Cuatro mitos y realidades sobre la seguridad de la IA

La seguridad de la IA ha estado a debate desde que esta tecnología ha revolucionado el mundo y las organizaciones modernas se enfrentan a grandes desafíos para la convergencia de la inteligencia artificial y la ciberseguridad. Y es que a medida que las herramientas de IA generativa se han vuelto más potentes, asequibles y accesibles, los ciberdelincuentes las adoptan cada vez más para respaldar todo tipo de ataques, desde fraudes comerciales hasta extorsión y el robo de identidades, pasando por los peligrosos Deepfakes.

Ello no significa que una empresa no pueda protegerse adecuadamente. Muchas organizaciones creen que proteger la IA exige rediseñar por completo su infraestructura o complicar sus marcos de seguridad. Nada más lejos de la realidad, según Dell Technologies, que pretende desmontar cuatro de los mitos más frecuentes en torno a la seguridad de la inteligencia artificial:

Mito 1: Los sistemas de IA son demasiado complejos para protegerlos. Los actores de amenazas utilizan la IA para perfeccionar ataques como ransomware, exploits de día cero o DDoS, lo que amplía la superficie de ataque. Esto lleva a pensar que los sistemas de IA resultan demasiado complicados de proteger.

– Realidad: Aunque la IA introduce nuevos riesgos, no es imposible protegerla. La clave está en reforzar las defensas actuales y adaptarlas desde el inicio del diseño de la arquitectura. Aplicar principios de confianza cero, con controles de acceso, gestión de identidades y verificación continua, ayuda a reducir vulnerabilidades. También conviene definir políticas claras de datos y construir barreras frente a amenazas propias de la IA, como la inyección rápida o las alucinaciones.

Mito 2: Ninguna herramienta existente protegerá la IA. Al ser una carga de trabajo emergente, muchas organizaciones creen que la seguridad de la IA requiere herramientas completamente nuevas.

– Realidad: La mayoría de las soluciones actuales siguen siendo válidas y necesarias. La gestión de identidades, la segmentación de red, los controles de acceso o la protección de datos continúan siendo pilares fundamentales. Lo esencial es adaptarlas a la IA incorporando controles específicos, como auditorías de modelos, trazabilidad de entradas y salidas o registros de uso indebido. De este modo, se aprovechan inversiones previas y se añaden nuevas capacidades solo cuando es imprescindible.

Mito 3: Asegurar la IA solo se trata de proteger los datos. El volumen de datos que emplea y genera la IA hace pensar que basta con centrarse en su protección para garantizar la seguridad.

– Realidad: Aunque los datos son críticos, la seguridad debe ir más allá e incluir modelos, APIs y dispositivos. Los LLM pueden ser manipulados con datos maliciosos, lo que obliga a implementar mecanismos de verificación y políticas de cumplimiento. Las APIs requieren autenticación y control de accesos sólidos, mientras que la monitorización continua de resultados ayuda a detectar anomalías o intentos de intrusión. Solo una estrategia integral puede asegurar un ecosistema de IA realmente confiable.

Mito 4: La IA agéntica eliminará la supervisión humana. La autonomía de los agentes de IA alimenta la creencia de que en el futuro no será necesaria la intervención humana.

– Realidad: La supervisión sigue siendo esencial para garantizar que estos sistemas actúen de forma ética, predecible y alineada con los objetivos de la organización. La gobernanza pasa por establecer límites claros, aplicar controles en capas y realizar auditorías regulares que refuercen la transparencia. Lejos de desaparecer, la supervisión humana seguirá siendo un factor clave para un uso seguro y eficaz de la IA agéntica.