Este Informe examina cómo la IA está transformando la huella digital de la Organización en toda la ANZ y los retos de seguridad y protección de datos que ello conlleva. También analiza cómo los atacantes están abusando de la confiable plataforma en la nube para empujar malware a la organización local, y explora cómo los patrones actuales de violaciones de Datos Política deberían servir como un llamamiento a la acción para que la Organización gestione datos sensibles.
La IA en la sombra está perdiendo terreno: el uso por parte del personal de cuentas de IA personales y el envío de datos potencialmente confidenciales relacionados con el trabajo en las instrucciones (prompts) ha sido un importante desafío de seguridad de la IA en los últimos años. En los últimos doce meses, las organizaciones en ANZ han avanzado significativamente en la contención de este vector de IA en la sombra, con tasas de uso de herramientas de IA gestionadas por la organización que se han más que duplicado durante el período, lo que ha provocado una disminución en el uso de aplicaciones personales. Pero a medida que los empleados refinan sus preferencias en cuanto al uso de la IA y siguen explorando nuevas herramientas y aplicaciones de IA, la cantidad de usuarios que alternan entre cuentas personales y empresariales también casi se ha duplicado, lo que destaca la necesidad de que las organizaciones implementen procesos sin fricciones para que los empleados envíen nuevas herramientas y aplicaciones de IA para su revisión y aprobación, y los alejen de la creación de cuentas personales.
Anthropic se ha adelantado a ChatGPT: Aunque ChatGPT sigue siendo la aplicación de IA más utilizada en la gran mayoría de las organizaciones de las regiones del mundo que supervisamos, Claude de Anthropic está muy por delante en ANZ, tras haber experimentado un aumento masivo en su adopción en solo unos meses. Esta tendencia también se refleja en la adopción de API de IA, donde la API de Anthropic ha establecido una ventaja significativa sobre los proveedores competidores.
El uso directo de la IA es solo la punta del iceberg: Casi todos los empleados utilizan ahora software con funciones de IA integradas, o funciones que introducen datos de usuario en modelos con fines de entrenamiento. Se infiltra en los workflows y las operaciones, a menudo de formas que no se manifiestan en el uso directo, lo que hace que el descubrimiento, la supervisión y la gobernanza sean aún más difíciles.
Los datos regulados son los que corren mayor riesgo: en ANZ, los datos regulados son la categoría más expuesta en las infracciones de las políticas de datos, por delante de la propiedad intelectual y el código fuente. El tipo de información que se supone debe estar más estrictamente controlada es precisamente la que tiene más probabilidades de filtrarse. Estos hallazgos destacan la necesidad de controles DLP sólidos y reglas de IA claras.
El tráfico del Model Context Protocol (MCP) crece rápidamente a medida que se multiplican los workflows de IA y agénticos: MCP es el estándar abierto que permite a los modelos de IA interactuar con fuentes de datos y herramientas, y el tráfico de MCP está aumentando rápidamente en ANZ. Gran parte de este impulso se debe al uso de asistentes de codificación como Claude Code y Codex. Aunque el tráfico de MCP es una señal de que la adopción de la IA agéntica avanza rápidamente en las organizaciones de ANZ, cada una de estas conexiones es una nueva vía para que los datos de la empresa se muevan entre aplicaciones de IA y sistemas externos, y un vector de posibles fugas de datos si no se gobierna adecuadamente.
