El riesgo más grande que enfrentan hoy las organizaciones con la inteligencia artificial no viene de los atacantes, sino de su propia gente intentando hacer bien su trabajo, sin reglas claras que les digan cómo.
Lo que pasa todos los días, sin que nadie lo vea
Hoy, en casi cualquier organización, alguien está copiando un contrato, una planilla de clientes o un informe interno y pegándolo en un asistente de inteligencia artificial para que lo resuma, lo traduzca o lo convierta en una presentación. Lo hace desde su cuenta personal y gratuita, sin pedir permiso, porque nadie le dijo que tenía que pedirlo. En dos minutos obtiene un resultado impecable y sigue con su trabajo.
Nadie en la empresa se entera. Y nadie sabe qué información salió por esa ventana: nombres, números de documento, precios negociados, cláusulas de confidencialidad que la organización firmó y que acaban de incumplirse sin que nadie lo decidiera.
Quien lo hace no es un empleado desleal. Es un empleado eficiente. Y ahí está exactamente el problema: el riesgo más grande que enfrentan hoy las organizaciones con la inteligencia artificial no viene de los atacantes, sino de su propia gente intentando hacer bien su trabajo, sin reglas claras que les digan cómo.
No es hipotético: ya pasó, y en empresas que no son improvisadas
En abril de 2023, la división de semiconductores de Samsung habilitó a sus ingenieros a usar ChatGPT para corregir errores de código. En menos de un mes registró tres filtraciones de información: un empleado pegó código fuente propietario, otro pidió optimizar secuencias de prueba de chips y un tercero subió las notas de una reunión interna para convertirlas en presentación. La respuesta fue drástica: la compañía prohibió el uso de herramientas de IA generativa en sus equipos. Ninguno de esos ingenieros quería perjudicar a su empresa. Todos querían trabajar más rápido.
Un año después, la IA mostró su otra cara. Un empleado de finanzas de Arup en Hong Kong —la firma de ingeniería detrás de la Ópera de Sídney— recibió un correo de la casa matriz pidiendo una operación reservada. Desconfió. Entonces lo invitaron a una videollamada donde vio y escuchó al director financiero y a varios colegas. Todos eran deepfakes. Hizo 15 transferencias por unos 25 millones de dólares. Ninguna regla interna le exigía confirmar una instrucción de pago por un canal alternativo.
Los números confirman que estos casos no son excepciones. Una encuesta de TELUS Digital a 1.000 empleados de grandes empresas, realizada en enero de 2025, encontró que el 68% usa asistentes de IA con cuentas personales y el 57% admite haber ingresado información sensible: datos personales, información de clientes, finanzas confidenciales. El dato más revelador es otro: el 44% dijo que su empresa no tiene lineamientos sobre IA o que no sabe si los tiene.
Esto tiene nombre: shadow AI. Es el uso de herramientas de inteligencia artificial que la organización no aprobó, no conoce y no controla. No hace ruido, no dispara alarmas y no aparece en ningún tablero. Hasta que aparece en un incidente.
La pregunta incómoda
¿Cuánta gente en tu empresa está haciendo esto hoy? Y más incómodo todavía: si mañana descubrís que alguien subió la base de clientes a una herramienta gratuita, ¿podrías hacer algo?
La respuesta, en muchas organizaciones argentinas, es no. Y no por falta de voluntad, sino por falta de papel.
La Ley de Contrato de Trabajo le reconoce al empleador facultades de organización, dirección y disciplina (arts. 64, 65 y 67), pero exige que se ejerzan con razonabilidad y que los controles respeten la dignidad del trabajador (art. 70). La jurisprudencia laboral viene sosteniendo un criterio claro: para controlar el uso de los recursos digitales y sancionar su mal uso, la empresa tiene que haber informado antes, de manera clara y fehaciente, cuáles son las reglas y qué controles aplica. Sin esa política, el trabajador conserva una expectativa razonable de privacidad y la sanción queda expuesta a ser impugnada.
Dicho en criollo: no se puede sancionar lo que nunca se prohibió. Y hoy casi ninguna política de uso de Internet escrita hace cinco años dice una palabra sobre prompts, cuentas personales de IA, extensiones de navegador que leen la pantalla, transcriptores que graban reuniones o agentes autónomos que mandan correos solos.
A eso se suma la Ley 25.326 de Protección de Datos Personales. Cuando un empleado pega datos de clientes o de compañeros en una herramienta sin contrato, la organización —no el empleado— es la responsable del tratamiento. Puede estar cediendo datos sin consentimiento y transfiriéndolos a otro país sin las garantías que exige la ley. Si además hay un acuerdo de confidencialidad con el cliente, el incumplimiento es contractual y la factura llega a la empresa.
El resultado es una paradoja peligrosa: la organización asume todo el riesgo, pero no tiene ninguna herramienta para gestionarlo.
Qué tiene que decir una política de uso aceptable de Internet e IA
En Data Governance Latam venimos trabajando con organizaciones de distintos sectores en un anexo específico de uso aceptable de Internet, activos digitales e inteligencia artificial, que complementa la política general. No es un documento para asustar a nadie. Es un documento para que la gente sepa qué puede hacer, y para que la empresa pueda actuar cuando algo sale mal. Estos son los puntos que, a nuestro criterio, no pueden faltar:
- Un registro de herramientas autorizadas. No alcanza con decir «se puede usar IA». Hay que decir cuáles, con qué plan, con cuenta corporativa y con un compromiso contractual del proveedor de no entrenar sus modelos con la información de la empresa.
- Reglas según la clasificación de la información. Lo público se puede usar; lo interno, solo en herramientas aprobadas; lo confidencial, con anonimización previa; lo restringido —datos sensibles, credenciales, código fuente—, nunca sin autorización escrita.
- Prohibiciones concretas de shadow AI. Cuentas personales para tareas laborales, extensiones que leen correos, notetakers que graban reuniones sin avisar, integraciones con el drive o el CRM sin permiso, agentes autónomos con acceso a sistemas.
- Revisión humana obligatoria. Todo resultado de IA lo revisa una persona antes de llegar a un cliente. Las herramientas inventan jurisprudencia, citas y números con total aplomo.
- Límites a las decisiones automatizadas. Nadie debería ser descartado en una búsqueda laboral, evaluado o despedido solo porque lo dijo un algoritmo.
- Protocolo contra deepfakes. Toda instrucción inusual de pago o de entrega de información se verifica por un canal alternativo. Esa sola regla habría salvado 25 millones de dólares en Hong Kong.
- Un canal de reporte que premie la honestidad. Quien se equivoca y lo reporta en 24 horas tiene un atenuante; quien lo oculta comete una falta más grave. Se busca que los errores salgan a la luz, no que se escondan.
- Monitoreo informado y proporcional. Controles automatizados y genéricos, revisión de contenidos solo ante indicios concretos y con trazabilidad, siempre dentro de los límites del artículo 70 de la LCT y de la Ley 25.326.
- Un régimen disciplinario graduado. Faltas leves, graves y muy graves, con sanciones proporcionales, derecho de defensa y un procedimiento escrito. Sin esto, la política es una expresión de deseos.
- Capacitación y constancia firmada. Una política que nadie leyó no protege a nadie. La capacitación anual y la constancia de recepción son las que convierten un PDF en una herramienta con valor legal.
Es una responsabilidad de governance, no de sistemas
Durante años, la política de uso de Internet fue un trámite que redactaba el área de sistemas y firmaba Recursos Humanos el primer día de trabajo. Ese tiempo terminó. Hoy cualquier persona con un navegador tiene en sus manos una herramienta capaz de procesar, resumir y, sin quererlo, exponer toda la información de la organización en minutos.
Prohibir la IA no es la respuesta: Samsung lo intentó, y la gente sigue usándola, solo que a escondidas. La respuesta es gobernarla. Decidir qué herramientas se usan, con qué datos, bajo qué controles y con qué consecuencias. Eso no le corresponde solo a IT: es una decisión del directorio, de legales, de recursos humanos y de quien esté a cargo de la protección de datos.
Con una política clara, cada persona sabe qué herramienta corporativa tiene disponible, qué información debe anonimizar antes de subirla y que, si se equivoca, tiene un canal para reportarlo sin miedo. Y la empresa tiene reglas para prevenir, controles para detectar y un procedimiento para responder.
La inteligencia artificial ya entró en tu organización. La única pregunta que queda es si entró por la puerta principal, con reglas, o por la ventana, sin que nadie la viera.
Daniel Monastersky y Facundo Malaureille son cofundadores de Data Governance Latam.
Fuentes
- Samsung accidentally leaked its secrets to ChatGPT three times — Tom’s Guide
- Samsung bans employee use of ChatGPT after reported data leak — AOL
- Arup revealed as victim of US$25 million deepfake scam — CNN
- TELUS Digital Survey: employees entering sensitive data into AI assistants — Business Wire
- Ley de Contrato de Trabajo N.º 20.744 (arts. 64 a 67 y 70) y Ley 25.326 de Protección de los Datos Personales