La nueva superficie de ataque digital

La inteligencia artificial (IA) es hoy el motor de la transformación digital. Desde la banca hasta la manufactura, cada industria busca automatizar procesos y decisiones para ganar eficiencia.

Sin embargo, mientras las organizaciones despliegan modelos y copilotos inteligentes, un nuevo perímetro de riesgo crece silenciosamente: el de los datos, los modelos y las decisiones automatizadas que los sustentan.

El más reciente Cost of a Data Breach Report 2025 de IBM calcula el costo promedio global de una filtración en 4.45 millones de dólares. El dato revela no solo la magnitud económica del problema, sino también la complejidad técnica y regulatoria de operar con IA.

En los entornos basados en modelos, una brecha no solo expone información sensible. También puede alterar la lógica de decisión de los algoritmos y comprometer resultados, reputación o cumplimiento normativo.

Google y la nueva agenda de seguridad para la IA

Google también ha advertido sobre este nuevo frente de ataque. A través de su Secure AI Framework (SAIF), la compañía propone un estándar abierto para proteger los sistemas de IA frente a amenazas emergentes como el data poisoning y la manipulación de prompts.

En su blog de seguridad, Google describe cómo evalúa ataques de prompt injection mediante red-teaming automatizado, demostrando que incluso los modelos más avanzados pueden ser vulnerables a indicaciones maliciosas que alteran su comportamiento.

A ello se suma un dato revelador del State of AI Security Report 2024 de Orca Security: el 98 % de las organizaciones que utilizan Vertex AI no han activado la encriptación con claves gestionadas por el cliente, dejando a sus modelos expuestos a accesos no autorizados.

En otras palabras, la IA puede ser tan poderosa como vulnerable. Y en el contexto corporativo, esa combinación se traduce en un riesgo sistémico si no se aborda desde la seguridad.

Seguridad en la era de la IA: más allá del perímetro

La seguridad en la era de la IA ya no se limita a proteger redes o servidores. Abarca la integridad de los algoritmos, la calidad de los datos y la trazabilidad de las decisiones automatizadas.

Conceptos como AI Security, Data Encryption, Ethical AI y Observabilidad de modelos deben formar parte del lenguaje cotidiano de los líderes tecnológicos.

El reto es doble: garantizar la protección técnica y preservar la confianza en los sistemas automatizados. Cuando un modelo se entrena con datos contaminados (data poisoning) o sufre un ataque de prompt injection, su confiabilidad se desmorona. Las consecuencias pueden ir desde la pérdida de propiedad intelectual hasta sesgos en decisiones o fallos críticos en operaciones.

Gobernanza, cifrado y observabilidad: pilares de confianza

Adoptar un enfoque de gobernanza y seguridad integral implica definir políticas claras para el ciclo de vida de los modelos, cifrar los datos en tránsito y en reposo, aplicar controles de acceso granulares y realizar pruebas adversarias periódicas (adversarial testing).

También es clave habilitar sistemas de observabilidad que permitan rastrear cada predicción, desviación y anomalía.
En esta línea, Google, con su Secure AI Framework (SAIF), propone integrar seguridad, gobernanza y monitoreo en todo el pipeline de IA: desde el diseño y entrenamiento hasta la producción.

Este marco, desarrollado por Google Cloud Security y DeepMind, busca estandarizar prácticas que reduzcan riesgos como el prompt injection, la fuga de datos sensibles y la manipulación de modelos en entornos empresariales.

La observabilidad se convierte así en un eje de resiliencia. Permite explicar por qué un modelo llega a cierta conclusión, anticipar sesgos y reaccionar antes de que un error se convierta en una crisis.

Del mismo modo, los principios de Zero Trust aplicados a la IA —segmentación, mínimo privilegio y control de APIs— reducen la superficie de ataque sin sacrificar agilidad.

El rol del liderazgo: asegurar antes de escalar

Para los líderes de negocio, la pregunta ya no es si invertir en IA, sino cómo hacerlo de forma segura y auditable.
Las decisiones que hoy delegamos a algoritmos pueden fortalecer o poner en riesgo la operación si no se diseñan con seguridad y ética desde su base.

IBM advierte que las organizaciones con “deuda de seguridad en IA” enfrentan incidentes más costosos y lentos de contener.
Google demuestra que la defensa proactiva y la transparencia en modelos son la mejor herramienta para mitigar amenazas futuras.

En Linko acompañamos a las empresas que apuestan por la IA con un enfoque integral de seguridad. Nuestras soluciones permiten proteger datos sensibles, asegurar modelos en producción y garantizar la observabilidad completa del ciclo de vida de la inteligencia artificial. Implementamos arquitecturas seguras, cifrado avanzado, monitoreo de integridad y marcos de gobernanza que convierten la IA en una ventaja competitiva confiable.

La próxima frontera de la ciberseguridad no está en el perímetro, sino dentro de los modelos que aprenden, deciden y actúan por nosotros. Protegerlos es proteger el futuro mismo del negocio.

Protege tus modelos y datos con las soluciones seguras, observables y éticas de Linko.