La Inteligencia Artificial (IA) ya no es el futuro, es el presente. Su adopción ha sido vertiginosa, superando en velocidad a gigantes como Netflix o Spotify. Sin embargo, con este gran poder viene una gran responsabilidad: la seguridad de la información.

En esta edición de Líder IA, Harold Combita conversa con Nahum de Ávila, Director de Ciberseguridad en CyberTech y experto en protección de activos digitales. Juntos desglosan cómo las empresas pueden subirse a la ola de la IA sin comprometer sus datos ni su reputación.

Aquí te resumimos las claves para una integración segura y eficiente.
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1. El Dilema: ¿Modelos Públicos o Privados?

Antes de implementar, debes elegir el camino. Nahum nos explica las dos opciones principales:
  • Modelos Públicos (ChatGPT, Claude, Gemini): Son fáciles de usar y están listos "out-of-the-box". Sin embargo, el gran reto es la privacidad: no siempre tienes control total sobre cómo se usan tus datos para entrenar al modelo.
  • Modelos Privados: Desarrollados y entrenados internamente con datos de la empresa. Ofrecen mayor control y personalización para procesos críticos, pero exigen una gestión de riesgos mucho más rigurosa por parte de la organización.

2. Gobernanza de IA: Tu Escudo de Protección

La clave para no naufragar en el intento es la Gobernanza. No basta con instalar una herramienta; necesitas un marco de reglas, estándares y políticas. Nahum propone un proceso de 5 pasos:
  1. Catálogo Centralizado: Haz un inventario. ¿Qué modelos se usan? ¿Quién los usa? ¿Qué datos entran y salen?
  2. Evaluación de Riesgos: Clasifica los peligros: alucinaciones, sesgos, discriminación o infracción de derechos de autor.
  3. Mapeo de Datos: Rastrea el flujo de la información. Debes saber exactamente cómo viaja el dato desde el input hasta el output.
  4. Controles de Seguridad: Implementa medidas técnicas como firewalls específicos para LLMs (Large Language Models) y sigue estándares como NIST u OWASP.
  5. Cumplimiento Normativo: Asegúrate de alinearte con regulaciones globales (como la Ley de IA de la UE) y locales para evitar sanciones legales.

3. El Mapa de Calor de tus Datos

Saber dónde están tus datos es vital. El mapeo de datos te permite tener trazabilidad y responder ante auditorías.

  • Identifica la fuente: ¿Son datos propios, de clientes o públicos?

  • Rastrea el flujo: ¿Cómo se transforman dentro del modelo?

  • Asocia: ¿Qué modelo consume qué dato?

4. Riesgos Reales: Más allá del Hackeo

La seguridad en IA no es solo evitar que te roben contraseñas. Existen riesgos únicos de esta tecnología:
  • Alucinaciones: La IA puede inventar datos con total confianza.
  • Prompt Injection: Ataques donde se engaña al modelo mediante instrucciones de texto para que revele información sensible o se comporte de forma indebida.
  • Deepfakes: La suplantación de identidad en audio y video es cada vez más sofisticada.

5. Cultura y Capacitación: El Factor Humano

La tecnología por sí sola no protege a la empresa. Nahum enfatiza que la prohibición no funciona (el efecto "Shadow IT"). En su lugar, las empresas deben:
  • Sensibilizar: Educar a los empleados sobre los riesgos.
  • Crear Equipos Mixtos: La IA no es solo tema de TI; involucra a Legal, Riesgos, Negocio y RRHH.
  • Entrenar en Prompt Engineering: Saber preguntar a la IA se está convirtiendo en una habilidad blanda esencial para la productividad y la seguridad.

Conclusión

Integrar IA no es instalar un software, es adoptar una nueva ventaja competitiva. Para hacerlo de manera segura, debes pasar de la experimentación desordenada a una estrategia de gobernanza sólida. Recuerda: la IA no viene a reemplazarte, sino a potenciarte, siempre y cuando la utilices con propósito y control.