La gestión de riesgos de la inteligencia artificial (IA) es el proceso de encontrar, comprobar y reducir riesgos con sistemas de IA.
Índice
Comprender la necesidad de la gestión de riesgos de IA
La gestión de riesgos de IA es diferente de la gestión de riesgos de IT habitual debido a sus desafíos únicos, como datos de formación deficientes, modelos robados, algoritmos sesgados y comportamientos inesperados. Según Forrester, la evolución de la IA no ha terminado nunca: «La gestión continua del riesgo debe tener lugar con el objetivo de producir una garantía continua»1.
La IA sigue cambiando la forma en que trabajan las empresas, incluida la forma en que se enfrentan a los nuevos y cambiantes riesgos de seguridad que plantea. Los atacantes pueden dañar los modelos de IA rozando los datos de entrenamiento, robando valiosos algoritmos o engañando las decisiones de IA para crear resultados injustos. Estos problemas necesitan una supervisión especial y protección técnica que se realiza para la IA con el fin de mitigar y gestionar adecuadamente los posibles riesgos.
Una mala supervisión de la inteligencia artificial (IA) puede llevar a más que fallos técnicos; las empresas pueden enfrentarse a multas regulatorias, daños a la reputación, pérdidas financieras y demandas cuando los sistemas de IA funcionan mal.
Las investigaciones demuestran que las preocupaciones por la seguridad y el cumplimiento de normativa son el principal desafío para el 37 %2 de las organizaciones que evalúan sus sistemas de IA. Entre los líderes de IT, esta cifra aumenta hasta el 44 %, destacando una gran brecha entre la adopción de la IA y la gestión efectiva de sus riesgos.
Encontrar amenazas de seguridad de IA
Los sistemas de IA se enfrentan a diferentes riesgos de seguridad que las herramientas de seguridad habituales no pueden detectar ni detener. Conocer estas amenazas ayuda con una buena gestión del riesgo.
Datos de formación incorrectos
Los delincuentes añaden datos dañinos a los conjuntos de entrenamiento para romper los modelos de IA. Esto obliga a los modelos a clasificar las cosas incorrectamente o mostrar decisiones injustas que pueden ayudar a los atacantes.
Modelos robados
Los atacantes inteligentes pueden copiar valiosos modelos de IA estudiando sus resultados y robando importantes ventajas empresariales.
Ejemplos contradictorios
Entradas creadas intencionadamente para engañar a los sistemas de IA para que hagan predicciones incorrectas. Por ejemplo, pequeños ajustes pueden hacer que los coches autónomos malinterpreten las señales de tráfico o que los sistemas de reconocimiento facial identifiquen a la persona equivocada.
Extracción de datos de formación
Los atacantes utilizan los resultados del modelo para inferir o reconstruir atributos sensibles o incluso ejemplos específicos de los datos de formación, revelando información privada sobre las personas.
Análisis de comportamiento
Los sistemas de IA muestran patrones predecibles durante el funcionamiento normal. Estar atento a los cambios de estos patrones puede indicar problemas de seguridad o problemas del sistema.
Seguimiento del rendimiento
Los cambios repentinos en la precisión o el rendimiento de un modelo de IA pueden mostrar ataques u otros problemas de seguridad. La supervisión automatizada puede realizar un seguimiento del rendimiento y alertar a los equipos de seguridad de los problemas.
Registro de actividad
El registro completo de las actividades del sistema de IA muestra el comportamiento del sistema y ayuda a investigar incidentes de seguridad. Esto incluye el seguimiento de solicitudes de modelo, acceso a datos y acciones administrativas.
Inteligencia sobre amenazas
Mantenerse al día sobre las nuevas amenazas de seguridad de IA ayuda a las organizaciones a proteger sus sistemas de forma temprana. La información sobre amenazas proporciona información sobre nuevos métodos de ataque y puntos débiles.
Componentes clave de una evaluación de riesgos de IA
Cualquier buena evaluación de riesgos necesita un método claro que abarque tanto los puntos débiles técnicos como los efectos empresariales. Estos son los componentes clave que querrá abordar al realizar su evaluación de riesgos de IA:
Encontrar activos
Su organización debe realizar un seguimiento de toda su pila de IA, desde los modelos, conjuntos de datos hasta las herramientas y sistemas de desarrollo. Puede aprovechar las herramientas automatizadas que pueden encontrar recursos en la nube relacionados con la IA y clasificarlos por riesgo e importancia empresarial.
Análisis de amenazas de IA
El análisis de amenazas de IA va más allá de la seguridad de software habitual e incluye varios métodos de ataque de IA, incluido el machine learning. Esto encuentra posibles rutas de ataque contra modelos de IA, datos de entrenamiento y sistemas.
Revisión de impacto
Las organizaciones deben juzgar cómo los fallos o las filtraciones del sistema de IA podrían afectar a las personas, los grupos y la sociedad. Esto incluye comprobar si hay sesgos, infracciones de privacidad y problemas de seguridad.
Medición de riesgos
La medición de riesgos ayuda a las organizaciones a centrar sus gastos en seguridad y tomar decisiones inteligentes sobre niveles de riesgo aceptables. Esto incluye el cálculo de posibles pérdidas de dinero por problemas de seguridad de IA e infracciones de cumplimiento.
Cómo generar una sólida gobernanza de IA
Al igual que cualquier otro estándar de gobernanza, una sólida gobernanza de IA necesita trabajo en equipo en diferentes áreas de la empresa y campos técnicos, así como reglas, controles y supervisión claros y coherentes.
Crear reglas
Las organizaciones necesitan políticas completas que cubran el desarrollo, el uso y el funcionamiento de la IA. Estas políticas deben coincidir con los objetivos empresariales a la vez que satisfacen las necesidades normativas y lo que las partes interesadas esperan.
Establecer trabajos claros
Una responsabilidad clara garantiza que los riesgos de IA se gestionen correctamente a lo largo del ciclo de vida del sistema. Esto significa nombrar a los propietarios de riesgos de IA, crear comités de supervisión y establecer procedimientos de escalamiento.
Añadir controles técnicos
Los controles de seguridad específicos de IA gestionan riesgos únicos que la ciberseguridad tradicional no puede abordar. Estos incluyen análisis de modelos de IA, protección en tiempo de ejecución y supervisión especial.
Supervisión constante
Los sistemas de IA necesitan una supervisión constante para detectar cambios de rendimiento, problemas de seguridad e infracciones de cumplimiento. La supervisión automatizada puede realizar un seguimiento del comportamiento del modelo y alertar a los equipos de seguridad de los problemas.
Controles de seguridad importantes para sistemas de IA
La seguridad es un componente crucial de cualquier buena gestión de riesgos, especialmente en el mundo de la IA. La protección de los sistemas de IA necesita varias capas de seguridad que aborden los riesgos a lo largo del ciclo de vida de la IA.
Seguridad de desarrollo
El desarrollo seguro garantiza que los sistemas de IA incluyan seguridad desde el principio. Esto cubre el análisis de código, las comprobaciones de vulnerabilidad y la codificación segura para aplicaciones de IA.
Protección de datos
Los sistemas de IA gestionan muchos datos confidenciales que requieren protecciones especiales. Esto incluye cifrado de datos, controles de acceso y técnicas de privacidad.
Seguridad del modelo
Los modelos de IA necesitan protección frente a robos, manipulaciones y ataques. El cifrado de modelos, los controles de acceso y la comprobación ayudan a proteger valiosos activos de IA.
Protección de tiempo de ejecución
Las aplicaciones de IA necesitan protección en tiempo real contra ataques durante el funcionamiento. Esto incluye validación de entradas, filtrado de salidas y supervisión de comportamiento para detectar actividad inusual.
Reglas y normativas para la gestión de riesgos de IA
Seguir las normativas se vuelve más importante a medida que los gobiernos crean reglas específicas de IA. Según Forrester, “La IA agénciale introduce una toma de decisiones autónoma que debe cumplir con las regulaciones en evolución a la vez que mantiene la alineación normativa en múltiples jurisdicciones”3. Las nuevas normativas, como la Ley de IA de la UE, requieren criterios específicos para el desarrollo y uso de sistemas de IA. Las organizaciones deben comprender y seguir las normativas aplicables en sus áreas. Los estándares del sector, como ISO 42001, proporcionan marcos para los sistemas de gestión de IA que ayudan a las organizaciones a mostrar prácticas de IA responsables. Seguir estos estándares puede reducir el riesgo regulatorio y mejorar la confianza de las partes interesadas.
Los sistemas de IA a menudo procesan datos personales, lo que hace que las regulaciones de privacidad como el GDPR sean directamente relevantes. Las organizaciones deben asegurarse de que sus sistemas de IA siguen los requisitos de protección de datos, manteniendo documentación detallada del desarrollo, las pruebas y el uso del sistema de IA para mostrar el cumplimiento durante las auditorías.
Creación de un equipo de seguridad de IA
Para crear una sólida estrategia de gestión de riesgos de IA, necesita un conocimiento profundo de la IA combinado con una solución de ciberseguridad proactiva.
Habilidades requeridas
Los profesionales de seguridad de IA necesitan sólidas habilidades de ciberseguridad y fluidez básica en la forma en que se crean, implementan y supervisan los modelos de machine learning. Defender los sistemas de IA requiere comprender tanto los riesgos de seguridad tradicionales como cómo el comportamiento del modelo, las canalizaciones de datos y las opciones de implementación crean nuevas vulnerabilidades. Esta mezcla es poco frecuente, así que contrate y mejore sus habilidades y utilice equipos interdisciplinarios en lugar de esperar que una persona lo sepa todo.
Programas de formación
Los programas de formación en seguridad de IA enseñan a los equipos de seguridad amenazas específicas de IA, prácticas seguras del ciclo de vida de machine learning, formación de equipos rojos y respuesta ante incidentes, cumplimiento de normativa y privacidad, e incluyen laboratorios prácticos. Es mejor ofrecer rutas basadas en roles para ingenieros, analistas y líderes, con actualizaciones continuas para mantenerse al día con los riesgos en evolución.
Soporte externo
Muchas organizaciones se asocian con proveedores de seguridad de IA especializados para complementar sus capacidades internas. Estas asociaciones proporcionan acceso a conocimientos y herramientas que serían costosas de desarrollar internamente.
Aprendizaje continuo
El campo de la seguridad de la IA cambia rápidamente, lo que requiere formación continua y desarrollo de habilidades. Las organizaciones deben invertir en programas de aprendizaje continuos para mantener a sus equipos actualizados con nuevas amenazas y tecnologías.
Ventajas empresariales de implementar la gestión de riesgos de IA
Invertir en la gestión de riesgos de IA aporta un valor empresarial significativo más allá de la reducción de riesgos, incluidos:
Borde competitivo. Las organizaciones con una sólida gobernanza de IA tienen la capacidad de utilizar sistemas de IA de forma más rápida y segura, lo que permite una innovación más rápida y una ventaja de mercado sobre los competidores sin una gestión de riesgos adecuada.
Creación de confianza. La completa gestión de riesgos de IA genera confianza con clientes, partners y reguladores, creando más espacios para nuevas oportunidades de negocio y asociaciones que necesitan capacidades de gobernanza de IA probadas.
Prevención de costes. La prevención de incidentes de seguridad de IA evita costes significativos por filtraciones de datos, multas normativas y daños a la reputación. El coste medio de una filtración de datos es de 4,45 millones de dólares, y los incidentes relacionados con la IA pueden costar más.
Mejor eficiencia. Los controles de seguridad de IA automatizados reducen las necesidades de supervisión manual, a la vez que proporcionan una mejor protección. Esto permite a su organización escalar el uso de IA sin aumentar proporcionalmente la sobrecarga de seguridad.
Introducción a la gestión de riesgos de IA
La creación de una gestión completa del riesgo de IA necesita un enfoque estructurado que desarrolle capacidades con el tiempo. La cuestión no es si implementar una gestión completa del riesgo de IA, sino la rapidez con la que su organización puede lograr una gobernanza efectiva y una ventaja competitiva mediante una inversión estratégica en capacidades de seguridad de IA.
- Evaluación y planificación
Comience con una evaluación completa de su panorama actual de IA y posición de seguridad. Encuentre brechas de capacidad y desarrolle un plan para abordarlas. - Ganancias rápidas
Céntrese en controles de seguridad básicos de IA que proporcionen valor inmediato. Esto incluye el descubrimiento de activos de IA, la supervisión básica y el desarrollo de políticas. - Configuración paso a paso
Desarrolle gradualmente capacidades de gestión de riesgos de IA, comenzando con sistemas de mayor riesgo y ampliando la cobertura con el tiempo. Este enfoque ayuda a aprender y mejorar a la vez que proporciona protección inmediata. - Mejora constante
La gestión de riesgos de IA es un proceso continuo que necesita mejoras y perfeccionamiento continuos. Las evaluaciones y actualizaciones periódicas garantizan que las capacidades sigan siendo eficaces y resilientes frente a las amenazas cambiantes.
¿Dónde puedo obtener ayuda con la gestión de riesgos de IA?
Con el constante cambio de la IA, necesita una solución que evolucione con la misma rapidez para mantenerse al día. La solución de seguridad de IA de Trend Vision One™ proporciona un enfoque multicapa para proteger toda la pila de IA y utiliza IA en la plataforma para mejorar la eficiencia operativa de sus equipos de seguridad. Obtenga más información sobre ciberseguridad de IA en https://www.trendmicro.com/en_us/business/ai/security-ai-stacks.html
Fuentes:
Fuente 1: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T. y Valente, A. (2025).Presentamos el Marco AEGIS de Forrester: Agentic AI Enterprise Guardrails para la seguridad de la información. Forrester Research, Inc.
Fuente 2: Leone, M. y Marsh, E. (Enero de 2025). Navegando por Build frente a comprar Dynamics for Enterprise-ready AI. Enterprise Strategy Group.
Fuente 3: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T. y Valente, A. (2025).Presentación del Marco AEGIS de Forrester: Agentic AI Enterprise Guardrails for Information Security. Forrester Research, Inc.
Fernando Cardoso es el vicepresidente de Product Management en Trend Micro, centrándose en el mundo en constante evolución de la IA y la nube. Su carrera comenzó como ingeniero de ventas y redes, donde perfeccionó sus habilidades en datacenters, nube, DevOps y ciberseguridad, áreas que continúan impulsando su pasión.
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