En el entorno industrial actual, marcado por el auge del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) y la automatización inteligente, los sistemas autónomos ofrecen una aparente sensación de control, eficiencia y capacidad de predicción.
Sin embargo, Check Point® Software Technologies Ltd. (NASDAQ: CHKP), advierte sobre el riesgo de confiar en la aparente eficiencia y control que ofrece esta tecnología.
Las infraestructuras críticas como redes eléctricas inteligentes, plantas de producción y sistemas de tratamiento de aguas ya dependen de sensores conectados y algoritmos de inteligencia artificial para operar de forma autónoma. Cuanto más se profundiza en estas capas de automatización, mayor es la complejidad del sistema, lo que dificulta comprender o auditar las decisiones que toma una máquina. Estas decisiones no siempre son transparentes: los modelos de IA funcionan muchas veces como “cajas negras”, aprendiendo y adaptándose en tiempo real, lo que incrementa la imprevisibilidad.
En este contexto, la IA está transformando los entornos OT mediante aplicaciones como el mantenimiento predictivo en líneas de producción, la detección de anomalías en redes eléctricas o el ajuste automático de válvulas y dosis químicas en plantas de tratamiento de agua. Este nuevo paradigma —impulsado por la llamada Industria 4.0— ha eliminado las fronteras tradicionales entre IT y OT, sistemas que anteriormente estaban completamente aislados por motivos de seguridad.
No obstante, esta conectividad también introduce nuevos riesgos. La creciente autonomía expone a los sistemas industriales a una nueva clase de amenazas, en la que ya no es necesario que los atacantes rompan los sistemas: basta con manipular su lógica interna o inducir errores en su toma de decisiones. Por ejemplo, un modelo de IA en una red eléctrica puede recibir datos falsificados desde sensores, activando innecesariamente interruptores. En fábricas inteligentes, la modificación sutil de entradas puede llevar al sistema a degradar la calidad del producto sin saberlo, mientras “optimiza” la producción. Y en redes autónomas interconectadas, una sola decisión errónea puede desencadenar fallos en cascada.
Recomendaciones clave para los responsables de ciberseguridad en entornos OT
- Exigir modelos de IA explicables (XAI), que permitan comprender las decisiones críticas del sistema.
- Invertir en equipos Red Team especializados en IA, capaces de simular ataques tanto cibernéticos como físicos y analizar su impacto operativo.
- Implementar mecanismos de monitorización del desvío operativo, para detectar comportamientos anómalos antes de que se conviertan en fallos críticos.
- Establecer controles Human-in-the-Loop (HITL), garantizando que decisiones de alto impacto sean validadas por operadores humanos.
“Estamos entrando en una era en la que las decisiones autónomas tienen consecuencias físicas. La energía que fluye, las válvulas que se abren o los brazos robóticos que se mueven, responden ya a órdenes emitidas por algoritmos”, destaca Eusebio Nieva, director técnico de Check Point Software para España y Portugal. El mayor peligro no es que la autonomía falle, sino que lo haga en silencio y con consecuencias catastróficas. Por eso es vital que los responsables de OT revisen constantemente cada supuesto de confianza y control en estos sistemas”.
