Riesgos Reales de la IA No Autorizada en las Empresas: Filtraciones de Datos y Fallos de Seguridad
Introducción
El auge de la inteligencia artificial (IA) generativa ha cambiado de forma significativa la operativa diaria de numerosas organizaciones. Sin embargo, la rápida adopción de estas tecnologías, muchas veces al margen de los controles TI corporativos, está generando un nuevo vector de riesgo: el uso no autorizado de herramientas de IA. Desde filtraciones de datos sensibles hasta la introducción de código defectuoso y vulnerabilidades, la IA no sancionada se ha convertido en una preocupación prioritaria para los equipos de ciberseguridad y cumplimiento normativo.
Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
En el último año, la proliferación de plataformas como ChatGPT, Copilot, Google Bard o Gemini ha impulsado a empleados de todos los sectores a buscar soluciones de IA para optimizar tareas. Según estudios recientes, más del 60% de los trabajadores han utilizado alguna vez una herramienta de IA sin aprobación explícita del departamento TI, práctica conocida como «Shadow AI». Este fenómeno, similar al Shadow IT, se produce cuando los usuarios emplean aplicaciones externas sin pasar por los procesos de evaluación y control corporativos, exponiendo a la organización a riesgos inesperados.
Las compañías enfrentan así un doble reto: por un lado, proteger la confidencialidad de la información sensible que puede ser compartida, intencionada o accidentalmente, con servicios de terceros; por otro, evitar que código generado automáticamente, pero no revisado, acabe en producción con vulnerabilidades explotables.
Detalles Técnicos
Uno de los principales riesgos de la IA no autorizada es la fuga de información confidencial. Al introducir datos empresariales, credenciales o detalles de proyectos en servicios de IA, los empleados pueden infringir políticas internas y normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). En 2023, Samsung reportó varios incidentes en los que ingenieros subieron fragmentos de código fuente a ChatGPT, exponiendo secretos comerciales y configuraciones críticas.
Desde el punto de vista técnico, esto se traduce en vectores de ataque relacionados con el TTP (Tactics, Techniques, and Procedures) del framework MITRE ATT&CK, especialmente en técnicas como T1567 (Exfiltration Over Web Service) y T1081 (Credentials in Files). Los Indicadores de Compromiso (IoC) pueden incluir tráfico inusual hacia dominios de IA pública, transferencias de datos en horas atípicas o el uso de extensiones sospechosas en navegadores.
Adicionalmente, el uso de IA para generar código fuente introduce riesgos de seguridad. Investigaciones recientes han demostrado que hasta un 40% del código generado por asistentes de IA contiene vulnerabilidades conocidas, incluyendo inyecciones SQL (CWE-89), problemas de gestión de memoria o exposición de información sensible. Estos fragmentos, al no pasar por el ciclo de revisión tradicional, pueden ser una puerta de entrada para exploits automatizados mediante frameworks como Metasploit o Cobalt Strike.
Impacto y Riesgos
El impacto potencial de la IA no autorizada es considerable. Desde sanciones económicas bajo GDPR (que pueden alcanzar hasta el 4% de la facturación anual) hasta la pérdida de propiedad intelectual y exposición de datos personales de clientes o empleados. La superficie de ataque de la organización se amplía, dificultando el monitoreo y respuesta del SOC.
A nivel global, el coste medio de una filtración de datos se sitúa en 4,45 millones de dólares según IBM, cifra que aumenta si la fuga se produce a través de canales no monitorizados. Además, la introducción de código defectuoso puede resultar en brechas explotadas por actores maliciosos, afectando la disponibilidad, integridad y confidencialidad de los sistemas críticos.
Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Para mitigar estos riesgos, los equipos de ciberseguridad deben:
– Inventariar y monitorizar el uso de herramientas de IA dentro de la organización.
– Implementar políticas claras sobre el uso aceptable de IA, incluyendo restricciones específicas para datos sensibles.
– Utilizar herramientas de DLP (Data Loss Prevention) y CASB (Cloud Access Security Broker) para detectar y bloquear transferencias no autorizadas.
– Formar a los empleados sobre los riesgos de compartir información con servicios externos.
– Revisar y auditar cualquier código generado por IA antes de su integración en entornos de producción.
– Adaptar los controles a la normativa vigente (GDPR, NIS2) y preparar procedimientos de respuesta ante incidentes relacionados con IA.
Opinión de Expertos
Expertos del sector, como el analista de Gartner Anton Chuvakin, advierten que “el Shadow AI está a punto de convertirse en uno de los mayores retos de seguridad empresarial en 2024”. Desde el ámbito del hacking ético, se destaca que la IA puede ser un aliado tanto para atacantes como defensores, pero su uso descontrolado facilita la explotación de errores humanos y la expansión de la superficie de ataque.
Implicaciones para Empresas y Usuarios
Las compañías deben asumir que el uso de IA no autorizada es ya una realidad. Esto implica reforzar la monitorización, actualizar políticas internas y concienciar a todos los empleados, no solo a los equipos técnicos. Los usuarios, por su parte, deben entender las implicaciones legales y técnicas de compartir información o código a través de servicios externos, especialmente en sectores regulados (financiero, sanitario, etc.).
Conclusiones
El uso no autorizado de inteligencia artificial en el entorno empresarial representa un riesgo tangible y creciente. La filtración de datos, la introducción de vulnerabilidades y el incumplimiento normativo son amenazas que requieren una respuesta proactiva y coordinada. Solo mediante la combinación de tecnología, formación y gobernanza, las organizaciones podrán beneficiarse de la IA sin comprometer su seguridad ni su reputación.
(Fuente: www.welivesecurity.com)