Las empresas colombianas reciben en promedio 4.090 ciberataques cada semana, cifra que ubica al país en el segundo lugar de América Latina, según el más reciente informe de Check Point Research. Este panorama plantea nuevos desafíos para las organizaciones que, además de enfrentar amenazas convencionales, están incorporando inteligencia artificial (IA) a sus operaciones.
A medida que estas tecnologías se conectan con aplicaciones, bases de datos y sistemas corporativos, también surgen nuevos puntos de exposición. El uso de herramientas generativas sin controles adecuados, los accesos excesivos y las vulnerabilidades en las aplicaciones pueden comprometer información sensible y ampliar los riesgos operativos.
Para CLM, distribuidor de valor agregado (VAD) de tecnología, la ciberseguridad debe formar parte de la estrategia de adopción de IA desde el comienzo, con controles que protejan tanto la infraestructura como los datos y las aplicaciones que utilizan estas capacidades.
“La inteligencia artificial cambia la forma en que las empresas acceden, procesan y comparten información. Por eso, no basta con habilitar una herramienta: es necesario definir quién puede utilizarla, a qué datos puede acceder y qué controles existen para prevenir y detectar usos indebidos”, explica Eddy Rojas, Director Comercial LATAM de CLM.
Nuevos riesgos en el entorno de empresas colombianas
Uno de los principales desafíos está en el manejo de la información. Los colaboradores pueden introducir datos personales, financieros o confidenciales en plataformas de IA sin conocer las condiciones de tratamiento de esa información ni las políticas corporativas aplicables.
A esto se suma la incorporación de interfaces de programación (API) y agentes de IA que se conectan con sistemas internos para consultar información o ejecutar tareas. Cuando sus permisos no están bien definidos o sus identidades no se administran adecuadamente, pueden convertirse en puntos de exposición.
También existen amenazas específicas, como el prompt injection, que busca manipular las instrucciones de un modelo mediante contenido malicioso, y los intentos de extraer información de aplicaciones corporativas. En paralelo, la IA puede facilitar la creación de mensajes fraudulentos y suplantaciones más convincentes.
Estos escenarios exigen que las organizaciones revisen sus mecanismos de protección y amplíen la supervisión más allá de los usuarios y dispositivos tradicionales.
Datos e identidad: prioridades para proteger la IA
Para CLM, una de las primeras medidas consiste en fortalecer la gestión de identidades y accesos. Cada usuario, aplicación, API o agente debe contar con permisos acordes con sus funciones, mecanismos de autenticación adecuados y procesos para retirar accesos innecesarios.
La protección de los datos es igualmente importante. Clasificar la información, limitar el uso de contenidos sensibles y mantener trazabilidad sobre su utilización permite reducir la exposición y facilitar las auditorías.
Estas medidas deben complementarse con protección del correo electrónico, los dispositivos y las aplicaciones, además de cifrado, copias de seguridad y visibilidad sobre la actividad de la red. El objetivo es integrar estos controles en una arquitectura coordinada, en lugar de sumar herramientas aisladas que no permitan identificar riesgos de manera oportuna.
La seguridad debe acompañar cada proyecto de IA
La adopción de inteligencia artificial requiere ampliar el alcance de la supervisión tecnológica. Además de monitorear servidores, dispositivos y usuarios, las empresas necesitan evaluar qué información procesan sus aplicaciones de IA, qué acciones pueden ejecutar y cómo responden ante comportamientos anómalos.
Esto implica establecer políticas de uso, controles sobre las entradas y salidas de los modelos y mecanismos para limitar o revocar accesos cuando se detecten actividades sospechosas. En entornos de nube híbrida, también es necesario mantener criterios consistentes de protección y gestión de permisos, independientemente de dónde se ejecuten las cargas de trabajo.
Para que esta estrategia funcione, la responsabilidad no puede recaer exclusivamente en tecnología. Los equipos de ciberseguridad, datos, riesgos, legal y operaciones deben participar en la evaluación de los casos de uso y en la definición de sus controles.
Tres decisiones para adoptar IA con mayor seguridad
CLM recomienda que las organizaciones comiencen por tres acciones: definir qué información pueden utilizar los modelos y bajo qué condiciones; controlar las identidades, los permisos y las conexiones con los sistemas corporativos; e incorporar monitoreo y mecanismos de respuesta ante incidentes desde el inicio de cada proyecto.
Estas medidas permiten aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial sin perder el control sobre la información ni sobre los procesos que dependen de ella.
A medida que la IA se integra en actividades como atención al cliente, análisis y gestión documental, la confianza dependerá tanto de las capacidades de los modelos como de la posibilidad de controlar su funcionamiento.
Para las empresas colombianas, la ciberseguridad no es una etapa posterior a la innovación, sino una condición para integrar la inteligencia artificial de forma confiable y llevarla a los procesos críticos del negocio.
Preguntas frecuentes
- ¿Cuáles son los principales riesgos de utilizar inteligencia artificial en las empresas? Entre los principales riesgos se encuentran la exposición de información confidencial, los accesos excesivos a sistemas corporativos, las vulnerabilidades en aplicaciones y amenazas como el prompt injection y la extracción no autorizada de datos.
- ¿Cómo pueden las empresas proteger sus datos al implementar inteligencia artificial? Las organizaciones deben clasificar la información, establecer políticas de uso de herramientas de IA, controlar los permisos de usuarios y aplicaciones, implementar mecanismos de autenticación y monitorear el acceso y procesamiento de datos.
- ¿Por qué es importante incorporar la ciberseguridad desde el inicio de un proyecto de IA? Porque permite identificar y reducir vulnerabilidades antes de que afecten los procesos empresariales. Además, facilita el control de accesos, la protección de información sensible y la detección temprana de actividades sospechosas.
