Para CIO, CTO y dirección
Shadow AI: revisión de lo que ya está construido Shadow AI: lo que tu gente ha construido con IA y nadie ha revisado
Shadow AI es todo lo que la gente de una empresa usa o construye con inteligencia artificial sin que el área de tecnología lo sepa ni lo haya revisado. Incluye las herramientas de IA que cada persona usa por su cuenta y también los informes, cuadros de mando, automatizaciones y programas hechos con ellas que ya están funcionando.
Actualizado el
Las herramientas de seguridad detectan y bloquean el uso de IA. Nosotros revisamos lo que tu gente ya ha construido con ella y está funcionando: cómo calcula, qué datos toca y si aguanta.
Lo que aparece cuando nadie revisa
KPIs mal calculados
Una fórmula que suma dos veces o un origen que dejó de actualizarse. El cuadro de mando se ve bien y dirección decide con una cifra equivocada.
Datos expuestos
Informes compartidos con enlace abierto, contraseñas dentro del código o datos personales copiados a herramientas que nadie ha inventariado.
Código que no escala
Lo que funcionaba con diez usuarios y un mes de datos se cae con toda la empresa y tres años de histórico.
Sin dueño
Quien lo construyó cambió de puesto o de empresa. Nadie sabe qué hace, de qué depende ni qué se rompe si se toca.
Qué revisamos de lo que ya funciona
- El cálculo de cada KPI, contrastado con su origen
- Qué datos usa cada informe y quién puede verlos
- Contraseñas, accesos y enlaces públicos
- El rendimiento con el volumen real de datos y de usuarios
- Qué depende de qué, y quién lo mantiene
No detectamos ni bloqueamos el uso de IA: para eso hay herramientas. Revisamos lo ya construido, y qué se mantiene, qué cambia y qué se retira lo decide tu equipo.
Las revisiones que lo cubren
Cada una tiene su página: qué revisamos, por qué importa y qué recibes.
Health check de Power BI
Informes construidos sobre datos desactualizados o rotos, actualizaciones que fallan y licencias asignadas a personas que ya no las usan.
Bajo consulta- Actualizaciones que fallan o se quedan atrás
- Informes que leen orígenes rotos
- Licencias sin actividad
Health check de Microsoft Fabric
Pipelines que alimentan los informes con datos desactualizados o rotos, y capacidad que se paga pero no se usa.
Bajo consulta- Pipelines que fallan o cargan datos desactualizados
- Uso y coste de la capacidad
- Accesos a las áreas de trabajo y usuarios inactivos
Revisión de bases de datos
PostgreSQL, Redis, Elasticsearch y RabbitMQ, en solo lectura: estructura, índices, consultas lentas, bloqueos y conexiones.
Más de 200 puntos de control- Tablas, índices y migraciones
- Consultas lentas, bloqueos y conexiones
- Memoria de Redis, disco de Elasticsearch y colas de RabbitMQ
Revisión del backend y la API
La parte del servidor que hay detrás de tu app o tu web: qué expone la API, qué protege, qué cabeceras sirve y qué termina en sus registros.
Más de 150 puntos de control- Campos expuestos y rutas sin protección (OWASP API3 y API5)
- Inventario de rutas y contrato de los endpoints
- Cabeceras de seguridad y datos personales en los registros
Lo que recibes, siempre
Un informe para dos lectores: una página para dirección y el detalle con evidencia para tu equipo.
El estado de salud
De cada sistema revisado: código, apps, web, backend, bases de datos, servidor y plataformas.
Cada hallazgo comprobado
Con la evidencia de dónde está y por qué importa.
La lista ordenada por impacto
Qué corregir primero, qué puede esperar y qué no importa.
Una reunión y una página
Te lo explicamos con tu equipo, y dirección recibe un resumen de una página.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una Shadow IA?
Es lo que la gente de una empresa usa o construye con inteligencia artificial sin que tecnología lo sepa ni lo haya revisado: informes, cuadros de mando, automatizaciones y programas que ya están funcionando.
¿Qué significa shadow IT y en qué se diferencia de shadow AI?
Shadow IT es el software que se usa en una empresa sin que tecnología lo sepa. En el shadow AI la gente, además de usar herramientas, construye con ellas cosas nuevas: informes, cálculos y programas con los que después se decide.
¿Cómo se detecta la shadow AI, y hay que bloquear las herramientas de IA?
Se detecta con un inventario: área por área, qué usan y qué han construido los equipos con IA, y qué datos toca cada cosa. Bloquear es una decisión tuya y de tus herramientas de seguridad; la revisión no bloquea nada, mira lo que ya está funcionando.
Mis empleados construyen cosas con IA sin que sistemas lo sepa: ¿cómo lo controlo y quién me puede ayudar?
Empieza por saber qué hay. Las herramientas de seguridad te dicen qué aplicaciones de IA se usan y permiten bloquearlas. Sondeon revisa lo que ya está construido y funcionando: hace el inventario contigo y te dice, de cada pieza, cómo calcula, qué datos toca y quién la mantiene.
¿Tenemos que parar lo que ya funciona, y quién lo va a mantener?
No hay que parar nada: la revisión mira y mide. De cada pieza te dice cómo calcula, qué datos toca y quién la mantiene, o si no tiene a nadie. Qué se mantiene, qué cambia y qué se retira lo decide tu equipo, con la lista y la evidencia.
¿Por qué es un riesgo la shadow AI, y basta con una auditoría puntual?
Porque con lo que la gente construye se decide y se tocan datos sin que tecnología lo haya revisado. Una revisión puntual se queda corta: hace falta un health check, una revisión experta de lo ya construido que se repite cada tres meses, porque cada semana aparece algo nuevo.
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