Antes de hablar de los riesgos, definamos rápidamente la IA generativa o GenAI. GenAI es un tipo de IA que genera contenido como texto, código e imágenes usando aprendizaje automático (ML). Herramientas como ChatGPT y Google Gemini son ejemplos cotidianos. GenAI crea contenido a partir de patrones en sus datos de entrenamiento, lo que significa que dos entradas similares pueden producir resultados muy distintos. 

Los riesgos de seguridad de GenAI son las amenazas que surgen de cómo se usan estas herramientas. Esto aplica tanto a tus propios empleados como a los actores de amenazas que buscan una brecha. 

Preocupaciones de seguridad de la IA frente a vulnerabilidades de seguridad de la IA

Estos términos se usan indistintamente, pero describen problemas diferentes. 

Las preocupaciones de seguridad de la IA se centran en cómo las personas dentro de tu organización usan las herramientas de IA. Cuando un empleado pega un contrato de cliente o código fuente interno en una herramienta de IA pública, crea un riesgo de exposición de datos sin darse cuenta.

Los modelos podrían usar esta información sensible como material de entrenamiento. Luego, los documentos internos podrían aparecer como respuestas cuando personas fuera de tu organización usan la misma herramienta de IA. Las políticas de seguridad no han seguido el ritmo de la adopción, y ahí es donde viven la mayoría de los riesgos reales. 

Las vulnerabilidades de seguridad de la IA son debilidades en los propios sistemas de IA. Los hackers pueden modificar sistemas de IA para que expongan información privada o produzcan resultados sesgados e inexactos.

¿Cómo pueden usar la IA generativa en ciberseguridad tanto los defensores como los atacantes?

Del lado defensivo, los equipos de seguridad usan la IA para procesar datos de registro más rápido y reducir el ruido de los falsos positivos que distrae a los analistas de las amenazas reales.

Del lado ofensivo, los actores de amenazas usan la IA generativa para ejecutar ataques más rápido y de forma más convincente. Los correos de phishing que antes requerían horas de investigación manual ahora pueden generarse a escala y adaptarse a objetivos específicos.

La mayoría de las soluciones de seguridad para IA generativa se enfocan en ataques sofisticados a nivel de modelo. Pero las amenazas que afectan a las organizaciones suelen ser más simples. Veamos cuatro de las vulnerabilidades más comunes que enfrentan las empresas.

IA en la sombra y uso descontrolado de herramientas

La IA en la sombra se refiere a empleados que usan herramientas de IA que TI nunca aprobó y sobre las que tiene poca o ninguna visibilidad. ChatGPT, Claude y docenas de otras herramientas son gratuitas y están al alcance de cualquiera con un navegador, así que el problema está muy extendido.

El problema es que, en muchos casos, TI no tiene forma de ver qué datos entran o salen. No hay controles de acceso ni registro de auditoría. Desde el punto de vista de la seguridad, una herramienta de IA no autorizada conectada a los datos de tu organización es una puerta abierta que TI ni siquiera sabe que existe. 

Exposición de datos sensibles a través de prompts de IA

Cuando los empleados usan herramientas de IA para agilizar su trabajo, a menudo pegan el contexto que la herramienta necesita para dar una respuesta útil. Eso puede ser un contrato con un cliente, datos financieros internos o incluso registros de pacientes. Se siente igual que enviarle un documento por correo a un colega, pero las implicaciones de privacidad son completamente distintas. 

Los datos ingresados en muchas herramientas de IA públicas pueden usarse para mejorar futuras respuestas del modelo o almacenarse de formas que escapan al control de tu organización. Muchos empleados no tienen idea de que esto ocurre, y esa falta de conciencia es una de las formas en que comienzan las filtraciones de datos relacionadas con IA.

Phishing e ingeniería social potenciados por IA

El phishing tradicional es un juego de números. Los actores de amenazas envían miles de correos genéricos y cuentan con que un pequeño porcentaje llegue a su objetivo. La IA generativa cambia eso. Según nuestro Informe Huntress de ciberamenazas 2026, la IA generativa se ha convertido en un multiplicador de fuerza, poniendo herramientas de ataque sofisticadas al alcance de más personas. Los actores de amenazas ahora pueden producir correos convincentes y personalizados a gran escala, sin los errores tipográficos ni la redacción torpe que la security awareness training les enseña a los empleados a detectar. 

Las llamadas de voz y video con deepfake llevan esto más lejos. En 2024, la policía de Hong Kong reportó un caso en el que un empleado de finanzas fue engañado por colegas falsificados con deepfake durante una videollamada y transfirió alrededor de $25M a estafadores. Estos ataques no requieren un actor de amenazas sofisticado; solo requieren herramientas accesibles y un objetivo específico. 

Inyección de prompts y contenido malicioso generado por IA

La inyección de prompts ocurre cuando alguien oculta instrucciones dentro de contenido que un sistema de IA va a procesar, engañándolo para que haga algo para lo que nunca estuvo destinado. Un documento o correo malicioso podría indicarle a un asistente de IA que comparta datos sensibles o que evada controles de políticas. 

La IA generativa también reduce la barrera para crear contenido malicioso generado por IA. Escribir código de exploit funcional o generar variantes de malware antes requería habilidad técnica. Con el prompt adecuado, una herramienta de IA puede producir en minutos lo que antes tomaba horas, poniendo estas capacidades al alcance de actores de amenazas mucho menos sofisticados que antes.

Los riesgos de seguridad de la IA generativa que afectan a las organizaciones no requieren una herramienta de seguridad de IA diseñada a medida. Aquí tienes un par de estrategias para detener los riesgos de seguridad de la IA de raíz.

Establece políticas de uso de IA y capacitación para empleados

El primer paso es saber qué herramientas de IA usa tu organización. Una política simple que defina qué herramientas están aprobadas, qué tipos de datos se pueden ingresar y cuáles no, y a quién contactar con preguntas, les da a tu equipo límites claros y un punto de contacto cuando tengan dudas.

Esa política solo funciona si la gente la conoce. Incorporar los riesgos específicos de la IA en tu security awareness training existente es la manera más práctica de cerrar esa brecha. Los empleados no necesitan un análisis técnico profundo. Necesitan entender que pegar datos de un cliente en una herramienta de IA pública conlleva un riesgo real.

Usa una plataforma de seguridad administrada

La mayoría de los firewalls no se diseñaron para detectar a un empleado que abre un navegador y pega datos en ChatGPT. La conexión parece tráfico web normal. Nada activa una alerta. Esa es la brecha de visibilidad donde viven los riesgos de IA en la sombra y por eso importa la correlación de registros.

Huntress Managed Security Platform reúne datos de registro de endpoints, sistemas de identidad, firewalls, VPN y otra infraestructura en una sola vista. Luego, aplica Smart Filtering para que el Huntress SOC pueda enfocarse en eventos relevantes para la seguridad en lugar de ruido sin procesar. 

Managed SIEM se encarga de la capa de correlación de registros, mientras que Managed EDR y Managed ITDR cubren la actividad de endpoints e identidades. Los equipos ven el panorama completo, no solo una parte.

Al correlacionar esa telemetría a lo largo del tiempo, Huntress puede detectar patrones de comportamiento que no coinciden con la actividad normal de un usuario; por ejemplo, un aumento en el acceso a datos sensibles seguido de nuevas conexiones a servicios de cloud o de IA no autorizados. Así, el posible uso de IA en la sombra o las rutas de exfiltración de datos aparecen como pistas de investigación en lugar de quedar enterradas en registros individuales. Este tipo de analítica de comportamiento (a menudo descrita como analítica del comportamiento de usuarios y entidades) se enfoca en las desviaciones de la actividad base en lugar de firmas estáticas. 

La diferencia con Huntress es que tu equipo no tiene que escribir reglas de correlación ni revisar reportes a mano. En cambio, el SOC inpulsado por IA, liderado por personas, ajusta la detección, prioriza la actividad sospechosa y escala solo los incidentes claros y procesables con recomendaciones de respuesta.

La IA generativa evoluciona más rápido que la mayoría de las políticas de seguridad, y los riesgos que más importan no siempre son los que aparecen en los titulares. 

No necesitas un producto de seguridad diseñado exclusivamente para IA para abordar estos riesgos. Pero sí necesitas políticas claras de uso de IA, además de visibilidad sobre lo que ocurre en todo tu entorno y un equipo que vigile esas señales las 24 horas.

Huntress le da a tu equipo exactamente lo que necesita:

• Visibilidad en endpoints, identidades y registros

• Analítica del comportamiento que revela lo que las herramientas individuales no detectan

• Un SOC liderado por personas, disponible las 24 horas, que detecta patrones