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La Inteligencia Artificial (IA) está transformando industrias y la sociedad, pero también plantea preocupaciones críticas sobre la seguridad de los datos. Los sistemas modernos de IA se alimentan de enormes conjuntos de datos, que incluyen información personal y organizacional sensible. Si estos datos no están adecuadamente protegidos, la precisión y confiabilidad de los resultados de la IA pueden verse comprometidas.

De hecho, la ciberseguridad se considera “una condición necesaria para la seguridad, resiliencia, privacidad, equidad, eficacia y fiabilidad de los sistemas de IA”. Esto significa que proteger los datos no es solo un asunto de TI, sino fundamental para garantizar que la IA aporte beneficios sin causar daños.

A medida que la IA se integra en operaciones esenciales a nivel mundial, las organizaciones deben mantenerse vigilantes para proteger los datos que alimentan estos sistemas.

La importancia de la seguridad de los datos en el desarrollo de la IA

El poder de la IA proviene de los datos. Los modelos de aprendizaje automático aprenden patrones y toman decisiones basadas en los datos con los que se entrenan. Por lo tanto, la seguridad de los datos es fundamental en el desarrollo y despliegue de sistemas de IA. Si un atacante puede manipular o robar los datos, el comportamiento y los resultados de la IA pueden distorsionarse o volverse poco confiables.

Las estrategias exitosas de gestión de datos para IA deben garantizar que los datos no hayan sido manipulados ni corrompidos en ninguna etapa, que estén libres de contenido malicioso o no autorizado y que no contengan anomalías no intencionadas.

En esencia, proteger la integridad y confidencialidad de los datos en todas las fases del ciclo de vida de la IA —desde el diseño y entrenamiento hasta el despliegue y mantenimiento— es esencial para una IA confiable. Descuidar la ciberseguridad en cualquiera de estas fases puede socavar la seguridad de todo el sistema de IA. Las directrices oficiales de agencias internacionales de seguridad enfatizan que se deben aplicar medidas robustas y fundamentales de ciberseguridad a todos los conjuntos de datos usados en el diseño, desarrollo, operación y actualización de modelos de IA.

En resumen, sin una fuerte seguridad de datos, no podemos confiar en que los sistemas de IA sean seguros o precisos.

Desafíos de privacidad de datos en la era de la IA

Uno de los mayores problemas en la intersección de la IA y la seguridad de datos es la privacidad. Los algoritmos de IA a menudo requieren grandes cantidades de datos personales o sensibles —desde comportamientos en línea y datos demográficos hasta identificadores biométricos— para funcionar eficazmente. Esto genera preocupaciones sobre cómo se recopilan, usan y protegen esos datos. El uso no autorizado de datos y la recopilación encubierta se han convertido en desafíos frecuentes: los sistemas de IA podrían acceder a información personal sin el conocimiento o consentimiento completo de las personas.

Por ejemplo, algunos servicios impulsados por IA recopilan datos de internet —un caso controvertido involucró a una empresa de reconocimiento facial que acumuló una base de datos con más de 20 mil millones de imágenes extraídas de redes sociales y sitios web sin consentimiento. Esto provocó una reacción regulatoria, con autoridades europeas imponiendo multas elevadas y prohibiciones por violar leyes de privacidad. Estos incidentes evidencian que las innovaciones en IA pueden fácilmente cruzar límites éticos y legales si no se respeta la privacidad de los datos.

Los reguladores en todo el mundo están respondiendo con la aplicación de leyes de protección de datos en el contexto de la IA. Marcos como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea ya imponen requisitos estrictos sobre cómo se puede procesar la información personal, afectando proyectos de IA a nivel global. También hay nueva regulación específica para IA en camino —por ejemplo, la Ley de IA de la UE (que se espera entre en vigor en 2025) requerirá que los sistemas de IA de alto riesgo implementen medidas que aseguren la calidad, precisión y robustez en ciberseguridad de los datos.

Organizaciones internacionales reflejan estas prioridades: la recomendación global de ética en IA de la UNESCO incluye explícitamente el “Derecho a la privacidad y protección de datos”, insistiendo en que la privacidad debe protegerse durante todo el ciclo de vida del sistema de IA y que deben existir marcos adecuados de protección de datos. En resumen, las organizaciones que implementan IA deben navegar un complejo panorama de preocupaciones y regulaciones de privacidad, asegurando que los datos de las personas se manejen de forma transparente y segura para mantener la confianza pública.

Amenazas a la integridad de los datos y sistemas de IA

Asegurar la IA no solo implica proteger los datos contra el robo, sino también garantizar la integridad de los datos y modelos frente a ataques sofisticados. Los actores maliciosos han descubierto formas de explotar los sistemas de IA atacando la cadena de datos misma. Un aviso conjunto de ciberseguridad en 2025 destacó tres áreas principales de riesgo específico para la seguridad de datos en IA: cadenas de suministro de datos comprometidas, datos maliciosamente modificados (“envenenados”) y deriva de datos. A continuación, desglosamos estas y otras amenazas clave:

• Ataques de envenenamiento de datos: En un ataque de envenenamiento, un adversario inyecta intencionadamente datos falsos o engañosos en el conjunto de entrenamiento de un sistema de IA, corrompiendo el comportamiento del modelo. Dado que los modelos de IA “aprenden” de los datos de entrenamiento, los datos envenenados pueden hacer que tomen decisiones o predicciones incorrectas.
  Por ejemplo, si ciberdelincuentes logran insertar muestras maliciosas en los datos de entrenamiento de un filtro de spam, la IA podría comenzar a clasificar correos peligrosos con malware como seguros. Un caso real y notorio fue el incidente del chatbot Tay de Microsoft en 2016 —trolls en internet “envenenaron” al chatbot alimentándolo con entradas ofensivas, lo que llevó a Tay a aprender comportamientos tóxicos. Esto demostró lo rápido que un sistema de IA puede desviarse por datos dañinos si no existen protecciones.

  El envenenamiento también puede ser más sutil: los atacantes podrían alterar solo un pequeño porcentaje de un conjunto de datos de forma difícil de detectar pero que sesgue la salida del modelo a su favor. Detectar y prevenir el envenenamiento es un gran desafío; las mejores prácticas incluyen verificar las fuentes de datos y usar detección de anomalías para identificar puntos sospechosos antes de que influyan en la IA.

• Entradas adversarias (ataques de evasión): Incluso después de que un modelo de IA está entrenado y desplegado, los atacantes pueden intentar engañarlo suministrando entradas cuidadosamente diseñadas. En un ataque de evasión, los datos de entrada se manipulan sutilmente para que la IA los interprete erróneamente. Estas manipulaciones pueden ser imperceptibles para los humanos pero alterar completamente la salida del modelo.
  Un ejemplo clásico involucra sistemas de visión por computadora: investigadores han demostrado que colocar unas pocas pegatinas pequeñas o añadir un poco de pintura en una señal de stop puede engañar a la IA de un coche autónomo para que la “vea” como una señal de límite de velocidad. La imagen a continuación ilustra cómo pequeños ajustes que parecen insignificantes para una persona pueden confundir totalmente a un modelo de IA. Los atacantes podrían usar técnicas similares para evadir sistemas de reconocimiento facial o filtros de contenido añadiendo perturbaciones invisibles a imágenes o textos. Estos ejemplos adversarios evidencian una vulnerabilidad fundamental en la IA: su reconocimiento de patrones puede ser explotado de formas que los humanos no anticiparían.防

Alteraciones menores en una señal de stop (como pegatinas o marcas sutiles) pueden engañar a un sistema de visión de IA para que la interprete mal —en un experimento, una señal de stop modificada fue interpretada consistentemente como una señal de límite de velocidad. Esto ejemplifica cómo los ataques adversarios pueden engañar a la IA explotando peculiaridades en la interpretación de datos por parte de los modelos.

• Riesgos en la cadena de suministro de datos: Los desarrolladores de IA a menudo dependen de fuentes de datos externas o de terceros (por ejemplo, conjuntos de datos extraídos de la web, datos abiertos o agregadores de datos). Esto crea una vulnerabilidad en la cadena de suministro: si los datos de origen están comprometidos o provienen de un origen no confiable, pueden contener amenazas ocultas.
  Por ejemplo, un conjunto de datos disponible públicamente podría estar intencionadamente sembrado con entradas maliciosas o errores sutiles que luego comprometan el modelo de IA que lo utiliza. Asegurar la procedencia de los datos (saber de dónde vienen y que no han sido manipulados) es crucial.

  La guía conjunta de agencias de seguridad recomienda implementar medidas como firmas digitales y verificaciones de integridad para verificar la autenticidad de los datos a medida que avanzan por la cadena de IA. Sin estas salvaguardas, un atacante podría secuestrar la cadena de suministro de IA alterando datos aguas arriba (por ejemplo, manipulando datos de entrenamiento descargados de un repositorio público).

• Deriva de datos y degradación del modelo: No todas las amenazas son maliciosas; algunas surgen de forma natural con el tiempo. La deriva de datos se refiere al fenómeno donde las propiedades estadísticas de los datos cambian gradualmente, de modo que los datos que el sistema de IA encuentra en operación ya no coinciden con los datos con los que fue entrenado. Esto puede llevar a una precisión degradada o comportamientos impredecibles.
  Aunque la deriva de datos no es un ataque en sí, se convierte en un problema de seguridad cuando un modelo con bajo rendimiento podría ser explotado por adversarios. Por ejemplo, un sistema de detección de fraudes entrenado con patrones de transacciones del año pasado podría comenzar a pasar por alto nuevas tácticas de fraude este año, especialmente si los delincuentes se adaptan para evadir el modelo antiguo.

  Los atacantes incluso podrían introducir deliberadamente nuevos patrones (una forma de deriva conceptual) para confundir modelos. Reentrenar regularmente los modelos con datos actualizados y monitorear su desempeño es esencial para mitigar la deriva. Mantener los modelos actualizados y validar continuamente sus resultados asegura que sigan siendo robustos frente a cambios en el entorno y a intentos de explotar conocimientos obsoletos.

• Ataques cibernéticos tradicionales a la infraestructura de IA: Es importante recordar que los sistemas de IA funcionan sobre pilas estándar de software y hardware, que siguen siendo vulnerables a amenazas cibernéticas convencionales. Los atacantes pueden dirigirse a servidores, almacenamiento en la nube o bases de datos que alojan datos de entrenamiento y modelos de IA.
  Una brecha en estos podría exponer datos sensibles o permitir la manipulación del sistema de IA. Por ejemplo, ya se han producido filtraciones de datos en empresas de IA —en un caso, se filtró la lista interna de clientes de una firma de reconocimiento facial tras un acceso no autorizado, revelando que más de 2,200 organizaciones habían usado su servicio.

  Estos incidentes subrayan que las organizaciones de IA deben seguir prácticas de seguridad sólidas (cifrado, controles de acceso, seguridad de red) como cualquier empresa de software. Además, el robo o extracción de modelos es una preocupación emergente: los atacantes podrían robar modelos propietarios de IA (mediante hacking o consultando un servicio público de IA para ingeniería inversa). Los modelos robados podrían ser usados indebidamente o analizados para encontrar vulnerabilidades adicionales. Por ello, proteger los modelos de IA (por ejemplo, cifrado en reposo y control de acceso) es tan importante como proteger los datos.

En resumen, los sistemas de IA enfrentan una mezcla de ataques únicos centrados en los datos (envenenamiento, evasión adversaria, manipulación de la cadena de suministro) y riesgos cibernéticos tradicionales (hackeo, acceso no autorizado). Esto requiere un enfoque integral de seguridad que aborde la integridad, confidencialidad y disponibilidad de los datos y modelos de IA en cada etapa.

Como señala el Centro Nacional de Ciberseguridad del Reino Unido y sus socios, los sistemas de IA presentan “vulnerabilidades de seguridad novedosas” y la seguridad debe ser un requisito fundamental a lo largo del ciclo de vida de la IA, no una idea posterior.

IA: una espada de doble filo para la seguridad

Aunque la IA introduce nuevos riesgos de seguridad, también es una herramienta poderosa para mejorar la seguridad de los datos cuando se usa éticamente. Es importante reconocer esta doble naturaleza. Por un lado, los ciberdelincuentes aprovechan la IA para potenciar sus ataques; por otro, los defensores emplean la IA para fortalecer la ciberseguridad.

• IA en manos de atacantes: El auge de la IA generativa y el aprendizaje automático avanzado ha reducido la barrera para realizar ciberataques sofisticados. Los actores maliciosos pueden usar IA para automatizar campañas de phishing e ingeniería social, haciendo que las estafas sean más convincentes y difíciles de detectar.
  Por ejemplo, la IA generativa puede crear correos electrónicos de phishing altamente personalizados o mensajes falsos que imitan el estilo de escritura de una persona, aumentando las probabilidades de engañar a la víctima. Los chatbots de IA incluso pueden mantener conversaciones en tiempo real con objetivos mientras se hacen pasar por soporte al cliente o colegas, intentando que los usuarios revelen contraseñas o información financiera.

  Otra amenaza son los deepfakes —videos o audios sintéticos generados por IA. Los atacantes han usado deepfakes de audio para imitar voces de CEOs u otros funcionarios y autorizar transferencias bancarias fraudulentas en lo que se conoce como “phishing por voz”. De manera similar, los videos deepfake podrían usarse para difundir desinformación o chantajes. La escalabilidad de la IA permite que estos ataques se realicen a una escala (y a veces con un nivel de credibilidad) que antes no era posible.

  Los expertos en seguridad señalan que la IA se ha convertido en un arma en el arsenal de los ciberdelincuentes, usada para todo, desde identificar vulnerabilidades de software hasta automatizar la creación de malware. Esta tendencia exige que las organizaciones fortalezcan sus defensas y eduquen a los usuarios, ya que el “factor humano” (como caer en un correo de phishing) suele ser el eslabón más débil.

• IA para defensa y detección: Afortunadamente, esas mismas capacidades de IA pueden mejorar drásticamente la ciberseguridad en el lado defensivo. Las herramientas de seguridad impulsadas por IA pueden analizar grandes volúmenes de tráfico de red y registros del sistema para detectar anomalías que podrían indicar una intrusión cibernética.
  Al aprender cómo es el comportamiento “normal” en un sistema, los modelos de aprendizaje automático pueden señalar patrones inusuales en tiempo real —potencialmente detectando hackers en acción o una brecha de datos mientras ocurre. Esta detección de anomalías es especialmente útil para identificar amenazas nuevas y sigilosas que los detectores basados en firmas podrían pasar por alto.

  Por ejemplo, los sistemas de IA pueden monitorear patrones de inicio de sesión o acceso a datos en una empresa y alertar a los equipos de seguridad si detectan un intento de acceso extraño o un usuario descargando una cantidad inusualmente grande de datos (lo que podría indicar una amenaza interna o uso de credenciales robadas). La IA también se emplea en el filtrado de spam y contenido malicioso, donde aprende a reconocer correos de phishing o malware por sus características.

  En el ámbito de la detección de fraudes, bancos e instituciones financieras usan IA para evaluar instantáneamente transacciones contra el comportamiento típico de un cliente y bloquear aquellas que parezcan sospechosas, previniendo fraudes en tiempo real. Otra aplicación defensiva es el uso de IA para la gestión de vulnerabilidades: el aprendizaje automático puede priorizar las vulnerabilidades de software más críticas para corregir, prediciendo cuáles son más propensas a ser explotadas, ayudando a las organizaciones a parchear sistemas antes de que ocurra un ataque.

  Es importante destacar que la IA no reemplaza a los expertos en seguridad humanos, sino que los complementa, manejando el procesamiento intensivo de datos y el reconocimiento de patrones para que los analistas puedan enfocarse en la investigación y respuesta. Esta sinergia entre herramientas de IA y experiencia humana se está convirtiendo en una piedra angular de la estrategia moderna de ciberseguridad.

En esencia, la IA está aumentando el panorama de amenazas y ofreciendo nuevas formas de fortalecer las defensas. Esta carrera armamentista significa que las organizaciones deben mantenerse informadas sobre los avances en IA en ambos lados. De manera alentadora, muchos proveedores de ciberseguridad ya incorporan IA en sus productos y los gobiernos financian investigaciones en defensa cibernética impulsada por IA.

Sin embargo, se requiere precaución: así como se prueba cualquier herramienta de seguridad, los sistemas de defensa con IA necesitan evaluaciones rigurosas para asegurar que no sean engañados por adversarios (por ejemplo, un atacante podría intentar alimentar datos engañosos a una IA defensiva para hacerla “ciega” a un ataque en curso —una forma de envenenamiento dirigida a sistemas de seguridad). Por ello, desplegar IA para ciberseguridad debe ir acompañado de validación y supervisión estrictas.

Mejores prácticas para asegurar los datos de IA

Dada la variedad de amenazas, ¿qué pueden hacer las organizaciones para proteger la IA y los datos que la sustentan? Los expertos recomiendan un enfoque multicapa que integre la seguridad en cada paso del ciclo de vida de un sistema de IA. Aquí algunas mejores prácticas extraídas de agencias de ciberseguridad y expertos reconocidos:

• Gobernanza de datos y control de acceso: Comienza con un control estricto sobre quién puede acceder a los datos de entrenamiento, modelos y resultados sensibles de IA. Usa autenticación y autorización robustas para asegurar que solo personal o sistemas confiables puedan modificar los datos. Todos los datos (en reposo o en tránsito) deben estar cifrados para evitar intercepciones o robos.
  Registrar y auditar el acceso a los datos es importante para la rendición de cuentas —si algo falla, los registros pueden ayudar a rastrear la fuente. Además, aplica el principio de mínimos privilegios: cada usuario o componente debe acceder solo a los datos mínimos necesarios para su función.

• Validación y procedencia de datos: Antes de usar cualquier conjunto de datos para entrenamiento o alimentarlo a una IA, verifica su integridad. Técnicas como firmas digitales y sumas de verificación pueden asegurar que los datos no hayan sido alterados desde su recolección. Mantener una procedencia clara (registro de origen) ayuda a generar confianza —por ejemplo, prefiera datos de fuentes confiables, verificadas o socios oficiales.
  Si se usan datos obtenidos por crowdsourcing o extracción web, considere contrastarlos con múltiples fuentes (un enfoque de “consenso”) para detectar anomalías. Algunas organizaciones implementan entornos aislados para nuevos datos —los datos se analizan en aislamiento para detectar señales de alerta (como código malicioso o valores atípicos evidentes) antes de incorporarlos al entrenamiento.

• Prácticas seguras en el desarrollo de IA: Sigue prácticas de codificación y despliegue seguras adaptadas a la IA. Esto implica abordar no solo vulnerabilidades típicas de software, sino también específicas de IA. Por ejemplo, incorpora principios de “privacidad desde el diseño” y “seguridad desde el diseño”: construye tu modelo y cadena de datos con protecciones desde el inicio, en lugar de añadirlas después.
  Las directrices del Reino Unido y EE.UU. para desarrollo seguro de IA sugieren usar modelado de amenazas durante la fase de diseño para anticipar cómo alguien podría atacar tu sistema de IA. Durante el desarrollo del modelo, usa técnicas para reducir el impacto de datos envenenados —un enfoque es la detección de valores atípicos en el conjunto de entrenamiento, para identificar si un 5% de los datos está enviando señales extrañas o dañinas antes del entrenamiento.

  Otro enfoque es el entrenamiento robusto del modelo: existen algoritmos que hacen a los modelos menos sensibles a valores atípicos o ruido adversario (por ejemplo, aumentando los datos de entrenamiento con pequeñas perturbaciones para que el modelo aprenda a ser resiliente). Las revisiones regulares de código y pruebas de seguridad (incluyendo ejercicios de red team donde testers intentan activamente romper el sistema de IA) son tan cruciales para la IA como para cualquier software crítico.

• Monitoreo y detección de anomalías: Después del despliegue, monitorea continuamente las entradas y salidas del sistema de IA para detectar señales de manipulación o deriva. Configura alertas para patrones inusuales —por ejemplo, si de repente una avalancha de consultas similares y extrañas llega a tu modelo (lo que podría indicar un intento de envenenamiento o extracción), o si el modelo comienza a dar resultados obviamente erráticos. Los sistemas de detección de anomalías pueden funcionar en segundo plano para señalar estos eventos.
  El monitoreo también debe cubrir métricas de calidad de datos; si la precisión del modelo en datos nuevos comienza a caer inesperadamente, eso podría ser señal de deriva de datos o un ataque silencioso de envenenamiento, lo que amerita investigación. Es recomendable reentrenar o actualizar modelos periódicamente con datos frescos para mitigar la deriva natural y aplicar parches si se descubren nuevas vulnerabilidades en el algoritmo de IA.

• Planes de respuesta y recuperación ante incidentes: A pesar de los mejores esfuerzos, pueden ocurrir brechas o fallos. Las organizaciones deben tener un plan claro de respuesta a incidentes específico para sistemas de IA. Si ocurre una brecha de datos, ¿cómo la contenerás y notificarás a las partes afectadas?
  Si descubres que tus datos de entrenamiento fueron envenenados, ¿tienes conjuntos de datos de respaldo o versiones anteriores del modelo para recurrir? Planificar escenarios de peor caso asegura que un ataque a la IA no paralice tus operaciones por mucho tiempo. Haz copias de seguridad regulares de datos críticos e incluso de versiones de modelos —así, si un modelo en producción se ve comprometido, puedes volver a un estado conocido y seguro.

  En aplicaciones de alta importancia, algunas organizaciones mantienen modelos de IA redundantes o conjuntos; si un modelo comienza a comportarse de forma sospechosa, un modelo secundario puede verificar resultados o asumir el procesamiento hasta resolver el problema (similar a mecanismos de seguridad).

• Capacitación y concienciación del personal: La seguridad en IA no es solo un asunto técnico; los humanos juegan un papel fundamental. Asegúrate de que tus equipos de ciencia de datos y desarrollo estén capacitados en prácticas seguras. Deben estar conscientes de amenazas como ataques adversarios y no asumir que los datos que alimentan a la IA siempre son benignos.
  Fomenta una cultura de escepticismo donde se cuestionen las tendencias de datos inusuales en lugar de ignorarlas. Además, educa a todos los empleados sobre los riesgos de la ingeniería social impulsada por IA (por ejemplo, enséñales a identificar voces deepfake o correos de phishing, ya que estos están en aumento con la IA). La vigilancia humana puede detectar cosas que los sistemas automatizados pasan por alto.

Implementar estas prácticas puede reducir significativamente el riesgo de incidentes relacionados con IA y seguridad de datos. De hecho, agencias internacionales como la Agencia de Seguridad de Infraestructura y Ciberseguridad de EE.UU. (CISA) y sus socios recomiendan exactamente estos pasos —desde adoptar fuertes medidas de protección de datos y gestión proactiva de riesgos, hasta fortalecer la monitorización y capacidades de detección de amenazas para sistemas de IA.

En un reciente aviso conjunto, las autoridades instaron a las organizaciones a “proteger datos sensibles, propietarios y críticos para la misión en sistemas habilitados con IA” usando medidas como cifrado, seguimiento de procedencia de datos y pruebas rigurosas. Es fundamental que la seguridad sea un proceso continuo: se requieren evaluaciones de riesgo constantes para mantenerse al día con las amenazas en evolución.

Así como los atacantes siempre idean nuevas estrategias (especialmente con ayuda de la IA misma), las organizaciones deben actualizar y mejorar constantemente sus defensas.

Esfuerzos globales y respuestas regulatorias

Gobiernos y organismos internacionales de todo el mundo están abordando activamente los problemas de seguridad de datos relacionados con la IA para establecer confianza en estas tecnologías. Ya mencionamos la próxima Ley de IA de la UE, que impondrá requisitos sobre transparencia, gestión de riesgos y ciberseguridad para sistemas de IA de alto riesgo. Europa también está explorando actualizaciones en leyes de responsabilidad para responsabilizar a los proveedores de IA por fallos de seguridad.

En Estados Unidos, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) ha creado un Marco de Gestión de Riesgos de IA para guiar a las organizaciones en la evaluación y mitigación de riesgos de IA, incluyendo riesgos de seguridad y privacidad. El marco del NIST, publicado en 2023, enfatiza construir sistemas de IA confiables considerando aspectos como robustez, explicabilidad y seguridad desde la fase de diseño.

El gobierno estadounidense también ha trabajado con grandes empresas de IA en compromisos voluntarios de ciberseguridad —por ejemplo, asegurando que los modelos sean evaluados por expertos independientes (equipos rojos) para detectar vulnerabilidades antes de su lanzamiento, e invirtiendo en técnicas para hacer que las salidas de IA sean más seguras.

La cooperación internacional es notablemente fuerte en seguridad de IA. Una colaboración histórica ocurrió en 2023 cuando el NCSC del Reino Unido, CISA, el FBI y agencias de más de 20 países publicaron conjuntamente directrices para el desarrollo seguro de IA. Este asesoramiento global sin precedentes subrayó que la seguridad en IA es un desafío compartido y proporcionó mejores prácticas (alineadas con los principios de seguridad desde el diseño mencionados antes) para organizaciones en todo el mundo.

Se enfatizó que “la seguridad debe ser un requisito fundamental… a lo largo del ciclo de vida” de la IA y no solo una idea posterior. Estos esfuerzos conjuntos señalan el reconocimiento de que las amenazas de IA no respetan fronteras, y una vulnerabilidad en un sistema de IA ampliamente usado en un país podría tener efectos en cascada a nivel global.

Además, organizaciones como UNESCO han dado un paso adelante creando el primer estándar global sobre ética en IA (2021), que aunque es más amplio, incluye puntos fuertes sobre seguridad y privacidad. La recomendación de la UNESCO insta a los estados miembros y empresas a asegurar que “se eviten y aborden daños no deseados (riesgos de seguridad) así como vulnerabilidades a ataques (riesgos de seguridad) por parte de los actores de IA”. También refuerza el imperativo de respetar la protección de datos y los derechos humanos en el contexto de la IA.

Vemos temas similares en los principios de IA de la OCDE y las declaraciones del G7: todos destacan la seguridad, responsabilidad y privacidad del usuario como pilares clave para una IA confiable.

En el sector privado, existe un ecosistema creciente enfocado en la seguridad de IA. Coaliciones industriales comparten investigaciones sobre aprendizaje automático adversario, y las conferencias ahora incluyen regularmente sesiones sobre “Red Teaming de IA” y seguridad en ML. Surgen herramientas y marcos para ayudar a probar modelos de IA en busca de vulnerabilidades antes del despliegue. Incluso organismos de normalización están involucrados —se informa que la ISO trabaja en estándares de seguridad para IA que podrían complementar los estándares existentes de ciberseguridad.

Para organizaciones y profesionales, alinearse con estas directrices y estándares globales se está convirtiendo en parte de la diligencia debida. No solo reduce el riesgo de incidentes, sino que también prepara a las organizaciones para el cumplimiento normativo y genera confianza con usuarios y clientes. En sectores como salud y finanzas, demostrar que tu IA es segura y cumple con la normativa puede ser una ventaja competitiva.

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El potencial transformador de la IA viene acompañado de desafíos igualmente significativos en la seguridad de los datos. Garantizar la seguridad e integridad de los datos en sistemas de IA es indispensable —es la base para el éxito y la aceptación de las soluciones de IA. Desde proteger la privacidad de datos personales hasta resguardar los modelos de IA contra manipulaciones y ataques adversarios, se requiere un enfoque integral orientado a la seguridad.

Los problemas abarcan tecnología, políticas y factores humanos: grandes conjuntos de datos deben manejarse responsablemente bajo leyes de privacidad; los modelos de IA necesitan protección contra técnicas de ataque novedosas; y tanto usuarios como desarrolladores deben mantenerse vigilantes en una era de amenazas cibernéticas impulsadas por IA.

La buena noticia es que la conciencia sobre los problemas de IA y seguridad de datos nunca ha sido mayor. Gobiernos, organismos internacionales y líderes de la industria están desarrollando activamente marcos y regulaciones para guiar un desarrollo seguro de la IA. Mientras tanto, la investigación de vanguardia sigue mejorando la resiliencia de la IA —desde algoritmos que resisten ejemplos adversarios hasta nuevos métodos de IA que preservan la privacidad (como aprendizaje federado y privacidad diferencial) que permiten obtener insights útiles sin exponer datos en bruto.

Al implementar mejores prácticas —cifrado robusto, validación de datos, monitoreo continuo y más— las organizaciones pueden reducir sustancialmente los riesgos.

En última instancia, la IA debe desarrollarse y desplegarse con una mentalidad de “seguridad primero”. Como han señalado expertos, la ciberseguridad es un requisito previo para que los beneficios de la IA se realicen plenamente. Cuando los sistemas de IA son seguros, podemos aprovechar sus eficiencias e innovaciones con confianza.

Pero si ignoramos las advertencias, las brechas de datos, manipulaciones maliciosas y violaciones de privacidad podrían erosionar la confianza pública y causar daños reales. En este campo que evoluciona rápidamente, mantenerse proactivo y actualizado es clave. La IA y la seguridad de datos son dos caras de la misma moneda —y solo abordándolas de la mano podremos desbloquear la promesa de la IA de manera segura y responsable para todos.