La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en las empresas ha supuesto un cambio de paradigma sin precedentes. Las organizaciones están adoptando sistemas y agentes capaces de realizar tareas complejas con mínima intervención humana. Sin embargo, este salto tecnológico también ha traído consigo un incremento de los riesgos en materia de ciberseguridad. Lo que antes eran ataques dirigidos a infraestructuras o bases de datos, ahora se extiende a modelos de IA y entornos algorítmicos cada vez más sofisticados.
De acuerdo con el Global Cybersecurity Outlook 2025 del Foro Económico Mundial, solo el 37% de las organizaciones cuenta con procesos adecuados para evaluar la seguridad antes de implementar sistemas de inteligencia artificial. Un dato que refleja la vulnerabilidad del nuevo escenario tecnológico y que subraya la necesidad de abordar la seguridad de la IA no como un asunto técnico, sino como una cuestión estratégica de primer orden.
En este contexto, Tokiota, empresa española especializada en soluciones basadas en IA, nube e infraestructuras seguras y partner de Microsoft, advierte de los principales riesgos que enfrentan los entornos de inteligencia artificial y ofrece claves para afrontarlos con garantías.
Fugas de datos: el riesgo invisible tras los prompts
Las herramientas de IA generativa manejan enormes volúmenes de información que, si no se controlan correctamente, pueden revelar datos sensibles. Este riesgo se multiplica en sectores críticos como la sanidad, las finanzas o la administración pública, donde la privacidad y la confidencialidad son esenciales.
Uno de los ataques más habituales en este terreno es el Prompt Injection, una técnica que manipula las instrucciones dadas a los modelos de IA con el objetivo de obtener información restringida o forzar comportamientos no deseados. El peligro radica en su aparente inocencia: una simple orden redactada de forma maliciosa puede hacer que el sistema exponga datos protegidos o altere su funcionamiento.
Para mitigar este riesgo, Tokiota recomienda realizar auditorías previas sobre la información de la compañía, establecer políticas de roles y permisos claros, y aplicar mecanismos de gobernanza que limiten las respuestas de los modelos según su origen o finalidad. En definitiva, se trata de asegurar que la IA responda únicamente dentro de los límites éticos y legales definidos por la organización.
Ataques adversariales: manipular la máquina sin que lo note
Los ataques adversariales son una de las amenazas más sofisticadas del entorno IA. Consisten en alterar de forma mínima los datos de entrada que un modelo recibe, de modo que este tome decisiones erróneas sin detectar la manipulación. Un ejemplo: un pequeño cambio en la imagen de una señal de tráfico podría hacer que un sistema de conducción autónoma la interprete mal, con consecuencias graves.
Para hacer frente a estos ataques, los expertos recomiendan entrenar los modelos con ejemplos de datos modificados —lo que se conoce como data augmentation— para que aprendan a identificar alteraciones anómalas. También resulta fundamental incorporar sistemas de detección de anomalías y monitorización continua que permitan anticipar desviaciones y responder en tiempo real.
Data Poisoning: cuando el enemigo está en los datos
La calidad del entrenamiento es la base de toda inteligencia artificial. Pero ¿qué ocurre si los datos que alimentan al modelo están contaminados? El data poisoning, o envenenamiento de datos, consiste en introducir información sesgada o maliciosa durante la fase de aprendizaje, provocando resultados distorsionados o directamente manipulados.
Este tipo de ataque puede tener objetivos diversos: desde sabotear un sistema hasta influir en decisiones empresariales automatizadas. Para evitarlo, Tokiota aconseja validar las fuentes de datos, supervisar la procedencia de la información y aplicar procesos de fine-tuning seguros. “Los modelos de IA son tan fiables como lo sean los datos con los que se entrenan. Cuidar su integridad es un asunto crítico”, advierten los expertos de la compañía.
Shadow AI: la inteligencia artificial fuera del radar corporativo
La democratización de la IA ha permitido que cualquier empleado pueda utilizar herramientas generativas o predictivas sin necesidad de recurrir al departamento de IT. Aunque esto potencia la agilidad, también genera un riesgo silencioso: el de la shadow AI, o inteligencia artificial en la sombra. Es decir, el uso de soluciones de IA no aprobadas oficialmente por la organización.
Esta práctica, aunque bienintencionada, puede derivar en filtraciones de información confidencial, incumplimientos normativos o brechas de seguridad. Para evitarlo, Tokiota subraya la importancia de formar a los empleados en el uso responsable de estas herramientas y establecer políticas claras de gobernanza tecnológica que integren la IA en la estrategia de seguridad global de la empresa.
Una cuestión estratégica, no solo técnica
Para Sisco Barrera, responsable de seguridad e infraestructura de Tokiota, “las compañías deben ser plenamente conscientes de la importancia de su seguridad y poner en marcha políticas que salvaguarden sus datos. Soluciones como Microsoft Purview o Entra ID permiten etiquetar automáticamente la información sensible, prevenir la pérdida de datos (DLP) y gestionar los accesos privilegiados en entornos de IA”.
Barrera añade que la ciberseguridad ya no puede verse como una capa adicional, sino como un elemento estructural del modelo de negocio. “En la era de la inteligencia artificial, la seguridad es una cuestión estratégica que debe implicar a toda la organización, desde los equipos técnicos hasta la alta dirección”.
“En la era de la inteligencia artificial, la seguridad es una cuestión estratégica que debe implicar a toda la organización, desde los equipos técnicos hasta la alta dirección» – Sisco Barrera, responsable de seguridad e infraestructura de Tokiota
El papel de la gobernanza en la IA empresarial
La gobernanza de la IA se ha convertido en un elemento central del debate corporativo. No basta con desplegar herramientas avanzadas; es necesario definir normas claras sobre su uso, los flujos de datos, la transparencia de los algoritmos y la rendición de cuentas. Las compañías que lideran en este campo —como Tokiota— promueven marcos de responsabilidad donde la innovación y la seguridad se refuerzan mutuamente.
Un modelo de gobernanza sólido no solo previene incidentes, sino que también genera confianza entre clientes, empleados e inversores. En un entorno donde la reputación puede verse comprometida por una sola brecha de seguridad, esta confianza se convierte en un activo estratégico.
Ciberseguridad e IA: una simbiosis necesaria
El avance de la IA también puede convertirse en una aliada de la ciberseguridad. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten detectar patrones anómalos, identificar intentos de intrusión en tiempo real y automatizar respuestas frente a amenazas. Esta simbiosis entre inteligencia artificial y protección digital marca el futuro de la defensa empresarial.
Sin embargo, este equilibrio exige un conocimiento profundo y una infraestructura robusta. “Las empresas que consigan integrar IA y ciberseguridad de forma coherente estarán mejor preparadas para afrontar los retos del futuro”, afirman desde Tokiota. La compañía trabaja precisamente en este cruce entre innovación y protección, desarrollando soluciones que combinan el potencial de la inteligencia artificial con la resiliencia de los sistemas de seguridad más avanzados.
“Las empresas que consigan integrar IA y ciberseguridad de forma coherente estarán mejor preparadas para afrontar los retos del futuro”
Proteger el futuro inteligente
La IA está transformando los negocios, la productividad y la forma en que las organizaciones se relacionan con sus clientes. Pero también abre un nuevo frente de batalla donde los ataques son más invisibles, los riesgos más difusos y las consecuencias más amplias. La respuesta no puede limitarse a la tecnología: requiere visión estratégica, cultura corporativa y liderazgo.
En palabras de Sisco Barrera, “solo las empresas que integren la seguridad en el ADN de su transformación digital podrán aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial sin comprometer su integridad”. Y es que, en un mundo donde los algoritmos ya toman decisiones críticas, la verdadera inteligencia no está solo en las máquinas, sino en cómo las protegemos.
La gestión adecuada de los riesgos asociados no debe abordarse solo desde una perspectiva técnica, sino como una estrategia integral que involucre a toda la organización. Las empresas que integren la seguridad en su ADN digital estarán mejor preparadas para aprovechar las oportunidades de la IA, garantizando su integridad y confianza en un panorama en constante evolución.
