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Impacto de la IA en ciberseguridad
El uso de la inteligencia artificial (IA) en los ciberataques se ha convertido en una preocupación creciente. Desde la creación automatizada de malware hasta campañas de phishing más sofisticadas, la capacidad de la IA para aumentar la escala y eficacia de las amenazas se ha convertido en un motivo de alarma.
Sin embargo, el Data Breach Investigations Report (DBIR) de Verizon correspondiente a 2024 señala que solo el 2% de las brechas de datos analizadas implicaron directamente el uso de esta tecnología. Esto sugiere que, aunque las herramientas de IA están ampliando la superficie de ataque, su impacto aún no se ha traducido en un número significativo de ataques exitosos
Auge el “shadow AI”
Aun así, las organizaciones se enfrentan a un nuevo riesgo de gran relevancia: la IA en la sombra o shadow AI. Según el informe, el uso no supervisado de herramientas de IA por parte de empleados —ya sea desde cuentas personales o corporativas, fuera del control de los departamentos de TI y sin la autenticación adecuada— puede provocar exposiciones de datos y brechas de seguridad. Por ello, es fundamental que las empresas establezcan protocolos claros y supervisen activamente el uso interno de la IA, con el fin de reducir su superficie de ataque y mantener el control sobre sus activos digitales.
¿Cómo garantizar un uso seguro de la IA sin limitar su potencial?
El estudio revela que el 14% de los empleados accedió a herramientas de IA desde dispositivos corporativos. De entre ellos, el 72% utilizó direcciones de correo personales (no corporativas) para iniciar sesión, mientras que el 17% usó correos corporativos sin sistemas de autenticación integrados adecuados.
Este comportamiento pone en riesgo la infraestructura tecnológica de la organización. Si un empleado utiliza un generador de texto impulsado por IA a través de una cuenta personal para redactar documentos sensibles fuera de los canales corporativos, se abren puertas a posibles vulnerabilidades. Los ciberdelincuentes podrían aprovechar estos vacíos de seguridad para interceptar datos a través de aplicaciones no seguras o mediante debilidades en la red, accediendo a la información de forma no autorizada sin ser detectados.
Medidas para controlar el uso no autorizado de la IA
La falta de visibilidad sobre el uso no autorizado de la IA eleva considerablemente el nivel de riesgo. El reto está en equilibrar seguridad e innovación, y para lograrlo las organizaciones deben asegurarse de aplicar las siguientes medidas:
Definir protocolos internos
Establecer normas claras sobre el uso de la IA: qué herramientas están aprobadas, cómo actuar ante incidentes y qué estándares de seguridad deben cumplirse. Esto ayuda a reducir los riesgos operativos y permite que los empleados trabajen con mayor confianza, sabiendo que las herramientas que utilizan son seguras.
Evaluar los riesgos específicos de la IA
Realizar evaluaciones de riesgos específicas en entornos que integran IA. Esto permite identificar puntos débiles antes de que sean explotados y reforzar la seguridad desde la fase de diseño, mediante prácticas como simulaciones de brechas de datos o pruebas de manipulación.
Proteger los datos
Establecer políticas de seguridad y control de acceso para gestionar la entrada y el uso de datos ayuda a salvaguardar la información sensible. Medidas como el control de acceso basado en roles, el cifrado y la definición de límites claros sobre los tipos de datos que pueden utilizarse son fundamentales.
Controlar el uso de herramientas de IA en el endpoint
Contar con soluciones que permitan visibilidad sobre qué herramientas se ejecutan en los dispositivos corporativos y restringir aquellas que no han sido validadas. Desplegar soluciones de seguridad en el endpoint con un enfoque por capas permite a las organizaciones gestionar de forma eficaz el uso de herramientas de IA en entornos corporativos. Funcionalidades como el bloqueo de aplicaciones desconocidas o no clasificadas —incluidas herramientas emergentes de IA— evitan la ejecución de software no autorizado. Los sistemas de control de aplicaciones permiten monitorizar o restringir el uso de programas por nombre o categoría, asegurando que solo se utilicen las herramientas previamente aprobadas. Además, es posible limitar el acceso a servicios de IA online mediante el bloqueo de URLs específicas o categorías enteras de sitios web. Estas políticas pueden aplicarse tanto a dispositivos individuales como a grupos, adaptándose al nivel de riesgo o a las necesidades de cada departamento sin comprometer la productividad.
Invertir en formación
Cuanto más informados estén los usuarios sobre el uso seguro de la IA, mejor preparados estarán para detectar anomalías, actuar con criterio y proteger los activos de la organización. Esto no solo refuerza la ciberresiliencia de la empresa, sino que también empodera a los empleados y favorece una mayor madurez digital.
La IA no solo abre nuevas oportunidades, sino que también introduce nuevas vulnerabilidades dentro de las organizaciones. Los riesgos no siempre provienen del exterior: muchos surgen del uso interno no regulado o mal comprendido, lo que genera desafíos de seguridad que a menudo no son visibles de inmediato.
Para mitigar estos riesgos y proteger los activos empresariales, es esencial establecer directrices claras de uso y adoptar una estrategia de seguridad por capas que combine formación, políticas internas y soluciones tecnológicas. Solo así será posible una implementación inteligente, proactiva y responsable de la IA.
