Un estudio encargado por AMD a 1.500 responsables de tecnología (TI) repartidos por Europa deja una cifra que resume bien la tensión actual: el 76% cree que la inteligencia artificial (IA) es una herramienta imprescindible para gestionar la seguridad y la gobernanza de sus sistemas, y al mismo tiempo el 68% teme que adoptarla pueda comprometer las políticas de seguridad que ya tienen en marcha e introducir vulnerabilidades nuevas. No es contradicción, es el estado real del sector.
Seguridad como prioridad máxima, IA como causa de preocupación
El 88,6% de los encuestados declara que la seguridad es la principal prioridad de su empresa. Un punto de partida lógico, dado que el volumen y la sofisticación de los ciberataques no ha dejado de crecer en los últimos años. El problema es que la IA forma parte de ese escenario en las dos direcciones: como escudo y como vector de ataque.
Los responsables de TI encuestados por AMD ven la dualidad con claridad. Por un lado, el 75% cree que las herramientas de IA pueden tener un papel relevante en la detección automática de amenazas, algo que tiene sentido cuando se habla de analizar millones de eventos de red en tiempo real. Por otro lado, integrar modelos de IA en la infraestructura de seguridad supone ampliar la superficie de ataque y añadir componentes cuyo comportamiento es más difícil de auditar que el software tradicional.
El 59% aún ve en la IA una solución potencial para los problemas de seguridad y privacidad de datos, una cifra que baja notablemente respecto a los que simplemente la consideran útil. Ese gap entre “útil en general” y “útil para mis problemas concretos de seguridad” refleja la dificultad de pasar del discurso comercial a la implementación real en entornos regulados y con restricciones severas de compliance. IBM y OpenAI han apostado por llevar la IA de frontera directamente a la defensa empresarial, pero trasladar eso a departamentos de TI con presupuestos ajustados y heredados es otro asunto.
La postura de AMD: seguridad en capas, incluida la del silicio
Matthew Unangst, director sénior de clientes comerciales y estaciones de trabajo de AMD, fue directo en su lectura de los datos: “Los líderes de TI están cada vez más amenazados por los ciberdelincuentes y están justificadamente preocupados por cómo la IA puede aumentar el riesgo de amenazas. Pero también hay entusiasmo generalizado sobre cómo la IA puede ayudar a proteger los entornos de TI”.
AMD defiende un enfoque de seguridad en capas que va desde el silicio hasta el sistema operativo y la plataforma. La idea no es nueva, pero cobra más peso cuando los atacantes empiezan a usar IA para personalizar ataques de phishing, generar malware polimórfico o evadir sistemas de detección basados en firmas estáticas. Si el atacante tiene IA, el defensor también la necesita, pero de forma estructurada y con visibilidad sobre lo que hace cada componente.
El reto de la gobernanza: quién controla a la IA que protege
Más allá de los números, el estudio apunta a un problema de gobernanza que los CISO y responsables de TI conocen bien: usar IA para gestionar la seguridad significa confiar decisiones críticas a modelos cuya lógica interna no siempre es transparente. Un sistema de detección de intrusiones basado en aprendizaje automático puede bloquear tráfico legítimo si el modelo está mal calibrado, o dejar pasar amenazas nuevas que no ha visto durante el entrenamiento.
Eso obliga a tener un nivel de supervisión humana que muchos departamentos de TI no tienen porque sus equipos ya van al límite con las tareas operativas habituales. La promesa de la IA es precisamente liberar tiempo de esas tareas rutinarias, pero el proceso de transición requiere más recursos, no menos, al menos durante los primeros meses. Los riesgos de seguridad nacional asociados a modelos de IA poco controlados ya han derivado en bloqueos regulatorios, algo que ilustra hasta dónde puede llegar la preocupación institucional.
También existe el riesgo de que los propios sistemas de IA sean manipulados mediante datos envenenados o ataques adversariales, lo que añade una capa más de complejidad a su despliegue en entornos críticos.
Preguntas frecuentes
¿Qué riesgos concretos introduce la IA en la seguridad corporativa?
Los principales son la ampliación de la superficie de ataque al añadir nuevos componentes al stack de seguridad, la dificultad para auditar el comportamiento de los modelos, los ataques adversariales que buscan engañar a los sistemas de detección basados en IA y el riesgo de que el propio modelo esté comprometido en la cadena de suministro de software.
¿En qué tareas de ciberseguridad aporta más la IA?
La detección de anomalías en tráfico de red, el análisis de comportamiento de usuarios (UEBA), la correlación de eventos en tiempo real en plataformas SIEM y la automatización de respuestas ante incidentes de bajo riesgo son los casos de uso donde la IA muestra resultados más consistentes.
¿Qué metodología siguió el estudio de AMD?
AMD encuestó a 1.500 responsables de TI en Europa para conocer cómo la IA está cambiando el entorno de trabajo y cuáles son sus planes tecnológicos a corto y medio plazo. El estudio fue publicado en noviembre de 2023.
¿Qué es la seguridad en capas que defiende AMD?
Es un modelo de protección que actúa en varios niveles de la pila tecnológica: hardware (silicio), firmware, sistema operativo y plataforma de aplicaciones. La idea es que si una capa falla o es comprometida, las demás siguen activas y pueden detectar o contener el incidente.
¿Cómo afecta el AI Act europeo a los responsables de TI?
El Reglamento de IA de la UE clasifica los sistemas de IA por nivel de riesgo. Los usados en infraestructuras críticas o en la toma de decisiones sobre seguridad pueden quedar en la categoría de alto riesgo, lo que implica obligaciones de documentación, auditoría y transparencia antes de poder desplegarlos.
