Mitos y verdades acerca de la seguridad de la inteligencia artificial
La adopción de la inteligencia artificial avanza a gran velocidad, y con ella también los mitos que generan confusión sobre su seguridad.
Muchas organizaciones creen que proteger la IA exige rediseñar por completo su infraestructura o complicar sus marcos de seguridad. Nada más lejos de la realidad. Para demostrarlo, Dell Technologies desmonta cuatro de los mitos más frecuentes en torno a la seguridad de la inteligencia artificial:
Mito 1: Los sistemas de IA son demasiado complejos para protegerlos
Los actores de amenazas utilizan la IA para perfeccionar ataques como ransomware, exploits de día cero o DDoS, lo que amplía la superficie de ataque. Esto lleva a pensar que los sistemas de IA resultan demasiado complicados de proteger.
• Realidad: Aunque la IA introduce nuevos riesgos, no es imposible protegerla. La clave está en reforzar las defensas actuales y adaptarlas desde el inicio del diseño de la arquitectura. Aplicar principios de confianza cero, con controles de acceso, gestión de identidades y verificación continua, ayuda a reducir vulnerabilidades. También conviene definir políticas claras de datos y construir barreras frente a amenazas propias de la IA, como la inyección rápida o las alucinaciones.
Mito 2: Ninguna herramienta existente protegerá la IA
Al ser una carga de trabajo emergente, muchas organizaciones creen que la seguridad de la IA requiere herramientas completamente nuevas.
• Realidad: La mayoría de las soluciones actuales siguen siendo válidas y necesarias. La gestión de identidades, la segmentación de red, los controles de acceso o la protección de datos continúan siendo pilares fundamentales. Lo esencial es adaptarlas a la IA incorporando controles específicos, como auditorías de modelos, trazabilidad de entradas y salidas o registros de uso indebido. De este modo, se aprovechan inversiones previas y se añaden nuevas capacidades solo cuando es imprescindible.
Mito 3: Asegurar la IA solo se trata de proteger los datos
El volumen de datos que emplea y genera la IA hace pensar que basta con centrarse en su protección para garantizar la seguridad.
• Realidad: Aunque los datos son críticos, la seguridad debe ir más allá e incluir modelos, APIs y dispositivos. Los LLM pueden ser manipulados con datos maliciosos, lo que obliga a implementar mecanismos de verificación y políticas de cumplimiento. Las APIs requieren autenticación y control de accesos sólidos, mientras que la monitorización continua de resultados ayuda a detectar anomalías o intentos de intrusión. Solo una estrategia integral puede asegurar un ecosistema de IA realmente confiable.
Mito 4: La IA agéntica eliminará la supervisión humana
La autonomía de los agentes de IA alimenta la creencia de que en el futuro no será necesaria la intervención humana.
• Realidad: En realidad, la supervisión sigue siendo esencial para garantizar que estos sistemas actúen de forma ética, predecible y alineada con los objetivos de la organización. La gobernanza pasa por establecer límites claros, aplicar controles en capas y realizar auditorías regulares que refuercen la transparencia. Lejos de desaparecer, la supervisión humana seguirá siendo un factor clave para un uso seguro y eficaz de la IA agéntica.
