar lo que no se ve. El paso fundamental en cualquier estrategia de control del uso de la IA es realizar un inventario exhaustivo de todas las herramientas de IA que se utilizan en la organización, especialmente la IA en la sombra. Esto requiere tecnología que permita una auditoría continua del uso de todas las aplicaciones SaaS y de IA, incluidas las herramientas a las que se accede desde el navegador.

Implementar controles de acceso basados ​​en riesgos

En lugar de bloquear toda la IA, un enfoque basado en el riesgo es más eficaz. Esto implica aplicar controles granulares que permitan casos de uso de bajo riesgo y, al mismo tiempo, restrinjan las actividades de alto riesgo. Por ejemplo, una empresa podría permitir a los empleados usar una herramienta pública de GenAI para investigación general, pero impedirles pegar cualquier dato clasificado como información personal identificable o propiedad intelectual. Este enfoque matizado del control de la IA requiere una solución con una visibilidad profunda de las acciones del usuario.

El papel de una plataforma integral en el control del uso de la IA

Para implementar este tipo de seguridad granular y contextual, las organizaciones recurren cada vez más a soluciones como LayerX. Al operar directamente desde el navegador, LayerX proporciona la visibilidad profunda y el control en tiempo real necesarios para gestionar los riesgos de la IA moderna.

Imagine un escenario en el que un empleado de marketing utiliza una herramienta de IA no autorizada para redactar un comunicado de prensa. Intenta pegar un documento con cifras financieras y nombres de clientes no anunciados. Una solución de seguridad tradicional probablemente no detectaría esta acción. Sin embargo, una solución a nivel de navegador como LayerX puede:

Analizar la acción

Detecta la acción de pegar en el formulario web en tiempo real.

Inspeccionar los datos

Identifique las palabras clave confidenciales, la información de identificación personal (PII) y los datos financieros dentro del texto.

Hacer cumplir la política

Bloquea instantáneamente la acción de pegar, impidiendo que los datos lleguen al servidor de IA externo.

Educar al usuario

Muestra un mensaje emergente que informa al usuario sobre la violación de la política y lo guía hacia una herramienta de IA autorizada.

Este enfoque permite a las organizaciones gestionar el uso de la IA sin afectar la productividad. Transforma un documento de política estática en un mecanismo de defensa activo, aplicando el control de la IA directamente en el punto de riesgo. LayerX permite a las organizaciones auditar todo el uso de SaaS y GenAI, aplicar políticas basadas en riesgos y prevenir la fuga de datos de herramientas autorizadas y no autorizadas.

Del caos al control en la era de la IA

El control del uso de la IA es una disciplina crucial para la empresa moderna. No se trata de restringir la innovación, sino de crear un entorno seguro donde pueda prosperar. La proliferación de herramientas GenAI ha introducido un nuevo paradigma de riesgos, desde la fuga de datos mediante Shadow AI hasta integraciones de API inseguras y plugins de navegador maliciosos. Las herramientas de seguridad tradicionales simplemente no están preparadas para gestionar este ecosistema de amenazas dinámico y centrado en el navegador.
Una gobernanza eficaz de la IA requiere una nueva estrategia centrada en la visibilidad, el control granular y la prevención en tiempo real. Al establecer políticas claras, implementar DLP a nivel de navegador y aprovechar soluciones avanzadas para supervisar y controlar todo el ciclo de vida del uso de la IA, las organizaciones pueden gestionar sus riesgos de IA de forma proactiva. Esto les permite equilibrar la productividad con la protección, permitiendo a los empleados utilizar la IA con confianza y seguridad.

Comparación de tablas AIUC de LayerX con soluciones heredadas 

Controle la última milla de la interacción del usuario 
Sin cambios en la experiencia del usuario
A prueba de manipulaciones/derivaciones
Sin dolores de cabeza de TI
Análisis escalable
Todas las aplicaciones, toda la actividad del usuario, todos los datos
Mantén tu navegador; no cambia la experiencia del usuario
Protecciones antimanipulación de varios niveles; cobertura para todos los navegadores
Implementación sencilla, sin cambios de infraestructura
Fácil de implementar sin resistencia del usuario
SSE/SASE
Afectado por el cifrado, cobertura limitada de aplicaciones, requiere API/conectores
Agrega latencia; requiere VPN/ZTNA fuera del perímetro
Vulnerable a la fijación de certificados, VPN y usuarios remotos
Complejo para configurar y definir reglas de seguridad
Cambiar la red + implementar clientes VPN/ZTNA en usuarios remotos
Proxy local
Visibilidad limitada para aplicaciones y canales que no sean HTTP
Ralentiza la actividad, consume muchos recursos y se rompe fácilmente.
Se puede evitar fácilmente cambiando de red y/o VPN, túneles, etc.
Instalación y configuración de software compleja; se rompe fácilmente
Escala linealmente en costos y utilización de recursos; el uso de IA escala exponencialmente

Comparación de tablas AIUC de LayerX con soluciones heredadas 

Controle la última milla de la interacción del usuario 

SSE/SASE

Afectado por el cifrado, cobertura limitada de aplicaciones, requiere API/conectores

Proxy local

Visibilidad limitada para aplicaciones y canales que no sean HTTP
Todas las aplicaciones, toda la actividad del usuario, todos los datos

Sin cambios en la experiencia del usuario

SSE/SASE

Agrega latencia; requiere VPN/ZTNA fuera del perímetro

Proxy local

Ralentiza la actividad, consume muchos recursos y se rompe fácilmente.
Mantén tu navegador; no cambia la experiencia del usuario

A prueba de manipulaciones/derivaciones

SSE/SASE

Vulnerable a la fijación de certificados, VPN y usuarios remotos

Proxy local

Se puede evitar fácilmente cambiando de red y/o VPN, túneles, etc.
Protecciones antimanipulación de varios niveles; cobertura para todos los navegadores

Sin dolores de cabeza de TI

SSE/SASE

Complejo para configurar y definir reglas de seguridad

Proxy local

Instalación y configuración de software compleja; se rompe fácilmente
Implementación sencilla, sin cambios de infraestructura

Análisis escalable

SSE/SASE

Cambiar la red + implementar clientes VPN/ZTNA en usuarios remotos

Proxy local

Escala linealmente en costos y utilización de recursos; el uso de IA escala exponencialmente
Fácil de implementar sin resistencia del usuario

Recursos para el control del uso de IA

Guía del CISO para prevenir la fuga de datos de GenAI
Reportes

Guía del CISO para prevenir la fuga de datos de GenAI

Al combinar métricas cuantitativas recopiladas de la base de clientes empresariales globales de LayerX y un análisis cualitativo de las tendencias y violaciones relacionadas con los navegadores, el informe revela cómo la IA, el SaaS y los flujos de trabajo de identidad han convertido al navegador en la nueva primera línea de riesgo de datos que las herramientas tradicionales como DLP, EDR y SSE no tienen visibilidad.

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LayerX: Controle el uso de la IA y evite la fuga de datos
Ficha Técnica

LayerX: Controle el uso de la IA y evite la fuga de datos

LayerX es una plataforma de seguridad de navegador e inteligencia artificial sin agentes todo en uno que ayuda a las organizaciones a prevenir la fuga de datos de IA, ofreciendo visibilidad y control completos sobre cualquier aplicación de IA autorizada y no autorizada, y bloquea la exposición de datos confidenciales en tiempo real sin afectar la experiencia del usuario.

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Este informe, basado en telemetría de navegación empresarial real, revela cómo fluyen realmente los datos confidenciales a través de aplicaciones de IA y SaaS y por qué las suposiciones de seguridad comunes ya no se sostienen.

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¿Qué es el control de uso de IA (AIUC) en la seguridad empresarial?

El Control de Uso de IA (AIUC) es una capacidad de seguridad y gobernanza que ayuda a las organizaciones a descubrir, comprender y controlar cómo se utilizan las herramientas de IA en toda la empresa. Reduce la fuga de datos, el uso indebido y el riesgo de incumplimiento, a la vez que facilita la adopción responsable de la IA.

¿Por qué el control del uso de IA se está convirtiendo en una nueva categoría de seguridad?

La IA presenta riesgos que las herramientas de seguridad existentes no fueron diseñadas para gestionar, especialmente en flujos de trabajo basados ​​en navegador. AIUC aborda estas deficiencias centrándose específicamente en las interacciones de la IA, los patrones de uso y los riesgos de exposición de datos.

¿Por qué las organizaciones necesitan AIUC ahora?

Las herramientas de seguridad tradicionales no pueden ver ni controlar el uso de la IA en navegadores web ni en flujos de trabajo de IA modernos, lo que crea puntos ciegos donde se pueden exfiltrar datos confidenciales, infringir las normas de cumplimiento y generar riesgos de seguridad. AIUC cubre esta brecha con visibilidad y control.

¿En qué se diferencia el control de uso de IA de SSE o CASB?

Las soluciones SSE y CASB se centran principalmente en el tráfico de red y el acceso a las aplicaciones. El control de uso de IA se centra en las acciones del usuario y las interacciones con los datos dentro del navegador, donde se produce el mayor riesgo de IA.

¿Por qué es fundamental el navegador para el control del uso de la IA?

Se accede a la mayoría de las herramientas de IA a través del navegador, lo que lo convierte en el punto principal donde se producen las interacciones de IA. Los controles a nivel de navegador proporcionan el contexto y la granularidad necesarios para gestionar eficazmente el uso de la IA.

¿Qué tipos de riesgos de IA puede ayudar a mitigar el control del uso de IA?

AIUC ayuda a abordar riesgos como la fuga de datos a los servicios públicos de IA, el uso de IA en la sombra, las integraciones de API inseguras, las extensiones de IA riesgosas y las amenazas generadas por IA, como el phishing sofisticado o la creación automatizada de malware.

¿AIUC impacta la productividad del usuario?

AIUC está diseñado para equilibrar la seguridad y la productividad al permitir acciones de IA de bajo riesgo y bloquear o censurar las riesgosas, en lugar de simplemente prohibir el uso de la IA. Por eso, no afecta negativamente la productividad del usuario.

¿Qué deben buscar las organizaciones en una solución de control de uso de IA?

Las organizaciones deben buscar visibilidad en el uso de IA, aplicación a nivel de navegador, prevención de pérdida de datos, controles de extensiones y API, y gestión de políticas flexible basada en riesgos.

¿El control del uso de IA afectará la privacidad de los empleados?

AIUC se centra en monitorear acciones relevantes para el riesgo y la gobernanza; la mayor parte del procesamiento de datos privados ocurre localmente en el navegador y no se transmite externamente, lo que minimiza las preocupaciones sobre la privacidad y permite la supervisión de la seguridad.

¿La AIUC sólo se aplica a grandes empresas?

Si bien la AIUC es vital para las grandes organizaciones, cualquier empresa que utilice herramientas de IA, especialmente aquellas que manejan datos confidenciales o regulados, puede beneficiarse de una gobernanza estructurada del uso de la IA.

La interacción de la IA
La plataforma de seguridad

Con LayerX, cualquier organización puede proteger todas las interacciones de IA en cualquier navegador, aplicación e IDE y protegerse de todos los riesgos de navegación.

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