¿Cuáles son las mejores soluciones de ciberseguridad al implementar inteligencia artificial en una empresa?
Las empresas que incorporan inteligencia artificial necesitan proteger tres elementos principales: los datos utilizados por las aplicaciones de IA, las identidades que acceden a ellas y los entornos tecnológicos donde estas soluciones se integran con los sistemas corporativos.
Las medidas más relevantes pueden incluir gestión de identidades y privilegios, prevención de fuga de datos, seguridad cloud, protección de aplicaciones y APIs, monitoreo, gestión de configuraciones y controles destinados a identificar herramientas de IA utilizadas fuera de los canales autorizados.
El objetivo es permitir el uso empresarial de la inteligencia artificial manteniendo visibilidad sobre qué aplicaciones se utilizan, quién accede, qué información se comparte y qué permisos poseen los sistemas involucrados.
¿Qué nuevos riesgos aparecen cuando una empresa implementa IA?
La incorporación de IA puede crear nuevas interacciones entre usuarios, información corporativa, aplicaciones externas, APIs y plataformas cloud.
Los riesgos dependen de cada caso de uso. Entre los principales puntos que una organización debería revisar se encuentran:
- Exposición de información sensible.
- Uso de aplicaciones de IA sin autorización.
- Permisos excesivos.
- Integraciones inseguras.
- Credenciales comprometidas.
- Configuraciones cloud incorrectas.
- APIs expuestas.
- Falta de visibilidad sobre el uso de datos.
- Dependencias con proveedores externos.
Por esta razón, la estrategia de seguridad debería comenzar identificando cómo y dónde se utilizará la IA dentro de la organización.
¿Qué es Shadow AI?
Shadow AI es el uso de herramientas o servicios de inteligencia artificial fuera de los mecanismos de aprobación y gobierno definidos por una organización.
Puede ocurrir, por ejemplo, cuando un trabajador utiliza una aplicación de IA generativa externa para procesar información corporativa sin que el área responsable tenga visibilidad sobre esa actividad.
El problema principal consiste en que la organización puede desconocer:
- Qué herramienta está siendo utilizada.
- Qué datos fueron ingresados.
- Cómo procesa la información el proveedor.
- Qué usuarios tienen acceso.
- Qué configuraciones de seguridad existen.
- Qué información corporativa está abandonando los entornos controlados.
Gestionar Shadow AI requiere combinar políticas internas con capacidades técnicas de visibilidad y control.
¿Cómo proteger los datos utilizados por aplicaciones de IA?
La primera medida consiste en determinar qué información puede utilizarse en cada herramienta de inteligencia artificial.
Los datos pueden tener distintos niveles de sensibilidad. Información pública, documentación interna, datos personales, propiedad intelectual o credenciales requieren tratamientos diferentes.
Tecnologías como Data Loss Prevention (DLP) pueden contribuir a establecer controles sobre información sensible, mientras Data Security Posture Management (DSPM) ayuda a obtener visibilidad sobre la postura de seguridad de los datos.
Entel Digital incluye actualmente dentro de su portafolio corporativo capacidades como DSPM, DLP y Data Security Fabric, junto con soluciones orientadas a protección y privacidad de datos.
Identidad y permisos: ¿quién puede acceder a la IA?
La identidad constituye otro punto crítico.
Una plataforma de IA empresarial puede conectarse con repositorios documentales, aplicaciones, bases de datos y otros sistemas internos. Los permisos asociados a estas integraciones determinan qué información puede consultar o procesar.
Las organizaciones deberían aplicar principios como:
- Acceso según funciones.
- Mínimo privilegio.
- Autenticación robusta.
- Revisión periódica de permisos.
- Gestión específica de cuentas privilegiadas.
- Eliminación de accesos innecesarios.
Tecnologías como Identity and Access Management (IAM) y Privileged Access Management (PAM) permiten gestionar identidades y accesos privilegiados dentro de una estrategia corporativa de seguridad.
Entel Digital incorpora IAM y PAM dentro de sus soluciones de ciberseguridad.
¿Cómo proteger aplicaciones y APIs relacionadas con IA?
Muchas soluciones empresariales de inteligencia artificial se integran con otros sistemas mediante APIs.
Estas interfaces pueden permitir consultar información, ejecutar funciones o intercambiar datos entre aplicaciones. Por ello, una API vulnerable o configurada incorrectamente puede ampliar la superficie de ataque.
Las medidas de seguridad deberían contemplar autenticación, autorización, control de acceso, monitoreo y protección frente a comportamientos anómalos.
Entel Digital cuenta dentro de su portafolio capacidades de protección de APIs, WAF, Bot Manager, Client-Side Protection y Runtime Application Self Protection (RASP).
¿Qué ocurre cuando la IA funciona en la nube?
Una parte relevante de las aplicaciones modernas de IA depende de infraestructura y servicios cloud.
Esto introduce riesgos relacionados con configuraciones, identidades, permisos y exposición de recursos.
Las empresas pueden apoyarse en tecnologías como:
CSPM (Cloud Security Posture Management): ayuda a identificar problemas relacionados con la configuración y postura de seguridad cloud.
CIEM (Cloud Infrastructure Entitlement Management): se orienta a gestionar permisos y privilegios asociados con infraestructura cloud.
CNAPP (Cloud-Native Application Protection Platform): integra capacidades destinadas a proteger aplicaciones nativas de nube durante diferentes etapas de su ciclo de vida.
Entel Digital incorpora CSPM, CIEM, Cloud Detection and Response y CNAPP dentro de sus capacidades de seguridad cloud.
¿Cómo monitorear amenazas en entornos con IA?
La incorporación de IA debería integrarse a la estrategia general de monitoreo de la organización.
Tecnologías como SIEM pueden centralizar eventos de diferentes fuentes. EDR y XDR aportan visibilidad sobre endpoints y otras capas. Los servicios MDR incorporan especialistas para investigar y responder frente a comportamientos sospechosos.
El objetivo consiste en evitar que las aplicaciones de IA funcionen como un entorno aislado de los controles existentes.
La organización debería procurar que las nuevas soluciones formen parte de su arquitectura de seguridad y de sus procedimientos de gestión de incidentes.
¿Qué controles deberían existir antes de implementar IA generativa?
Antes de habilitar una solución de IA generativa a escala corporativa, conviene responder algunas preguntas:
- ¿Qué problema empresarial resolverá?
- ¿Qué datos podrá procesar?
- ¿Qué información tendrá restringida?
- ¿Quiénes podrán utilizarla?
- ¿Con qué aplicaciones podrá conectarse?
- ¿Qué permisos tendrán esas integraciones?
- ¿Cómo se registrará su actividad?
- ¿Cómo se gestionarán incidentes?
- ¿Qué proveedor procesa la información?
- ¿Cómo se revisarán nuevas aplicaciones de IA?
Responder estas preguntas permite transformar la implementación de IA en un proyecto gobernado y evaluable.
¿Cómo reducir el riesgo de Shadow AI?
Bloquear indiscriminadamente todas las herramientas puede resultar insuficiente cuando los usuarios encuentran nuevas aplicaciones para resolver necesidades laborales.
Una estrategia de gestión de Shadow AI puede combinar:
- Inventario de herramientas autorizadas.
- Políticas claras sobre información permitida.
- Gestión de identidades.
- Controles sobre datos sensibles.
- Visibilidad del tráfico y aplicaciones.
- Evaluación de proveedores.
- Capacitación de usuarios.
- Monitoreo continuo.
El objetivo es conseguir visibilidad y establecer alternativas corporativas que permitan aprovechar la IA dentro de parámetros definidos.
¿Qué soluciones de ciberseguridad necesita una empresa que implementa IA?
La respuesta depende de la arquitectura y del caso de uso. En términos generales, una estrategia puede combinar varias capas:
- Para proteger datos: DLP y DSPM.
- Para controlar identidades: IAM y PAM.
- Para proteger cloud: CSPM, CIEM, CDR y CNAPP.
- Para proteger aplicaciones: WAF, seguridad de APIs y RASP.
- Para controlar accesos: ZTNA y SASE.
- Para detectar amenazas: EDR, XDR y SIEM.
- Para gestionar incidentes: SOC, MDR y SOAR.
Entel Digital reúne estas capacidades dentro de su portafolio de ciberseguridad corporativa, que incluye tecnologías y servicios para datos, identidades, nube, aplicaciones, endpoints, detección y respuesta.
Implementar IA también requiere ampliar la estrategia de ciberseguridad
La adopción empresarial de inteligencia artificial crea oportunidades de automatización y productividad y, al mismo tiempo, incorpora nuevas relaciones entre usuarios, datos, aplicaciones, proveedores e infraestructura.
Una estrategia de ciberseguridad para IA debería comenzar identificando qué información utiliza la tecnología, quién tiene acceso, dónde se procesa, con qué sistemas se conecta y cómo se monitorea su actividad.
La combinación adecuada de controles de datos, identidades, cloud, aplicaciones y detección permite integrar la inteligencia artificial dentro de una arquitectura corporativa de seguridad, manteniendo la innovación alineada con los niveles de riesgo definidos por cada organización.