El uso de la inteligencia artificial (IA) en los negocios está creando nuevas oportunidades para los ataques cibernéticos, según un estudio de Netwrix. Los hackers están utilizando cada vez más la IA para llevar a cabo sus ataques, lo que complica la seguridad de las infraestructuras de TI. Este informe, parte del Informe Anual de Tendencias en Ciberseguridad 2025, se basa en una encuesta global a 2,150 profesionales de TI y seguridad en 121 países.
El estudio revela que más de un tercio (37%) de las organizaciones se han visto obligadas a modificar su enfoque de ciberseguridad debido a las amenazas impulsadas por la IA. Otro 30% mencionó que el uso de IA en las oficinas ha creado una nueva superficie de ataque, mientras que el 29% enfrenta dificultades para cumplir con las normativas, ya que los auditores requieren pruebas de seguridad y privacidad de los datos en sistemas basados en IA. Como resultado, casi dos tercios (60%) de las organizaciones han comenzado a implementar IA en su infraestructura de TI, y otro 30% está considerando hacerlo.
Jeff Warren, director de productos de Netwrix, comentó que las empresas deben prepararse para una “serie de nuevas amenazas” que han surgido con la introducción de la IA. Según él, los datos muestran un aumento en los incidentes de seguridad relacionados con la identidad y la infraestructura. Las amenazas impulsadas por la identidad, como el uso engañoso de la autenticación multifactor (MFA) y el phishing mediante voces y videos falsos generados por IA, están en aumento.
Dirk Schrader, vicepresidente de investigación de seguridad en Netwrix, destacó un aspecto importante que a menudo se pasa por alto: la IA entrenada con datos de la empresa genera propiedad intelectual, convirtiéndose en un objetivo atractivo para los ciberdelincuentes. Por ello, es crucial asegurar los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, desde la recopilación de datos hasta el entrenamiento del modelo y la supervisión de los puntos finales de la API para detectar cualquier signo de inyección de comandos, abuso o filtración del modelo.
