### Aumento del uso de IA generativa en empresas: nuevos retos en la prevención de fugas de datos
#### Introducción
La adopción masiva de plataformas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Copilot (Microsoft) o Claude (Anthropic) ha supuesto una revolución en la operativa diaria de multitud de organizaciones. Estas herramientas, integradas tanto en procesos internos como en soluciones orientadas al cliente, aportan mejoras tangibles en eficiencia, automatización y análisis de datos. Sin embargo, su uso generalizado introduce riesgos emergentes en materia de fuga de información sensible, planteando desafíos inéditos para los equipos de seguridad, responsables de cumplimiento y administradores de sistemas.
#### Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
Las soluciones de IA generativa ofrecen funcionalidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, asistencia en redacción, análisis documental y generación de código. Su proliferación ha sido tal que, según Gartner, en 2023 más del 45% de las grandes empresas europeas ya experimentaban con IA conversacional en entornos productivos.
El problema radica en que, al interactuar con estos modelos, los usuarios pueden compartir inadvertidamente datos confidenciales como información personal identificable (PII), documentos internos, códigos fuente, estrategias comerciales o información protegida por propiedad intelectual. El envío de estos datos puede ocurrir tanto a través de prompts en los chats, como mediante la carga de archivos para tareas de resumen automático o la utilización de plugins de navegador que evaden los controles tradicionales de seguridad corporativa (DLP, CASB, proxies, etc.).
#### Detalles Técnicos
La principal preocupación técnica se centra en la posibilidad de exfiltración de datos a través de canales no monitorizados y en la falta de visibilidad sobre el procesamiento y almacenamiento de la información por parte de proveedores de IA. No existen CVEs específicos ligados a IA generativa, pero el vector de ataque se asemeja a patrones de «data leakage» mapeados en MITRE ATT&CK (T1041 – Exfiltration Over Command and Control Channel, T1071 – Application Layer Protocol).
Los indicadores de compromiso (IoC) para este tipo de fuga suelen ser difíciles de detectar, ya que el tráfico HTTPS con servicios cloud de IA suele estar permitido por defecto y los logs no recogen el contenido transmitido. Además, los plugins y extensiones de navegador pueden actuar como bypass de políticas de seguridad, permitiendo la extracción de datos fuera del perímetro corporativo. Se han observado casos en los que usuarios han subido archivos confidenciales a ChatGPT para su análisis, sin que la organización tuviera constancia de este flujo de datos hacia plataformas externas.
Herramientas de pentesting como Metasploit o Cobalt Strike no abordan directamente estos escenarios, pero sí pueden ser utilizadas para simular movimientos laterales hacia estaciones de trabajo donde se emplean asistentes de IA, evaluando así el potencial de fuga de credenciales o información a través de prompts maliciosos.
#### Impacto y Riesgos
El impacto de una fuga de datos vía IA generativa puede ser devastador: pérdida de propiedad intelectual, exposición de secretos comerciales, incumplimiento de normativas como el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) o la directiva NIS2, e importantes sanciones económicas. Según un informe de IBM Security, el coste medio de una brecha de datos en Europa supera ya los 4,5 millones de euros.
A nivel operativo, la imposibilidad de auditar los datos enviados a estos modelos y la opacidad de sus políticas de retención agravan la exposición. Un estudio reciente de ISACA indica que el 67% de los responsables de seguridad consideran la IA generativa un vector prioritario de riesgo en 2024, incluso por encima de ransomware.
#### Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Las estrategias de mitigación deben incluir controles técnicos y organizativos:
– **Implementación de DLP avanzado**: Adaptar las soluciones de Data Loss Prevention para monitorizar tráfico hacia dominios de IA generativa y restringir envíos de información sensible.
– **Bloqueo de plugins y extensiones no autorizadas**: Usar políticas de grupo y gestión de navegadores para limitar el uso de complementos que puedan puentear la seguridad.
– **Formación y concienciación**: Instruir a empleados y desarrolladores sobre los riesgos de compartir información sensible con IA externa.
– **Revisión contractual y due diligence**: Exigir transparencia a los proveedores de IA sobre el uso, almacenamiento y eliminación de los datos procesados.
– **Zero Trust y segmentación**: Aplicar modelos de confianza cero y segmentar accesos a plataformas de IA desde entornos controlados.
#### Opinión de Expertos
Diversos CISOs y analistas SOC han manifestado su preocupación ante la velocidad de adopción de la IA generativa, subrayando la carencia de soluciones de mercado maduras para su control. Según Marta González, directora de ciberseguridad en una entidad bancaria española, «la integración de ChatGPT ha multiplicado los casos de shadow IT y la fuga involuntaria de información confidencial, especialmente en departamentos de desarrollo y marketing».
Por su parte, la consultora ENISA recomienda la creación de marcos específicos de gobernanza para IA, combinando controles técnicos, políticas internas y auditorías periódicas.
#### Implicaciones para Empresas y Usuarios
El reto de proteger la información en la era de la IA generativa implica rediseñar estrategias de seguridad, adaptando arquitecturas y procesos a un nuevo paradigma en el que los flujos de datos atraviesan servicios cloud externos. Las empresas deben actualizar sus evaluaciones de impacto de protección de datos (DPIA) y revisar los acuerdos de tratamiento con proveedores, bajo riesgo de incurrir en responsabilidades legales severas.
Para los usuarios, la concienciación sobre los límites del uso de IA generativa en el entorno laboral se convierte en un imperativo, especialmente en sectores críticos y regulados.
#### Conclusiones
La inteligencia artificial generativa, lejos de ser un simple avance tecnológico, representa un desafío mayúsculo para la ciberseguridad corporativa. La prevención de fugas de datos requiere un enfoque holístico, combinando tecnología, procesos y cultura organizativa. Ante la inminente entrada en vigor de normativas como NIS2 y la presión regulatoria, las organizaciones deben priorizar el gobierno de la IA generativa en sus estrategias de defensa.
(Fuente: feeds.feedburner.com)