La gestión de riesgos en la inteligencia artificial (IA) es el proceso de encontrar, revisar y reducir los riesgos en los sistemas de IA.
Índice
Comprendiendo la necesidad de la gestión de riesgos de IA
La gestión de riesgos de IA es distinta de la gestión regular de riesgos en TI debido a sus desafíos únicos, como información de entrenamiento deficiente, robo de modelos, algoritmos sesgados y comportamientos inesperados. Con la constante evolución de la IA, “la gestión continua de riesgos debe realizarse con la meta de producir un aseguramiento continuo”, de acuerdo con Forrester1.
LaIAcontinúa cambiando la forma en que funcionan las empresas, incluyendo cómo están lidiando con los nuevos riesgos de seguridad que trae consigo. Los atacantes pueden dañar los modelos de IA al alterar los datos de entrenamiento, robar algoritmos valiosos o sesgar las decisiones de la IA para crear resultados erróneos. Estos problemas requieren de supervisión y protección técnica especial para la IA para poder mitigar y gestionar los riesgos potenciales.
Una mala supervisión de la inteligencia artificial (IA) puede resultar en mucho más que fallas técnicas: se podrían enfrentar multas, daño a la reputación, pérdidas financieras y demandas cuando los sistemas de IA no funcionan bien.
Investigaciones recientes muestran que la seguridad y el cumplimiento son el desafío más grande que enfrentan 37%2 de las organizaciones que están evaluando sus sistemas de IA. Entre los líderes de TI, esta cifra incrementa a 44%, lo cual destaca una gran brecha entre la adopción de la IA y la gestión efectiva de sus riesgos.
Encontrando las amenazas de seguridad para IA
Los sistemas de IA enfrentan riesgos de seguridad que las herramientas regulares de seguridad no pueden detectar o incluso detener. Conocer estas amenazas ayuda a una adecuada gestión de riesgos.
Datos de entrenamiento malignos
Los criminales podrían agregar datos nocivos a los datos de entrenamiento con el objetivo de corromper los modelos de IA. Esto fuerza a los modelos a clasificar elementos incorrectamente o a tomar malas decisiones que ayuden a los atacantes posteriormente.
Robo de modelos
Los criminales podrían copiar modelos de IA estudiando sus resultados y así robar también la ventaja competitiva de la empresa.
Ejemplos adversariales
Entradas creadas con la intención de engañar a los sistemas de IA para que realicen predicciones incorrectas. Por ejemplo, pequeños ajustes pueden hacer que los coches autónomos lean incorrectamente las señales de tráfico o que los sistemas de reconocimiento facial reconozcan a la persona incorrecta.
Extracción de datos de entrenamiento
Los atacantes usan las salidas de los modelos para inferir o reconstruir atributos sensibles o incluso ejemplos específicos de los datos de entrenamiento, revelando información privada sobre individuos.
Análisis de comportamiento
Los sistemas de IA muestran patrones predecibles durante sus operaciones normales. Cambios en estos patrones podría ser señal de algún problema o de alguna falla en el sistema.
Seguimiento de desempeño
Los cambios repentinos en la precisión o desempeño de un modelo de IA pueden mostrar ataques u otros problemas de seguridad. El monitoreo automatizado puede dar seguimiento al desempeño y alertar a los equipos de seguridad acerca de problemas.
Logging de actividades
El registro completo de las actividades del sistema de IA muestra el comportamiento del sistema y ayuda a investigar los incidentes de seguridad. Esto incluye dar seguimiento a las solicitudes de los modelos, los accesos a la información y las acciones administrativas.
Inteligencia de amenazas
Mantenerse actualizado sobre las nuevas amenazas de seguridad de IA ayuda a las organizaciones a proteger sus sistemas de forma proactiva. La inteligencia de amenazas brinda información sobre nuevos métodos de ataque y puntos débiles.
Componentes clave de una evaluación de riesgos de IA
Cualquier evaluación de riesgos exitosa necesita un método claro que cubra tanto las debilidades técnicas como los efectos para el negocio. Estos son algunos componentes que debe de abordar el momento de realizar sus evaluaciones de riesgo de IA:
Encontrar activos
Su organización debe dar seguimiento a todo el stack de IA, desde los modelos y datos hasta las herramientas y sistemas de desarrollo. Puede aprovechar las herramientas automatizadas que pueden dar seguimiento a los recursos de IA en la nube y priorizarlos por riesgo y por importancia a la organización.
Análisis de amenazas de IA
El análisis de amenazas de IA va más allá de la seguridad regular de software para incluir varios métodos de ataque de Ia incluyendo machine learning. Esto ayuda a encontrar posibles caminos de ataque a los modelos de IA, sus sistemas y sus datos de entrenamiento.
Revisión del impacto
Las organizaciones deben evaluar cómo las fallas o brechas en los sistemas de IA podrían afectar a individuos, grupos y a la sociedad en general. Esto incluye revisar sesgos, violaciones de privacidad y problemas de seguridad.
Medición de riesgos
La medición de riesgos ayuda a las organizaciones a enfocar sus inversiones de seguridad y a tomar decisiones informadas sobre niveles aceptables de riesgo. Esto incluye calcular pérdidas financieras potenciales derivados de los problemas de seguridad de IA y de violaciones de cumplimiento.
Cómo lograr una gobernanza sólida de IA
Como cualquier otro estándar de gobernanza, la gobernanza en la IA requiere de un fuerte trabajo en equipo en distintas áreas de la empresa, así como reglas, controles y monitoreo consistente.
Crear reglas
Las organizaciones necesitan políticas de IA que abarquen de forma completa su desarrollo, uso y operación. Estas políticas deben de estar alineadas con los objetivos de negocio y cumplir con expectativas de partes interesadas y requerimientos regulatorios.
Asigne roles claros
Tener claridad en las responsabilidades asegura que los riesgos de IA se gestionan adecuadamente a través de su ciclo de vida completo. Esto significa nombrar a los dueños de los riesgos de la IA, crear comités de supervisión y establecer protocolos de escalamiento.
Agregar controles técnicos
Los controles de seguridad específicos de IA enfrentan riesgos únicos que la ciberseguridad tradicional no puede abordar. Incluyendo escaneo de modelos, protección en la ejecución y monitoreo especial.
Monitoreo constante
Los sistemas de IA necesitan vigilancia constante para detectar cambios en el desempeño, problemas de seguridad y violaciones de cumplimiento. El monitoreo automatizado puede dar seguimiento al comportamiento de los modelos y alertar a los equipos de seguridad en caso de algún problema.
Controles importantes de seguridad para los sistemas de IA
La seguridad es un componente clave de cualquier estrategia de gestión de riesgos, especialmente en el mundo de la IA. La protección de sistemas de IA requiere de varias capas de seguridad que aborden los riesgos a través del ciclo de vida de la IA.
Seguridad de desarrollo
Un desarrollo seguro debe de incluir medidas de protección desde el inicio. Debe de cubrir escaneo de código, revisiones de vulnerabilidades y código seguro para las aplicaciones de IA.
Protección de datos
Los sistemas de IA interactúan con información sensible que requiere de protecciones especiales. Esas incluyen encripción de datos, controles de acceso y técnicas de privacidad.
Seguridad de modelos
Los modelos de IA requieren de protección ante robo, alteración y ataques. Algunos elementos que pueden ayudar son la encripción de modelos, controles de acceso y revisiones constantes.
Protección en runtime
Las aplicaciones de IA necesitan protección contra ataques en tiempo real durante sus operaciones. Esto incluye validación de entradas, filtrado de salidas y monitoreo del comportamiento para detectar actividades inusuales.
Reglas y regulaciones para la gestión de riesgos de IA
Conforme los gobiernos crean regulaciones específicas para IA, es crucial mantenerse al día. De acuerdo con Forrester, “Agentic AI introduce una toma autónoma de decisiones que debe cumplir con las regulaciones y mantener la alineación con normativas a través de múltiples jurisdicciones”3. Nuevas regulaciones, como la Ley de IA de la Unión Europea, requieren de criterios específicos para el uso y desarrollo de los sistemas de IA. Las organizaciones deben comprender y seguir las regulaciones aplicables en sus áreas. Estándares de la industria como ISO 42001 brindan frameworks para los sistemas de gestión de IA que ayudan a las organizaciones a demostrar que siguen prácticas responsables. Seguir estos estándares puede reducir el riesgo regulatorio e incrementar la confianza de las partes interesadas.
Los sistemas de IA a menudo procesan información personal, lo cual hace que regulaciones de privacidad como GDPR sean especialmente relevantes. Las organizaciones deben asegurarse de que sus sistemas de IA siguen los requisitos de protección de información y mantienen documentación detallada del desarrollo y el uso de sistemas de IA para demostrar el cumplimiento durante las auditorías.
Creando un equipo de seguridad de IA
Para crear una sólida estrategia de gestión de riesgos de IA, se necesita un conocimiento profundo de IA combinado con una solución de ciberseguridad proactiva.
Habilidades requeridas
Los profesionales de seguridad de IA requieren de fuertes habilidades de ciberseguridad y un entendimiento básico de la creación, despliegue y monitoreo de los modelos de machine learning. La defensa de los sistemas de IA requiere comprender tanto los riesgos tradicionales de seguridad y cómo se crean nuevas vulnerabilidades en el comportamiento de los modelos, los pipelines de datos y las modalidades de despliegue. Esta mezcla es poco común, por lo que se recomienda contratar y capacitar personal especializado, y usar equipos multidisciplinarios en lugar de esperar que una sola persona sepa todo.
Programas de capacitación
Los programas de capacitación de seguridad para IA enseñan a los equipos sobre amenazas específicas para IA, prácticas seguras para el ciclo de vida del machine learning, prácticas de red teams, respuesta a incidentes, cumplimiento y privacidad, e incluyen también laboratorios prácticos. Es ideal ofrecer rutas críticas de capacitación basadas en roles para ingenieros, analistas y líderes, con sesiones de actualización que mantengan el paso con la evolución de los riesgos.
Soporte externo
Muchas organizaciones hacen alianzas con proveedores especializados de seguridad para IA para complementar sus capacidades internas. Estas alianzas les brindan acceso a herramientas y expertise que podría ser muy caro desarrollar internamente.
Aprendizaje continuo
El campo de la seguridad de IA cambia muy rápido, y requiere de educación y desarrollo continuo de habilidades. Las organizaciones deben de invertir en programas continuos de aprendizaje para mantener a sus equipos al día con las nuevas amenazas y tecnologías.
Beneficios para el negocio de la implementación de la gestión de riesgos para IA
Invertir en gestión de riesgos para IA brinda un valor importante al negocio que va más allá de solamente reducir los riesgos, incluyendo:
Ventaja competitiva. Las organizaciones con una fuerte gobernanza de IA se ven empoderadas para usar los sistemas de IA de forma más rápida y con mayor confianza, permitiendo una innovación más veloz y obteniendo una ventaja competitiva en el mercado sobre quienes no cuentan con una adecuada gestión de riesgos.
Mayor confianza. Una gestión completa de los riesgos de IA construye también un lazo de confianza con los clientes, partners y reguladores, creando más espacios para nuevas oportunidades de negocio y para partnerships que necesitan de capacidades comprobadas de gobernanza de IA.
Prevención de costos. Prevenir los incidentes de seguridad de IA evita costos importantes derivados de brechas de datos, multas regulatorias y daños a la reputación. El costo promedio de una brecha de datos es de $4.45 millones de dólares, y los incidentes relacionados con IA tienen un costo potencialmente mayor.
Mayor eficiencia. Los controles automatizados de IA reducen la necesidad de supervisar y ajustar manualmente, al mismo tiempo que logran una mejor protección. Esto permite que su organización escale sus iniciativas de IA sin incrementar proporcionalmente el costo de la seguridad.
Cómo comenzar con la gestión de riesgos para IA
Crear una estrategia completa de gestión de riesgos de IA requiere de un enfoque estructurado que desarrolle sus funcionalidades con el tiempo. La pregunta no es si se debe de implementar una gestión completa de riesgos de IA, pero qué tan rápido su organización puede lograr una gobernanza efectiva y una ventaja competitiva a través de inversiones estratégicas en funcionalidades de seguridad de IA.
- Evaluación y planeación
Comience con una evaluación completa de su panorama actual de IA y su postura de seguridad. Encuentre brechas de funcionalidades o capacidades, y desarrolle un plan para abordarlas. - Quick wins
Enfóquese en “victorias rápidas”: por ejemplo, en los controles básicos de IA que brinden un valor inmediato. Estos podrían incluir descubrimiento de activos, monitoreo básico y desarrollo de políticas. - Configuración paso a paso
Construya gradualmente sus capacidades de gestión de riesgo de IA de forma gradual, comenzando con los sistemas que presentan mayor nivel de riesgo y expandiendo su cobertura con el tiempo. Este enfoque ayuda al aprendizaje y la mejora continuas sin dejar de brindar protección inmediata. - Mejora continua
La gestión de riesgos de IA es un proceso continuo que requiere de ajustes y mejora constante. Evaluaciones y actualizaciones regulares aseguran que las capacidades mantienen su efectividad y resiliencia contra las amenazas.
¿Dónde puedo conseguir ayuda con la gestión de riesgos para IA?
Con la evolución constante de la IA, necesita una solución que pueda evolucionar a la misma velocidad. Trend Vision One™ AI Security brinda un enfoque multicapa para proteger el stack completo de IA, y usa IA en la plataforma para mejorar la eficiencia operativa de sus equipos de seguridad. Conozca más sobre la ciberseguridad para 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., & Valente, A. (2,025). Introducing Forrester’s AEGIS Framework: Agentic AI Enterprise Guardrails for Information Security. Forrester Research, Inc.
Fuente 2: Leone, M., & Marsh, E. (2,025 January). Navigating Build-versus buy 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., & Valente, A. (2,025). Introducing Forrester’s AEGIS Framework: Agentic AI Enterprise Guardrails for Information Security. Forrester Research, Inc.
Fernando Cardoso es el Vice Presidente de Gestión de Productos en Trend Micro, enfocándose en el siempre cambiante mundo de la IA y la nube. Su carrera comenzó como Ingeniero de Ventas y de Redes, donde desarrolló sus habilidades en data centers, la nube, DevOps y ciberseguridad, áreas que continúan apasionándolo.
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