La incorporación de inteligencia artificial está cambiando las exigencias de seguridad de las empresas en dos frentes. Mientras los atacantes aprovechan estas herramientas para actuar con mayor velocidad, las organizaciones conectan sus propios agentes a información y procesos sensibles. Proteger esa nueva infraestructura requiere definir qué pueden hacer los sistemas, a qué datos acceden y cómo intervenir cuando algo falla.
Los informes de ciberseguridad publicados en 2026 muestran que la aceleración ya es observable. CrowdStrike registró un incremento del 89% en los ataques de adversarios que utilizan IA durante 2025 respecto de 2024. También detectó el uso malicioso de herramientas legítimas de inteligencia artificial en más de 90 organizaciones.
Su Global Threat Report 2026 identificó, además, un caso de movimiento lateral en apenas 27 segundos. Ese indicador, denominado breakout time, mide el tiempo entre el acceso inicial del atacante y su desplazamiento hacia otro sistema. Se trata del caso más rápido observado, no de la duración promedio de una intrusión. Informe de CrowdStrike.
Unit 42, el equipo de Palo Alto Networks, aporta otra medida de la reducción de los plazos. Su Global Incident Response Report 2026, elaborado sobre más de 750 incidentes en más de 50 países, señala que el 25% de las intrusiones más rápidas llegó a la extracción de datos en 1,2 horas, frente a las 4,8 horas del año anterior. Las debilidades relacionadas con identidades tuvieron un papel material en casi el 90% de sus investigaciones. Informe de Unit 42.
Verizon también documentó un cambio en las vías de ingreso. Según su Data Breach Investigations Report 2026, la explotación de vulnerabilidades representó el 31% de las brechas y superó al uso de credenciales robadas por primera vez en los 19 años del informe.
El análisis sobre IA realizado con el equipo de Safeguards de Anthropic abarcó 793 actores de amenaza. La mediana fue de unas 15 técnicas del marco MITRE ATT&CK para las que se solicitó asistencia de IA, con casos extremos de 40 o 50. La lectura del informe apunta principalmente a una mejora de la eficacia de métodos existentes. Informe de Verizon.
Google Threat Intelligence Group agregó otro antecedente en mayo: identificó a un atacante que utilizaba un exploit para una vulnerabilidad hasta entonces desconocida y evaluó que había sido desarrollado con ayuda de IA. Las investigaciones también describen el uso de modelos de lenguaje para personalizar engaños e intentos de manipulación. Investigación de Google.
La preocupación se extiende a servicios esenciales. En junio, las agencias de ciberseguridad de Five Eyes —Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, Australia y Nueva Zelanda— advirtieron que los supuestos de riesgo pueden quedar desactualizados en meses. Su llamado vinculó la preparación frente a estas amenazas con la continuidad de las operaciones y la confianza de clientes y socios. Declaración de Five Eyes.
Según la información publicada por Totalmedios, el 27 de agosto OpenAI impulsó una carta abierta junto con más de cien organizaciones para reforzar la defensa ante nuevas capacidades de IA. El planteo incluyó riesgos para hospitales, instalaciones de tratamiento de agua e infraestructura de Internet, y señaló problemas conocidos como permisos excesivos, configuraciones incorrectas y software pendiente de actualización.
Dentro de las empresas, el desafío aparece cuando la IA deja de limitarse a responder preguntas y comienza a ejecutar tareas. Un agente que consulta contratos, valida documentos o utiliza aplicaciones internas necesita reglas precisas sobre autenticación, acceso a datos, acciones autorizadas y supervisión humana.
Damian Cabral, SRE Manager de RESTART, sostiene que estos agentes deben tratarse como identidades digitales diferenciadas. Su propuesta contempla credenciales propias, permisos mínimos y registros que permitan reconstruir qué acción se realizó y sobre qué sistema. Compartir accesos con personas u otros procesos dificulta ese control.
La conexión con repositorios, servicios en la nube, sistemas de gestión y bases de clientes amplía las consecuencias de un acceso indebido. Una credencial comprometida puede abrir la puerta tanto a información sensible como a una herramienta capaz de interpretarla y actuar sobre ella.
Cabral plantea, además, que el diseño debe contemplar errores desde el inicio. Para un proceso crítico, resulta necesario prever cómo detener una ejecución, identificar las credenciales utilizadas y revertir sus efectos cuando sea posible. Mejorar las instrucciones del modelo puede elevar la calidad de sus respuestas, pero no reemplaza esos mecanismos.
RESTART, dedicada a desarrollar soluciones de IA para procesos de negocio, presenta este enfoque como parte de la implementación. Entre los ejemplos que describe figuran la validación de documentación mediante reglas de negocio y procesamiento de lenguaje natural, la detección de inconsistencias y la derivación de excepciones a revisión manual. También menciona agentes destinados a consultar y analizar contratos.
Integrar la seguridad desde el diseño implica revisar la información que recibe el modelo, las herramientas disponibles, sus permisos y las señales que permiten advertir comportamientos anómalos. La documentación de OpenAI sobre acceso a capacidades avanzadas de ciberseguridad también destaca el uso de entornos controlados, límites explícitos y supervisión adecuada. Documentación oficial de OpenAI.
La IA puede contribuir a la defensa mediante revisión de código, priorización de fallas y apoyo a la respuesta ante incidentes. El reto empresarial consiste en aprovechar esas capacidades con controles proporcionales al riesgo de cada actividad.
Para Cabral, el valor que se busca obtener y el nivel de autonomía que se delegará deben definirse al mismo tiempo. Incorporar esa discusión desde el comienzo permite que la automatización avance con responsabilidades claras, trazabilidad y capacidad de intervención.
