Impacto de la IA Generativa en la seguridad de los datos: riesgos y oportunidades

Este estudio, basado en una encuesta a más de 1300 responsables de seguridad de datos de todo el mundo, refleja una realidad clara: mientras las herramientas de IA generativa están transformando la productividad de las organizaciones, también están introduciendo nuevos riesgos que exigen un replanteamiento profundo de las estrategias de protección de datos.

Riesgos en aumento: más IA, más incidentes

Uno de los datos más llamativos es que las organizaciones sufren una media de 156 incidentes de seguridad de datos al año, y casi un tercio de ellos se consideran graves. Además, el 40 % de las empresas reconoce haber sufrido vulneraciones relacionadas con el uso de herramientas de IA, sobre todo cuando éstas se usan sin control.

De hecho, el uso no autorizado de aplicaciones de IA es una práctica extendida:

• El 65 % de las empresas admite que sus empleados usan herramientas de IA no aprobadas.

• Casi la mitad usa dispositivos personales o credenciales personales para interactuar con estas aplicaciones.

Esto genera un entorno especialmente delicado para los datos confidenciales: propiedad intelectual, información de clientes o datos financieros pueden estar en juego si no se establecen controles adecuados.

La IA también como aliada

No todo son malas noticias. El mismo informe destaca que la IA también puede ser una aliada clave en la detección temprana de amenazas, automatización de respuestas y mitigación de riesgos.
El 88 % de las organizaciones ya está invirtiendo en soluciones de seguridad basadas en IA, y aquellas que lo han hecho reportan una reducción del 65 % en el número de incidentes.

Además, la IA puede:

• Clasificar datos automáticamente.

• Detectar comportamientos anómalos.

• Aplicar políticas de protección sin intervención humana.

• Generar alertas más precisas y menos falsas alarmas.

Tres recomendaciones clave

El informe concluye con una guía clara para avanzar hacia una seguridad más robusta en esta nueva era:

1. Visibilidad total sobre las aplicaciones de IA en uso y los datos que manejan.

2. Políticas claras que regulen su uso, evitando el acceso a herramientas no autorizadas.

3. Evaluación continua de riesgos, con análisis de flujos de datos e informes periódicos que permitan ajustar las estrategias.

Accede al informe completo pulsando sobre la siguiente imagen…

¿Y ahora qué?

Las organizaciones no pueden quedarse al margen. La IA generativa ha llegado para quedarse, y su adopción debe ir acompañada de una estrategia de seguridad madura, cohesionada y proactiva.
Una que no solo proteja, sino que permita innovar con confianza.

¿Qué deben saber los responsables de seguridad?

En el documento complementario «Proteger los datos en la era de la IA generativa«, Microsoft ofrece un enfoque más estratégico y técnico orientado a responsables de seguridad (CISO). Aquí se proponen herramientas concretas para gestionar los nuevos desafíos de forma eficaz.

El informe destaca tres áreas clave de actuación:

• Detección del uso de la IA generativa, identificando qué datos se están compartiendo y con qué aplicaciones.

• Protección de datos confidenciales, con cifrado, etiquetado automático y control de accesos.

• Cumplimiento normativo, con herramientas que auditan, trazan y aseguran el uso ético y legal de la IA.

Además, subraya el valor de capacitar a los equipos de seguridad con herramientas de IA generativa que les ayuden a:

• Automatizar el análisis y triaje de alertas.

• Realizar investigaciones más rápidas.

• Consultar datos en lenguaje natural.

• Mejorar el cumplimiento normativo y legal.

El documento incluye también un caso especialmente ilustrativo: el del Grupo Bimbo, que ha implantado estas soluciones para tener mayor visibilidad y control sobre sus datos. El uso de Machine Learning les permite adaptar las políticas de seguridad de forma más flexible y efectiva.

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Enlaces de interés

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