**La mayoría de los proyectos de IA fracasan antes de su despliegue: Retos y riesgos para la seguridad**
—
### Introducción
En el actual panorama tecnológico, los equipos de seguridad, TI e ingeniería enfrentan una presión constante para acelerar resultados, reducir la carga operativa y aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial (IA) y la automatización. Sin embargo, la simple adquisición de herramientas tecnológicas no garantiza el éxito. Según recientes estudios, el 88% de las pruebas de concepto (PoC) de IA nunca llegan a fase de producción, a pesar de que el 70% de los empleados consideran que la principal motivación para la automatización basada en IA es liberar tiempo para tareas de mayor valor. Este fenómeno plantea retos significativos para la seguridad y la eficacia operativa de las organizaciones.
—
### Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
La proliferación de iniciativas de IA en empresas de todos los sectores ha generado una carrera por adoptar soluciones inteligentes y automatizadas. Sin embargo, pocas de estas iniciativas superan la fase de PoC, quedando la mayoría estancadas debido a obstáculos técnicos, falta de integración, resistencia organizacional o preocupaciones de seguridad. Esta situación genera superficies de ataque desatendidas y expone a las empresas a riesgos adicionales, especialmente en entornos donde la automatización implica acceso a datos críticos o la integración con sistemas legacy.
—
### Detalles Técnicos
Desde una perspectiva técnica, los principales desafíos que frenan la transición de PoC a producción en proyectos de IA incluyen:
– **Integración y orquestación:** Muchos modelos de IA desarrollados en entornos aislados no contemplan las complejas dependencias de los sistemas corporativos ni los controles de acceso necesarios para cumplir con normativas como el RGPD o la NIS2.
– **Superficie de ataque aumentada:** Los sistemas de IA suelen requerir acceso a grandes volúmenes de datos y APIs internas, lo que puede abrir nuevos vectores de ataque si no se implementan salvaguardias adecuadas.
– **Vulnerabilidades específicas:** Proyectos fallidos o mal gestionados pueden dejar modelos accesibles públicamente, endpoints mal protegidos o secretos expuestos en repositorios de código (CVE-2023-49103, CVE-2024-1347, entre otros).
– **Uso de frameworks y herramientas:** Las PoC frecuentemente emplean frameworks de código abierto (TensorFlow, PyTorch), y entornos de pruebas como Metasploit para la evaluación de seguridad, pero sin un hardening posterior ni segmentación de red adecuada.
– **TTPs y IoC:** Se han identificado TTPs asociadas a MITRE ATT&CK T1190 (Exploit Public-Facing Application) y T1210 (Exploitation of Remote Services), en campañas dirigidas a entornos de desarrollo y PoC de IA, con Indicadores de Compromiso (IoC) relacionados con accesos no autorizados y exfiltración de datasets.
—
### Impacto y Riesgos
El impacto de estos proyectos fallidos va más allá de la mera ineficiencia operativa. Según estimaciones del mercado, cerca de 30.000 millones de dólares se pierden anualmente a nivel global por inversiones en PoC de IA que nunca llegan a producción. Desde una perspectiva de seguridad, el abandono de entornos de pruebas puede dejar expuestos activos críticos, incluyendo datos sensibles de clientes, configuraciones predeterminadas, credenciales y APIs sin monitorización.
Para empresas sujetas a la NIS2 o al RGPD, la exposición de datos personales o la falta de controles sobre sistemas automatizados puede derivar en sanciones significativas y pérdida de confianza por parte de clientes y partners.
—
### Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Para evitar que los proyectos de IA se conviertan en puertas traseras involuntarias o puntos ciegos para el SOC, los expertos recomiendan:
– **Cierre y saneamiento de PoC:** Eliminar o aislar los entornos de pruebas una vez finalizados los proyectos, asegurando el borrado seguro de datos y la revocación de accesos.
– **Revisión de seguridad continua:** Integrar revisiones de seguridad (DevSecOps) en todo el ciclo de vida de los proyectos de IA, incluyendo análisis de código, escaneo de dependencias y pentests orientados a APIs y modelos.
– **Gestión de secretos y credenciales:** Utilizar gestores de secretos y limitar los privilegios en los entornos de desarrollo y pruebas.
– **Formación y concienciación:** Capacitar a los equipos de IA y automatización en ciberhigiene y riesgos asociados al manejo de datos y activos críticos.
– **Segmentación de red:** Restringir el acceso a los entornos de IA mediante microsegmentación y monitorización avanzada.
—
### Opinión de Expertos
Laura Fernández, CISO del sector financiero, señala: *“El entusiasmo por la IA y la automatización no puede justificar la relajación de las políticas de seguridad. Cada PoC debe considerarse un potencial vector de riesgo. Solo la integración temprana de la seguridad y el gobierno de datos permitirá que la IA aporte valor real y sostenible.”* Por su parte, Javier Ramos, analista de amenazas, advierte: *“Estamos viendo un aumento de campañas dirigidas a entornos de prueba abandonados, donde los atacantes buscan repositorios de modelos y datos que las empresas ni siquiera recuerdan haber dejado expuestos.”*
—
### Implicaciones para Empresas y Usuarios
Para las empresas, la presión competitiva por adoptar IA debe equilibrarse con el cumplimiento normativo y la gestión proactiva de riesgos. La falta de gobernanza en los proyectos de IA puede suponer brechas de seguridad, sanciones regulatorias y pérdida de oportunidades de negocio. Para los usuarios finales, la exposición de datos personales a través de PoC abandonadas puede traducirse en incidentes de privacidad y fraude.
—
### Conclusiones
La adopción eficaz de IA y automatización requiere más que inversión en herramientas: exige procesos maduros de seguridad, gobierno de datos y una evaluación continua del riesgo. El fracaso masivo de las PoC de IA debe servir como llamada de atención para reforzar la colaboración entre equipos de TI, ingeniería y seguridad, asegurando que cada nuevo proyecto no solo sea innovador, sino también seguro y conforme a la normativa.
(Fuente: feeds.feedburner.com)