**Controles automatizados refuerzan la seguridad en fintech frente al auge de la IA en el entorno laboral**

—

### 1. Introducción

La acelerada adopción de soluciones de inteligencia artificial (IA) en el entorno corporativo está transformando los flujos de trabajo, pero también introduce nuevos vectores de riesgo, especialmente en sectores altamente regulados como el fintech. En respuesta a la presión interna de los empleados por incorporar herramientas de IA y sus supuestos beneficios, una compañía fintech ha desplegado controles de seguridad automatizados para salvaguardar la integridad de sus datos y cumplir con las normativas vigentes.

—

### 2. Contexto del Incidente o Vulnerabilidad

Durante el último año, ha habido un incremento notable en la utilización de aplicaciones de IA generativa (como ChatGPT, Copilot, Google Gemini, entre otros) por parte de empleados en múltiples sectores, incluido el financiero. Según un informe de Gartner de 2024, el 67% de las empresas fintech europeas han detectado el uso no autorizado de IA por parte de sus trabajadores, lo que expone a las organizaciones a riesgos de filtración de datos, cumplimiento normativo y ataques derivados de la manipulación de modelos de IA.

El caso concreto que nos ocupa refleja cómo la presión interna para adoptar IA llevó a la fintech a replantear sus estrategias de ciberseguridad, especialmente ante el riesgo de fuga de información confidencial, ataques de ingeniería social potenciados por IA y la proliferación de Shadow IT.

—

### 3. Detalles Técnicos (CVE, vectores de ataque, TTP MITRE ATT&CK, IoC…)

El principal vector de ataque detectado es el uso de servicios de IA generativa a través de endpoints no controlados, lo que puede desembocar en la exfiltración inadvertida de datos sensibles. En concreto, el MITRE ATT&CK Framework categoriza estos riesgos bajo las técnicas T1083 (Discovery: File and Directory Discovery), T1114 (Credential Access: Email Collection) y T1567 (Exfiltration Over Web Service).

No se ha reportado una CVE específica asociada al incidente, pero se han identificado los siguientes Indicadores de Compromiso (IoC):

– Peticiones HTTP/HTTPS inusuales hacia dominios asociados a servicios de IA generativa.
– Elevados volúmenes de datos salientes desde estaciones de trabajo de usuarios no privilegiados.
– Uso de aplicaciones no aprobadas (Shadow IT) detectado a través de sistemas CASB (Cloud Access Security Broker).

Herramientas como Metasploit y Cobalt Strike han sido observadas en campañas de pentesting interno para simular posibles escenarios de ataque mediante la explotación de endpoints mal configurados y el abuso de tokens de autenticación OAuth comprometidos.

—

### 4. Impacto y Riesgos

El impacto potencial de un uso incontrolado de IA es significativo en el sector fintech. Entre los principales riesgos destacan:

– **Filtración de datos personales y financieros**: Vulnerando la GDPR y la directiva NIS2, lo que podría resultar en sanciones económicas de hasta el 4% de la facturación anual global.
– **Ingeniería social avanzada**: Utilización de IA para la generación de phishing personalizado y ataques BEC (Business Email Compromise).
– **Shadow IT**: Incremento en la superficie de ataque y pérdida de visibilidad sobre las operaciones de los empleados.
– **Riesgo reputacional**: Una brecha de datos relacionada con IA podría erosionar la confianza de inversores, clientes y reguladores.

Según un estudio de IBM Security, el coste promedio de una brecha de seguridad en fintech ascendió a 5,6 millones de dólares en 2023, un 12% más que el año anterior, impulsado principalmente por la exposición de datos sensibles a través de servicios SaaS y de IA.

—

### 5. Medidas de Mitigación y Recomendaciones

La fintech en cuestión implementó una serie de medidas automatizadas para mitigar los riesgos:

– **Integración de DLP y CASB**: Monitorización en tiempo real y bloqueo automatizado de transferencias de datos a servicios de IA no autorizados.
– **Políticas Zero Trust**: Segmentación de red y autenticación multifactorial reforzada en endpoints críticos.
– **Automatización SOAR**: Orquestación y automatización de respuestas ante incidentes detectados relacionados con uso no autorizado de IA.
– **Formación continua y simulacros**: Sensibilización de los empleados sobre los riesgos del uso de IA y ejercicios regulares de phishing y manejo seguro de datos.
– **Actualización de la política de seguridad**: Inclusión explícita de normas sobre el uso de IA y sanciones en caso de incumplimiento.

—

### 6. Opinión de Expertos

Javier Martín, CISO de una entidad bancaria española, destaca: “La automatización es clave para mantener la agilidad sin sacrificar la seguridad. Los frameworks como MITRE ATT&CK y herramientas SOAR permiten reaccionar en segundos ante patrones anómalos, algo esencial con la proliferación de IA en el entorno laboral”.

Por su parte, Ana López, consultora en cumplimiento normativo, añade: “GDPR y NIS2 obligan a las empresas a demostrar diligencia proactiva. Controlar el uso de IA no es una opción, sino un imperativo legal y de negocio”.

—

### 7. Implicaciones para Empresas y Usuarios

Para las empresas fintech, la gestión proactiva del uso de IA es ahora un pilar estratégico de la ciberseguridad. La automatización de controles no solo reduce el tiempo de detección y respuesta, sino que también fortalece la postura frente a auditorías y revisiones regulatorias. A su vez, los empleados deben ser conscientes de que el uso no autorizado de IA puede tener consecuencias graves tanto para la empresa como a nivel personal, incluyendo sanciones disciplinarias y legales.

—

### 8. Conclusiones

El auge de la inteligencia artificial en el entorno laboral exige una revisión profunda de los controles de seguridad, especialmente en sectores como el fintech donde la protección de datos y el cumplimiento normativo son críticos. La automatización, combinada con políticas claras y una cultura de seguridad, se consolida como la mejor defensa ante los nuevos desafíos que presenta la IA. Las organizaciones que no actúen de forma proactiva corren el riesgo de exposición, sanciones y pérdida de competitividad.

(Fuente: www.darkreading.com)