La inteligencia artificial se perfecciona cada día para asistir, automatizar y tomar decisiones por los humanos. Sin embargo, mientras aumenta su poder, también crecen las posibilidades de que sus decisiones sean manipuladas desde dentro o mediante técnicas difíciles de detectar con los enfoques actuales de supervisión y auditoría.
Una herramienta diseñada para el progreso puede convertirse en una vulnerabilidad crítica si no se garantiza su seguridad desde el diseño y por defecto. La pregunta no es si la IA es un objetivo prioritario para los ciberdelincuentes —es evidente que lo es—, sino si las organizaciones están realmente preparadas para protegerla.
Un nuevo terreno de juego para los ciberataques
Cada vez que una empresa integra IA en su operativa diaria, amplía su superficie de ataque con nuevos vectores. Muchos de ellos quedan fuera de su control debido al desconocimiento de la tecnología y de su ecosistema.
Un ejemplo claro es la sobreexplotación de modelos LLM y agentes de IA en usos consultivos o correctivos, lo que puede generar una exposición de información confidencial al público o al propio modelo durante el entrenamiento. Esto abre la puerta a:
- Inferencias no autorizadas sobre operaciones críticas.
- Exfiltración de datos sensibles.
- Riesgos futuros en el entrenamiento de algoritmos.
Otro punto clave es la interacción entre fuentes de datos e IA. El ecosistema de interoperabilidad genera vulnerabilidades como:
- Envenenamiento de datos para degradar el entrenamiento.
- Robo o inferencia de modelos.
- Creación de sesgos no deseados.
- Inyección de prompts.
También destacan los ataques a la cadena de suministro de procesamiento, agravados por la dependencia de socios tecnológicos y la falta de auditabilidad de algunos procesos. Estas amenazas son críticas porque pueden alterar resultados sin dejar evidencia detectable en un análisis de ciberincidentes tradicional.
Por otro lado, el uso de IA en ataques dirigidos ha transformado la velocidad, escala y sofisticación de los mismos. Un cambio alarmante es la drástica reducción en el tiempo de exfiltración de datos:
- En 2021: 9 días.
- En 2024: 2 días.
- En 2025: menos de 5 horas.
Más allá de proteger los datos: salvaguardar el modelo
Hoy, el activo a proteger no es solo el dato en origen o en tránsito, sino el propio modelo de IA y su procesamiento.
A diferencia del software tradicional, la IA requiere:
- Supervisión, observabilidad y explicabilidad en cada fase.
- Atención especial en el entrenamiento y reentrenamiento, donde se concentran riesgos de inferencia o alteración de resultados.
- Protección de la cadena de suministro tecnológica, altamente sensible a cambios en el procesamiento computacional.
Ante nuevos riesgos, nuevas estrategias
Los modelos de IA se transforman permanentemente: se reentrenan, evolucionan y generan nuevos datos de valor. Por eso no basta con aplicar las prácticas clásicas de ciberseguridad. Se necesitan metodologías específicas que aborden todo el ciclo de vida de un sistema de IA: diseño, entrenamiento y producción.
Algunos marcos de referencia clave son:
- NIST Cybersecurity Framework.
- OWASP AI Exchange.
- AI Risk-MTI del MIT.
- Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act).
Un error común en auditorías es limitar las pruebas a la capa visible del modelo. Sin revisar el origen de los datos o el ciclo completo de entrenamiento, se pasan por alto ataques de largo recorrido, como el envenenamiento de datasets o la manipulación sutil de resultados.
Un cambio de paradigma en ciberseguridad
El reto no consiste únicamente en aplicar estándares o invertir en tecnología. La verdadera protección comienza con un cambio de mentalidad.
Las organizaciones deben asumir que la seguridad de la IA no es un complemento, sino un requisito de diseño. Para ello es necesario:
- Formar a desarrolladores.
- Integrar equipos mixtos de ciberseguridad y ciencia de datos.
- Gestionar el riesgo de forma alineada con la realidad cambiante de los sistemas inteligentes.
Más allá de las medidas técnicas, proteger la IA implica construir una cultura de corresponsabilidad. Proveedores, clientes, reguladores y empleados deben reconocer que cada fase del ciclo de vida de un sistema de IA puede convertirse en una puerta abierta si no se gestiona adecuadamente.
¿Quieres profundizar más?
En nuestra landing de IA & Data encontrarás cómo abordamos la seguridad de los sistemas inteligentes desde la práctica y con enfoque estratégico.
Además, puedes ampliar esta visión en el artículo publicado en Escudo Digital: “Blindar la IA comienza por proteger sus cimientos”, dentro de La Tribuna de Roger.