Ciber control antes de lanzarte con IA
Antes de la IA, ¿qué? Sencillamente, debemos reflexionar.
Ya no es una promesa futurista, la Inteligencia Artificial se ha convertido en un motor clave de transformación en las empresas. En este mismo canal, ya hemos tratado cómo iniciarse en sistemas de automatización de procesos, cómo dar un paso más allá de la ofimática tradicional para agilizar, conseguir información útil en la toma de decisiones… Como sabes, el potencial de aplicación de la IA es infinito. Sin embargo, en este artículo atendemos a una petición de nuestro equipo de Consultoría Tecnológica, que, responsablemente, nos avisa:
“La IA también introduce nuevos vectores de ciberriesgo, especialmente cuando se utiliza en la gestión de contenidos sensibles o estratégicos. El entusiasmo que provoca sus aplicaciones no debe eclipsar esta realidad creciente”.
Jesús Trujillo (Asesor y Director Tecnológico)
Somos conscientes de que algunos ya estáis dando pasos en el uso de la IA en la empresa y aunque, nos parece muy positivo, antes de seguir animándote a avanzar, es momento de prevenirte y prepararte ante los principales ciberriesgos asociados al uso de IA en las organizaciones.
Identificando los principales riesgos de la IA
Uno de nuestros principales servicios es la consultoría tecnológica y en muchas sesiones hemos venido observando que hay empresas que adoptan soluciones basadas en IA sin evaluar de forma sistemática los riesgos que pueden suponer. Estos son los 5 ciberriesgos más comunes y relevantes que te recomendamos tener en cuenta:
- La filtración involuntaria de información confidencial
Las herramientas de IA generativa suelen nutrirse de grandes volúmenes de datos. Si no se controlan adecuadamente los datos de entrada o salida, estamos arriesgándonos a exponer información interna crítica de la empresa a desconocidos proveedores de IA externos.
- El almacenamiento y uso indebido de datos por parte de terceros
Muchos modelos de IA conservan y reutilizan la información proporcionada para reentrenamiento o mejora de servicios. Esto puede contravenir normativas como el RGPD o comprometer información privada.
Es preciso hace un inciso para recordar lo que son los SaaS públicos (Software as a Service públicos) porque están especialmente expuestos a este riesgo y a lo mejor no has reparado en ello. Aquí se engloban las aplicaciones o plataformas de software que funcionan en la nube con algún modelo de suscripción o incluso, de forma gratuita. Proveedores como OpenAI, Google o Microsoft alojan la aplicación de IA en su infraestructura y se ocupan de gestionar el mantenimiento, las actualizaciones y también la seguridad. Si, por ejemplo, usas ChatGPT, Gemini o Copilot en su versión gratuita y pública, estás introduciendo datos en sistemas que tú no controlas directamente. ¿Sabes cuáles son sus riesgos?
Para empezar, no sabes exactamente dónde se almacenan ni cómo se procesan tus datos. Por otra parte, es probable que usen tus inputs para realizar actualizaciones y perfeccionar. Por eso, algunas plataformas conservan y utilizar tus entradas en su sistema. Y eso no es todo, puedes exponer tus datos y su uso a jurisdicciones de otros países.
- La desinformación o resultados que no puedes verificar
La IA puede arrojarte resultados aparentemente válidos pero que pueden ser incorrectos o manipulables. Esto, a su vez, puede provocar dependencia sin una base segura o trazable.
- La suplantación de identidad y los ataques mediante deepfakes
¿Quién pensó que sólo se usaría IA con buenos fines?
Evidentemente, puede facilitar ciberataques avanzados: correos falsificados con lenguaje creíble, clonación de voces o imágenes, o simulaciones peligrosamente precisas para ingeniería social. Raro es el día que no recibimos noticias sobre este asunto en los medios.
- El cumplimiento normativo y la ética
Para la toma de decisiones sensibles, el uso de IA puede desembocar en sesgos, discriminaciones o infracciones legales si no se aplica con una capa de gobernanza adecuada. Nos referimos por ejemplo, a cuestiones relacionadas con la contratación de una persona, asuntos financieros o sobre clientes.
En este punto, puede que te estés cuestionando si deberíamos dar rienda a la IA o no. Lo que hemos intentado ha sido revelarte los riesgos, que existen en todo, pero ni mucho menos, pretendemos disuadirte de aprovechar esta increíble herramienta tecnológica. Y es que, además, vamos a ofrecerte medidas preventivas que puedes adoptar.
Medidas de control
Antes de integrar herramientas de IA en procesos críticos o que involucren datos sensibles, recomendamos adoptar un enfoque basado en la prevención, la gobernanza y la trazabilidad. Por esto, proponemos estas medidas:
1. Clasificar y controlar los datos. Esto requiere auditar los tipos de datos que se usarán con IA. En este sentido, no debemos enviar información sensible (de clientes, empleados o documentos internos) a herramientas externas sin un control contractual previo. Lo más recomendable es enmascarar o anonimizar datos cuando sea posible.
2. Usar entornos cerrados y modelos privados. Es necesario priorizar soluciones de IA on-premise o en una nube privada. Asimismo, hay que considerar modelos open-source alojados internamente que no compartan datos con terceros. Te animamos a que nos consultes sobre nuestras soluciones con la nube a medida.
3. Aplicar políticas internas claras sobre el uso de IA. En una empresa, todos deben conocer las reglas para saber cómo, cuándo y con qué herramientas se puede usar IA. En algunas organizaciones ya se incluir cláusulas específicas en las políticas de seguridad de la información que los empleados también firman.
4. Evaluar a los proveedores de IA. Se deben analizar los términos y condiciones, así como el almacenamiento de datos, la jurisdicción legal y las certificaciones de seguridad. Preferiblemente, apuesta por proveedores que cumplan estándares como ISO 27001, SOC 2, por ejemplo.
5. Supervisar y validar resultados. Con esta medida, recomendamos implementar procesos de revisión por parte de un responsable en cuanto a decisiones o contenidos generados por IA. Para un mayor control, hay que integrar la trazabilidad de inputs/outputs como requisito de calidad y cumplimiento obligatorio.
6. Formar y concienciar. A través de la capacitación de los equipos en cuanto a límites, riesgos y buenas prácticas del uso de IA nos permitirá mantenernos más ciberseguros. Por último, proponemos, como norma, evitar la confianza ciega en «la máquina» y fomentar el pensamiento crítico.
Controlar la IA antes de que te controle a ti
Ahora ya, habrás comprendido nuestra intención, que es adoptar IA con control. Saber cómo hacerlo con seguridad, ética y visión estratégica te ayudará a evitar riesgos y ser más competitivo. Como consultores tecnológicos, nuestra misión es ayudar a las empresas no solo a innovar, sino a hacerlo con bases sólidas, evaluando riesgos antes de que estos se materialicen.
La IA es una herramienta poderosa, pero debe estar al servicio de la organización y no al revés. Su uso responsable comienza por establecer límites claros y una cultura digital consciente. ¿Hablamos?
