IA y ciberseguridad: estrategias para proteger su empresa hoy

Lo confirman las cifras, según las proyecciones de Statista, el mercado de la IA en ciberseguridad experimenta un crecimiento considerable pasando de 30.000 millones de dólares, en 2024, a aproximadamente 134.000 millones de dólares para 2030. Las razones tras este cambio se basan en múltiples ventajas de una tecnología en un mundo cada vez más expuesto a ciberataques.

De hecho, el auge de la IA generativa y las herramientas avanzadas utilizadas por los delincuentes está obligando a las organizaciones a invertir en defensas más sólidas. Por ello, IDC afirmó que el gasto mundial en ciberseguridad crecerá un 12,2 % en 2025 y superará los 377.000 millones de dólares en 2028.

Antes esta coyuntura, de diversidad y cantidad de ataques, así como la alta tecnología tras los mismos, han hecho que la Inteligencia Artificial se convierta en una herramienta necesaria en las estrategias de ciberseguridad corporativa. Este texto pretende resolver algunas inquietudes en este punto que comienzan en la relación simbiótica entre IA y la seguridad informática.

¿Cómo afecta la Inteligencia Artificial a las estrategias de Ciberseguridad en las empresas?

Actualmente la Inteligencia Artificial (IA) es un componente para la ciberseguridad corporativa. Las ciberamenazas escalan en volumen, sofisticación y velocidad, y las defensas tradicionales basadas en reglas no son suficientes. La Universidad de Navarra destaca como la IA puede analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y procesar información proveniente de múltiples fuentes, como sensores, satélites y redes de vigilancia, extrayendo patrones y tendencias que serían difíciles de detectar por métodos tradicionales.

Además las soluciones impulsadas por IA ofrecen un cambio de paradigma, permitiendo una defensa proactiva, detección de amenazas en tiempo real y respuestas automatizadas. Esta integración representa un cambio fundamental en el enfoque de las organizaciones, pasando a una postura proactiva y adaptativa.

Tabla: Ciberseguridad Tradicional vs. Impulsada por IA

Además de estas ventajas en eficiencia y detección de amenazas, los sistemas de IA se adaptan y mejoran con el tiempo, ajustando continuamente sus modelos y estrategias con base en nuevas amenazas, haciendo las defensas más efectivas ante el entorno cibernético dinámico.

¿Qué tipos de ataques y amenazas avanzadas pueden detectarse o prevenirse con IA?

Las capacidades de la IA son idóneas para combatir la nueva generación de ciberamenazas, que a menudo aprovechan la automatización para eludir las defensas tradicionales.

• Malware evasivo ( ataques polimórficos o de día cero): La IA proporciona una solución a estos desafíos a través del análisis de malware impulsado por IA. Este enfoque utiliza el aprendizaje automático, el análisis de comportamiento y el aprendizaje profundo para detectar código malicioso, identificar actividades anómalas y predecir amenazas sin requerir conocimiento previo de firmas específicas.
• Campañas automatizadas de Phishing e ingeniería social: La detección de phishing impulsada por IA ofrece una contramedida. Estos sistemas utilizan aprendizaje automático, Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL), análisis de comportamiento e inteligencia de amenazas en tiempo real para identificar y prevenir intentos de phishing.
• Ataques de IA adversaria ( envenenamiento de modelos, ataques de evasión): La defensa contra estas amenazas específicas de la IA requiere soluciones especializadas de seguridad de la IA. Las defensas incluyen validación de entradas y mecanismos de conciencia del contexto, junto con el monitoreo de las entradas y salidas del sistema de IA.
• Detección de fraude financiero complejo: La IA proporciona capacidades para la prevención del fraude financiero. Los sistemas de IA sobresalen en el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías en grandes conjuntos de datos financieros, estableciendo comportamientos de referencia para usuarios y transacciones, y señalando las desviaciones.

¿Cuáles son los principales retos y riesgos de implementar IA en la ciberseguridad corporativa?

Aunque la inteligencia artificial aporta importantes beneficios al ámbito de la ciberseguridad su implementación también implica una serie de desafíos y riesgos que deben ser gestionados con cuidado para evitar consecuencias no deseadas.

Uno de los principales problemas es el sesgo presente en los modelos de IA. Estos sistemas pueden aprender patrones erróneos o parciales a partir de los datos de entrenamiento, perpetuando así sesgos que afectan negativamente su capacidad para identificar amenazas de manera precisa. Esto puede traducirse en errores o en la omisión de ciertos riesgos de seguridad. Algunos de los sesgos más conocidos en Machine Learning son:

• Sesgo de interacción: Esto ocurre cuando las interacciones de las personas con un sistema de aprendizaje automático introducen sesgos. .
• Sesgo latente: Esto sucede cuando los datos utilizados para entrenar un sistema de aprendizaje automático contienen sesgos inherentes.
• Sesgo de selección: Esto ocurre cuando los datos utilizados para entrenar un modelo no son representativos de la población a la que se pretende aplicar.

Otro aspecto crítico es el riesgo de errores por automatización excesiva. Cuando se delegan completamente las decisiones de seguridad a sistemas automatizados sin una supervisión humana adecuada, pueden producirse situaciones en las que se toman decisiones incorrectas o peligrosas. La intervención humana sigue siendo esencial para validar y corregir las acciones de la IA en entornos sensibles.

Además, la adopción de soluciones basadas en IA conlleva una creciente dependencia tecnológica, lo que puede provocar un bloqueo del proveedor. Esto dificulta la posibilidad de cambiar de herramienta o proveedor en el futuro.

También surgen preocupaciones en torno a la privacidad, ya que los sistemas de IA requieren procesar grandes volúmenes de datos, aumentando el riesgo de filtraciones. Por último, no se debe subestimar el uso malicioso de la IA por parte de actores malintencionados, quienes pueden emplearla para actividades como el phishing automatizado, la creación de contenido falso (deepfakes) o el desarrollo de malware.

¿Cómo debe un CIO seleccionar y evaluar soluciones de ciberseguridad basadas en inteligencia artificial?

Para los CIOs, la elección de soluciones de ciberseguridad basadas en Inteligencia Artificial no debe limitarse únicamente a sus capacidades técnicas. Este proceso implica una evaluación integral que abarca aspectos estratégicos, financieros y éticos, fundamentales para asegurar que la solución elegida se alinee con los objetivos y necesidades de la organización.

Uno de los principales criterios a considerar es la madurez tecnológica de la solución y su escalabilidad. Es esencial analizar si el proveedor puede ofrecer una herramienta que no solo sea técnicamente sólida, sino que también pueda crecer junto con la organización. De igual forma, la capacidad de integración con la infraestructura de seguridad y los sistemas de TI existentes es clave, ya que una solución eficaz debe poder comunicarse y operar sin fricciones dentro del entorno actual.

El análisis financiero también juega un papel importante. No basta con considerar el costo inicial de adquisición, sino que se debe evaluar el Costo Total de Propiedad (TCO), incluyendo gastos directos e indirectos a lo largo del tiempo. Además, la eficacia de una solución de IA depende de su capacidad de aprendizaje continuo, lo que permite anticiparse a amenazas en constante evolución mediante el uso de nuevos datos.

Asimismo, la solución debe cumplir con los marcos regulatorios y éticos vigentes, asegurando la conformidad con las normativas de privacidad de datos y los estándares emergentes en inteligencia artificial.

¿Qué estrategias ayudan a maximizar el retorno de inversión (ROI) en proyectos de ciberseguridad con IA?

Para optimizar el retorno de la inversión (ROI) en proyectos de ciberseguridad con inteligencia artificial (IA), es necesario adoptar un enfoque integral que combine eficiencia operativa, fortalecimiento de la postura de seguridad y resiliencia organizacional. Este enfoque implica considerar diversos factores que influyen tanto en la implementación como en los resultados obtenidos.

Uno de los elementos clave es la medición del impacto. Para ello, las organizaciones deben establecer y monitorear métricas cuantitativas —o ROI duro— y cualitativas —o ROI blando—. Entre las métricas cuantitativas se incluyen la disminución de falsos positivos y la reducción en los tiempos de respuesta ante incidentes, mientras que las cualitativas pueden abarcar mejoras en la percepción de seguridad y confianza organizacional.

La adopción acelerada de soluciones de ciberseguridad con IA también es un factor determinante. Para lograrlo, resulta esencial priorizar herramientas que resuelvan problemas concretos y contribuyan a disminuir la carga operativa de los equipos de seguridad. Una implementación ágil permite alcanzar beneficios en menor tiempo y facilita la gestión del cambio dentro de la organización.

Otro aspecto relevante es la reducción de falsos positivos y de la fatiga generada por el exceso de alertas. La IA contribuye a abordar este problema al aplicar criterios de decisión basados en el contexto, lo que permite diferenciar de manera más precisa entre actividades legítimas y amenazas reales. Además, la efectividad de estas soluciones depende del desarrollo de capacidades en los equipos humanos, por lo que las organizaciones deben invertir en la formación y actualización de habilidades para enfrentar un entorno cada vez más impulsado por la IA.

¿Existen marcos regulatorios y éticos relevantes para la adopción de IA en ciberseguridad?

En Colombia, así como a nivel internacional, existen marcos regulatorios y éticos que orientan la adopción de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la ciberseguridad, con el objetivo de promover un uso responsable, seguro y ético de esta tecnología. Estas iniciativas buscan equilibrar la innovación con la protección de los derechos fundamentales, la transparencia y la seguridad de la información.

En el contexto colombiano, se están impulsando varios proyectos de ley destinados a establecer una regulación integral sobre el uso de la IA. Entre ellos, la Ley 2502 de 2025 establece lineamientos para prevenir el uso indebido de la IA en fraudes de identidad e incorpora aspectos éticos, formación en ciberseguridad, transparencia algorítmica y cooperación internacional.

Por su parte, el Proyecto de Ley 043 de 2025 plantea un marco regulatorio general para el desarrollo y gobernanza de la IA, con un enfoque centrado en la ética, la innovación responsable y la protección de derechos fundamentales. Otros proyectos como el 091 y el 130 de 2023 abordan el uso ético de la IA en relación con la equidad, la transparencia y el respeto por los derechos laborales.

A esto se suma el Marco Ético para la IA lanzado por el Gobierno colombiano en 2021, que ofrece una guía para entidades públicas en la formulación y gestión de proyectos con IA. Este marco enfatiza principios como la transparencia, la privacidad, el control humano sobre la tecnología y la equidad.

A nivel global, la Unión Europea ha liderado con el EU AI Act, una de las regulaciones más avanzadas, centrada en la gestión de riesgos y la protección de los derechos fundamentales. En Estados Unidos, la regulación se ha desarrollado mediante una orden ejecutiva y marcos normativos enfocados en la privacidad y la ciberseguridad. Por su parte, la UNESCO ha aprobado un marco ético internacional que promueve valores compartidos como la dignidad humana, la igualdad y la sostenibilidad en el desarrollo de la IA.

Estos marcos destacan la necesidad de proteger la privacidad, reducir los sesgos, garantizar la transparencia en los sistemas de IA e impulsar una innovación ética con cooperación internacional. En materia de ciberseguridad, se subraya la importancia de establecer protocolos que protejan la integridad de la información y permitan prevenir y detectar fraudes mediante IA, sin comprometer la seguridad ni los derechos de las personas.

¿Qué métricas y señales deben monitorear los directivos para asegurar una ciberseguridad robusta con IA?

Para asegurar una ciberseguridad con IA, los gerentes deben monitorear métricas y señales que reflejen la efectividad y eficiencia de las soluciones impulsadas por IA.

• Satisfacción interna y puntuaciones de confianza en la IA: Los indicadores como la satisfacción interna y las puntuaciones de confianza en la IA proporcionan información sobre el elemento humano de la adopción de la IA.
• Tiempo de Detección (Tiempo Medio de Detección – MTTD) y Tiempo de Respuesta a Incidentes (Tiempo Medio de Respuesta – MTTR): El Tiempo Medio de Detección (MTTD) cuantifica la duración promedio que toma identificar un posible incidente. El Tiempo Medio de Respuesta (MTTR) mide la duración promedio entre la detección y la resolución.
• Tasa de incidentes y proporción de prevención: La Tasa de Incidentes es un indicador de la salud de la seguridad de una organización. La Proporción de Prevención de Incidentes, calculada como la relación entre los incidentes frustrados y el número de intentos, mide la efectividad de las defensas.
• Precisión del modelo, tasas de falsos positivos y falsos negativos: La precisión del modelo es una métrica para los sistemas de ciberseguridad impulsados por IA. Es importante monitorear las tasas de falsos positivos y falsos negativos.
• Tasa de cumplimiento: La Tasa de Cumplimiento mide qué tan bien los sistemas y procesos de ciberseguridad mejorados con IA cumplen con los requisitos regulatorios y las políticas internas.