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Bloquear la IA puede ocultar riesgos en vez de resolverlos
ThreatLabz observó cerca de un billón de transacciones empresariales de IA y aprendizaje automático en 2025; las organizaciones bloquearon casi cuatro de cada diez. En una encuesta de PagerDuty, el 66 % de quienes habían usado IA para trabajar dijo haberla utilizado en el trabajo pese a creer que la política de su e...
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- ThreatLabz observó cerca de un billón de transacciones empresariales de IA y aprendizaje automático en 2025; las organizaciones bloquearon casi cuatro de cada diez.
- En una encuesta de PagerDuty, el 66 % de quienes habían usado IA para trabajar dijo haberla utilizado en el trabajo pese a creer que la política de su empresa no lo permitía.
- Un enfoque más seguro combina visibilidad sobre el uso real, protección de datos sensibles, límites al acceso y las acciones de los agentes, y herramientas aprobadas que resulten prácticas.
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why do AI blocklists give Singapore firms a false sense of security despite IMDA’s January 2026 Model AI Governance Framework for Agentic AI. Article summary: AI blocklists can confuse control over the corporate network with control over actual AI use: employees may move work to personal devices, while AI inside approved software remains accessible. IMDA’s January 2026 framewo. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Bloquear una aplicación de IA puede reducir su uso en la red corporativa, pero no necesariamente elimina la necesidad que lleva a una persona a recurrir a ella. En 2025, ThreatLabz observó cerca de un billón de transacciones empresariales de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la plataforma de Zscaler. Según los comentarios sobre esos resultados, las organizaciones bloquearon casi cuatro de cada diez, incluidas herramientas de uso extendido.1
6 Esas cifras describen el tráfico observado en esa plataforma; no indican cuánto riesgo redujeron los bloqueos ni representan a todas las empresas de Singapur.
Para las organizaciones singapurenses, la cuestión no es solo qué aplicaciones incluir en una lista negra. También importa cómo gestionar el uso de IA desde dispositivos personales, dentro de programas empresariales aprobados o mediante agentes con acceso a sistemas de trabajo. El Marco de Gobernanza Modelo de IA Agéntica de IMDA —la Autoridad de Desarrollo de Medios e Infocomunicaciones de Singapur— ofrece orientación para evaluar los riesgos y limitar el acceso, la autonomía y las acciones de estos agentes.26
Por qué una lista de bloqueos no es suficiente
Bloquear una solicitud no demuestra que haya cesado el uso
Un bloqueo en la red puede impedir el acceso a un servicio por una vía concreta, pero no demuestra que haya desaparecido la tarea para la que alguien quería usar IA. En una encuesta de PagerDuty publicada en junio de 2026, el 66 % de las personas que habían usado IA para trabajar afirmó haber utilizado herramientas en el trabajo pese a creer que la política de su empresa no lo permitía.38 El sondeo incluyó a 1.250 profesionales de oficina de grandes organizaciones en Australia, Japón, Reino Unido y Estados Unidos. Es un indicio de una tendencia laboral más amplia, no una cifra específica de Singapur.
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La conclusión no es que todo bloqueo vaya a sortearse, sino que prohibir una herramienta no basta para saber cómo se comportan los empleados ni qué información queda expuesta.
La IA también está dentro del software aprobado
La huella de IA de una empresa puede abarcar asistentes integrados en programas de negocio, conexiones con otros sistemas y agentes, no solo chatbots públicos. Por eso, conviene averiguar a qué información puede acceder cada sistema y qué acciones tiene permitido realizar. El marco de IMDA propone evaluar aspectos como el acceso a datos sensibles, la autonomía del agente, el alcance de sus acciones y la posibilidad de revertirlas.20
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Así, la pregunta de gobernanza deja de ser «¿Está esta aplicación en la lista?» y pasa a ser «¿A qué puede acceder esta IA, qué puede revelar y qué puede modificar?».
La visibilidad de la red tiene límites
Una persona podría usar un dispositivo personal o una conexión que la empresa no supervisa para resolver una tarea laboral. En ese caso, el bloqueo de la red corporativa no necesariamente muestra el recorrido completo de la información. Es mejor considerar este escenario al diseñar los controles que asumir que los registros de red recogen todos los usos de IA.
También hace falta revisar los permisos y los flujos de datos de las funciones de IA incluidas en programas aprobados. Que el software esté autorizado no demuestra por sí solo que cada asistente o integración tenga el acceso adecuado.
No todos los riesgos dependen de las aplicaciones de IA bloqueadas
Una publicación de Forcepoint, que cita información de Fortune, describió cómo alrededor de 3.000 recursos inéditos de Anthropic quedaron accesibles públicamente debido a un problema de configuración en un sistema de gestión de contenidos.40 Es un caso reportado, no una prueba sobre listas de bloqueo ni sobre empresas de Singapur. Su relevancia es más concreta: una configuración de publicación o de permisos puede exponer información independientemente de qué aplicaciones de IA permita una organización.
Una vía intermedia para gobernar la IA
Prohibirlo todo y permitirlo todo no son las únicas opciones. Un enfoque más útil combina visibilidad, protección de datos, límites de acceso y herramientas aprobadas que sirvan para hacer el trabajo.
Hacer un inventario del uso real de IA. Registrar las herramientas aprobadas, las funciones integradas, las conexiones y los agentes. Complementar el descubrimiento técnico con canales claros para que el personal comunique nuevos usos. Los datos de red pueden ayudar, pero no ofrecen necesariamente una visión completa de cada flujo de trabajo.
Empezar por los datos más sensibles. Identificar los repositorios de mayor riesgo y revisar quién —y qué sistemas— puede acceder a ellos. Aplicar protecciones a los datos allí donde se almacenen o utilicen, en lugar de depender únicamente de una lista de nombres de aplicaciones.
Definir y probar los límites de la IA aprobada. Revisar qué puede consultar, enviar y modificar un asistente. Restringir el acceso a lo necesario para la tarea y exigir aprobación humana para acciones importantes o difíciles de revertir. Estas medidas coinciden con la orientación de IMDA sobre evaluar los riesgos y acotar el alcance, la autonomía y el acceso de los agentes.
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Hacer que la opción aprobada sea útil. Ofrecer herramientas y procesos de autorización que permitan completar tareas legítimas sin recurrir a alternativas no aprobadas. Medir si el trabajo puede hacerse de forma segura, no solo cuántas solicitudes rechaza una lista de bloqueo.
Los bloqueos pueden ser un control más, pero no son un indicador fiable de que el riesgo haya disminuido. Una gobernanza más sólida hace visible el uso real de IA, protege la información sensible y limita lo que los sistemas pueden hacer.
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La gente también pregunta
¿Cuál es la respuesta corta a "Bloquear la IA puede ocultar riesgos en vez de resolverlos"?
ThreatLabz observó cerca de un billón de transacciones empresariales de IA y aprendizaje automático en 2025; las organizaciones bloquearon casi cuatro de cada diez.
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
ThreatLabz observó cerca de un billón de transacciones empresariales de IA y aprendizaje automático en 2025; las organizaciones bloquearon casi cuatro de cada diez. En una encuesta de PagerDuty, el 66 % de quienes habían usado IA para trabajar dijo haberla utilizado en el trabajo pese a creer que la política de su empresa no lo permitía.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
Un enfoque más seguro combina visibilidad sobre el uso real, protección de datos sensibles, límites al acceso y las acciones de los agentes, y herramientas aprobadas que resulten prácticas.