Las empresas llevan dos años redactando políticas de uso de inteligencia artificial. Listas de herramientas aprobadas, matrices de clasificación de datos, módulos de formación, líneas de firma. El resultado parece gobernado, auditable y cumplidor. El problema es que no lo es.
El informe Cost of a Data Breach 2025 de IBM cuantificó la distancia entre apariencia y realidad: las organizaciones que sufrieron brechas vinculadas a «IA en la sombra» pagaron 670.000 dólares adicionales por incidente frente a las que tenían poca o ninguna exposición a ese fenómeno. Al mismo tiempo, una encuesta de Gartner a 302 responsables de ciberseguridad reveló que el 69% sospecha que sus empleados utilizan herramientas de IA prohibidas con independencia de lo que dicte la política corporativa.
Los números son más incómodos en la cima de la jerarquía. Según investigaciones citadas en el análisis, el 93% de los ejecutivos y altos directivos admite usar IA en la sombra, la tasa más elevada de cualquier estamento laboral. Tres cuartas partes de esos usuarios reconocieron haber compartido información potencialmente sensible con herramientas no aprobadas. Cuando quienes aprueban las políticas son sus principales infractores, el problema deja de ser técnico y se convierte en uno de legitimidad institucional.
Dmítriy Stepánov, cofundador y director de tecnología de Glorium Technologies, identifica tres vacíos que la mayoría de las políticas nunca aborda. El primero es el problema de enrutamiento de tareas: la IA mejora ciertos trabajos y degrada activamente otros. Una revisión del International Center of Law and Economics describe lo que llama la «frontera dentada»: aplicada a tareas adecuadas, la IA puede reducir el tiempo de ejecución entre un 15% y un 50%; aplicada fuera de su frontera de capacidad, induce sobredependencia en resultados que parecen autoritativos pero son incorrectos.
El segundo vacío es el riesgo de propiedad intelectual. En enero de 2025, la Oficina de Derechos de Autor de Estados Unidos estableció su posición oficial: los prompts por sí solos no constituyen autoría. El trabajo producido por IA no es registrable como obra con derechos de autor a menos que un humano haya realizado contribuciones creativas suficientes al resultado. Propuestas comerciales, código, documentación técnica: una categoría entera de activos corporativos queda desprotegida si el proceso editorial no se documenta.
El tercer vacío es la brecha de credibilidad ejecutiva. Una política que los propios directivos violan sistemáticamente no puede sostenerse sobre la disciplina de los empleados.
Lo que emerge de estos datos es un diagnóstico preciso: la mayoría de las organizaciones cree que gestiona un problema de seguridad de datos. En realidad gestiona un problema de arquitectura empresarial, uno que sigue generando nuevas categorías de riesgo mientras el aparato de cumplimiento se concentra en las categorías ya conocidas.
La lectura de Ágora Capital es directa. Una política de IA genérica es, ante todo, un costo burocrático que no elimina el riesgo; solo lo hace menos visible hasta que el incidente ocurre. La libre empresa no necesita más capas de cumplimiento formal: necesita marcos precisos que digan a cada función cuándo y cómo usar la herramienta, y directivos con la coherencia suficiente para no eludir las reglas que ellos mismos firman. El mercado ya está poniendo precio a esa brecha: 670.000 dólares por incidente es una cifra que ningún consejo de administración puede ignorar.
