La inteligencia artificial está transformando el tejido empresarial, ofreciendo nuevas oportunidades de productividad y automatización. Sin embargo, también plantea importantes desafíos en materia de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.
Según un estudio de Check Point Software y Vanson Bourne, entre el 97% y el 99% de las empresas ya utilizan herramientas de IA, y el 90% invierte en IA generativa para reforzar su ciberseguridad. No obstante, el uso inadecuado de estas tecnologías puede derivar en fugas de información confidencial, incumplimientos regulatorios y automatización de brechas de seguridad.
Por ello, antes de desplegar estas soluciones es importante que las empresas se planteen cuatro preguntas clave antes de implementar herramientas basadas en IA.
- ¿Dónde están mis datos y quién los entrena?
Muchas soluciones de IA requieren procesar grandes volúmenes de información para mejorar sus resultados. Sin un control estricto, los datos corporativos pueden acabar en servidores externos sin garantías de seguridad ni trazabilidad. Además, si un modelo se entrena con información sensible sin un aislamiento adecuado, puede llegar a reproducir esos datos cuando se le realizan determinadas consultas. Las empresas deben asegurarse de que la IA utilizada está entrenada en entornos seguros, bajo acuerdos contractuales claros y respetando la confidencialidad de la información.
- ¿Estás expuesto a fugas de información?
Uno de los principales riesgos es que los empleados compartan en herramientas de IA datos sensibles como contratos, estrategias de negocio o código fuente. Al usar cuentas personales o versiones gratuitas, esa información puede almacenarse en plataformas públicas sin control. Este tipo de fugas no solo compromete la propiedad intelectual de la compañía, sino que también puede derivar en pérdidas económicas y daños reputacionales. Las organizaciones deben implantar políticas claras que limiten qué datos pueden introducirse en sistemas de IA y habilitar herramientas empresariales con garantías de privacidad.
- ¿Cómo garantizar que no estás automatizando una brecha de seguridad?
La automatización sin supervisión es otro riesgo crítico. Generar informes, decisiones de negocio o comunicaciones sin verificar los resultados de la IA puede amplificar errores y sesgos. Peor aún, los ciberdelincuentes están explotando técnicas como la prompt injection para manipular a los modelos y extraer información confidencial o introducir instrucciones maliciosas. Si una empresa automatiza procesos críticos sin controles, la IA puede convertirse en un vector de ataque dentro de la organización. Resulta imprescindible combinar la automatización con mecanismos de validación y monitoreo continuo.
- ¿Estás cumpliendo con la regulación vigente?
El marco legal es cada vez más estricto en lo relativo al uso de datos. Normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), DORA o NIS2 imponen obligaciones específicas sobre cómo se gestionan, procesan y almacenan los datos personales y corporativos. Implementar IA sin tener en cuenta estos requisitos puede derivar en sanciones millonarias y responsabilidades legales frente a clientes y accionistas. Para garantizar el cumplimiento, es fundamental contar con versiones empresariales certificadas, auditar regularmente el uso de IA e involucrar al DPO (Data Protection Officer) en cada despliegue.
“La IA debe ser un aliado estratégico, no una puerta abierta a amenazas. Las organizaciones necesitan auditar su uso, controlar cómo se entrenan los modelos y garantizar el cumplimiento normativo para proteger sus activos y reputación. Para ello, es fundamental definir políticas claras de uso, implementar soluciones de ciberseguridad con monitoreo frente al uso indebido, formar a los empleados en buenas prácticas y optar siempre por versiones empresariales de las herramientas de IA que cumplan con las normativas de privacidad y seguridad”, afirma Rafael López, ingeniero de seguridad en Check Point Software.
