Reino Unido: £958M al año en IA los pagan los propios empleados

El shadow AI ha dejado de ser una preocupación teórica de los departamentos de IT para convertirse en una línea de gasto personal relevante. Según la encuesta publicada por Deloitte UK a partir de 25.000 personas entrevistadas entre el 7 de mayo y el 10 de junio de 2026, los trabajadores británicos gastan aproximadamente £958 millones al año de su propio bolsillo en herramientas de IA generativa para uso profesional. La cifra no incluye lo que pagan las empresas: solo el gasto personal.

El dato de fondo es que el 63% de los adultos en edad laboral del Reino Unido (de 18 a 70 años) usa conscientemente IA generativa en el trabajo, casi uno de cada cuatro lo hace a diario. De quienes la usan, el 46% recurre a herramientas gratuitas, el 34% a herramientas pagadas por su empresa y el 17% paga al menos una suscripción de su bolsillo. Es decir: el shadow AI ya no es un experimento, es un mercado de casi mil millones de libras funcionando fuera del radar corporativo.

¿Qué es exactamente el shadow AI?

Shadow AI es el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa o asistida dentro de la organización sin supervisión ni registro oficial. Abarca desde una cuenta personal de ChatGPT, Claude o Perplexity, hasta extensiones de navegador que integran IA o funciones de IA embebidas en aplicaciones SaaS que el equipo de TI no ha validado. A diferencia del shadow IT clásico, aquí la IA interviene en el juicio y la toma de decisiones: el empleado está delegando el análisis de datos sensibles a una entidad externa cuya gobernanza la empresa no controla.

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El informe de Deloitte lo cuantifica con una cifra que debería preocupar a cualquier CISO: el 31% de los usuarios de IA en el trabajo lo hace sin que su empleador lo sepa. Casi un tercio de los profesionales que recurren a la IA en su jornada lo hacen en la sombra, fuera del radar de IT y de sus responsables.

Las dos fuerzas que empujan a los empleados a la IA en la sombra

Hay dos motores que explican el fenómeno, y los dos se alimentan mutuamente.

La velocidad. Los empleados que quieren usar IA en su trabajo no pueden esperar a que compras, legal y seguridad completen la aprobación de una herramienta nueva. Si ChatGPT, Claude o Perplexity les permiten terminar el trabajo antes, empiezan a usarlas aunque no estén en el catálogo corporativo. El estudio de Deloitte lo confirma: el 65% de los usuarios dice que sus responsables les han dado poca orientación sobre cómo usar IA en la empresa.

El estigma. El 23% de los usuarios de IA en el trabajo percibe un estigma asociado a usarla. Entre los usuarios semanales, el 64% admite que le preocupa que su manager piense que la IA podría sustituirle. Cuando usar IA eficientemente se interpreta como una señal de que no eres necesario, el incentivo para ocultarla es enorme. Es exactamente la trampa que McKelvey, chief AI officer de Deloitte UK, resume con una frase: los trabajadores «no quieren esperar permiso».

El segundo de esos dos motores es el más peligroso, porque convierte un problema de productividad en un problema de cultura organizacional. Y la formación no llega para taparlo: el 50% de los usuarios de IA en el trabajo no ha tenido formación formal en uso seguro.

España y LATAM: qué dice el dato local

La foto del Reino Unido no es un caso aislado. En España, el 30% de las organizaciones identifica el uso de ChatGPT o DeepSeek por parte de los empleados como un comportamiento de riesgo habitual, según datos del centro de investigación de Kaspersky. El 86% de las empresas españolas explora o desarrolla herramientas internas basadas en modelos de lenguaje, pero solo el 13% las ha implementado de forma plena en sus flujos de trabajo. La diferencia entre lo que las empresas aprueban y lo que los empleados ya están usando es, otra vez, el espacio que ocupa el shadow AI.

Un estudio de Netskope recogido por El Español apunta a que el número de usuarios de aplicaciones de IA generativa en entornos empresariales se ha triplicado en el último año, mientras que el volumen de prompts enviados se ha multiplicado por seis. El 47% accede a estas herramientas con cuentas personales o no gestionadas, lo que reduce la visibilidad sobre qué datos salen y bajo qué condiciones. En paralelo, la inversión global en seguridad de la información ha crecido un 41% en el último año, según el mismo informe de Kaspersky.

Un dato complementario que ayuda a poner cifras al problema: en Estados Unidos, el empleador mediano gasta unos $11 por empleado al mes en IA, según datos de Ramp citados por The Next Web. Cuando el coste real que asume el trabajador es de $20–$30 al mes por una suscripción premium personal, la cuenta deja clara la magnitud del desajuste entre oferta corporativa y demanda real.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si diriges una startup pequeña o mediana, el shadow AI te afecta antes de lo que crees. No es un problema solo de grandes empresas con departamentos de compliance.

Tres acciones concretas que puedes implementar esta semana:

Audita el uso real, no el teórico. Pasa una encuesta anónima de 5 preguntas a tu equipo: qué herramientas usa, con qué frecuencia y para qué tareas. El 70% de las empresas subestima su adopción de IA; solo el dato real te permite dimensionar el riesgo. Si el 31% de los trabajadores UK la usa sin que su jefe lo sepa, asume que en tu equipo hay al menos un shadow user.
Crea un catálogo de herramientas aprobadas, aunque sea corto. No hace falta bloquear; hace falta ofrecer alternativa. Si tus empleados usan ChatGPT Plus de su bolsillo, plantéate pagar ChatGPT Team, Claude for Work o Gemini for Workspace con contratos enterprise que incluyan DPA, logging y opciones de no entrenar con tus datos. Una suscripción enterprise suele costar menos que el tiempo que pierdes en incidentes evitables.
Distingue entre shadow AI dañino y uso no supervisado pero inocuo. Pegar un borrador de email en ChatGPT para mejorarlo no tiene el mismo perfil de riesgo que subir un contrato de cliente para que la IA lo analice. Sin política escrita, tus empleados no tienen criterios para diferenciar. Documenta tres ejemplos permitidos y tres prohibidos; es más efectivo que un manual de 30 páginas que nadie leerá.

El mensaje de fondo que deja Deloitte es incómodo para cualquier CEO: el problema nunca fue la oferta de herramientas. El catálogo de copilots disponibles para trabajo —Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Gemini for Work, Claude Enterprise— es más amplio que nunca. El cuello de botella es la gestión del cambio. Los modelos que los empleados prefieren ya no son los mismos que las empresas compran en bloque, y esa brecha es exactamente donde se pierde dinero, se filtran datos y se erosiona la confianza.

Conclusión

Los £958 millones de Deloitte no son una rareza británica: son la punta visible de un fenómeno global. En España y LATAM el número exacto no se ha medido con esta metodología, pero la combinación de 86% de empresas explorando LLMs propios y 30% identificando el uso personal de ChatGPT como riesgo habitual sugiere que el shadow AI corporativo en la región representa probablemente cientos de millones de euros en uso no gestionado. La conclusión para founders es directa: las empresas que esperen a tener una política de IA perfecta antes de permitir que sus equipos la usen están llegando tarde. La mayoría ya la está usando — con o sin política, con o sin presupuesto, con o sin tu permiso.