A medida que las amenazas se vuelven más complejas —con ciberataques impulsados por IA—, es esencial que las empresas adopten enfoques avanzados, tanto para prevenir como para responder ante incidentes.
El reto es que muchas organizaciones no saben por dónde empezar. A menudo, no cuentan con las habilidades internas para identificar casos de uso concretos, o bien no tienen los medios para ponerlos en práctica. Pero mantenerse al ritmo del panorama de amenazas es clave: no hacerlo puede traducirse en un mayor riesgo para los datos, interrupciones de servicio y daños reputacionales.
Los ciberataques exitosos tienen un coste elevado, no solo económico, sino también en reputación y confianza. En entornos regulados, además, las organizaciones deben ser capaces de restaurar servicios dentro de ciertos límites de tiempo, garantizando la continuidad operativa. Pero más allá de la respuesta, también se exige prevención activa: no basta con reaccionar, hay que anticiparse.
Una mala gestión del riesgo puede derivar en perjuicios para los clientes o usuarios, y en muchos casos, obliga a la empresa a compensar daños. Por eso, usar herramientas como la IA no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad para fortalecer la postura de ciberseguridad y demostrar un entorno de control sólido.
La IA puede analizar información global y datos específicos de la empresa para identificar amenazas con antelación. Herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) permiten examinar fuentes como la dark web, informes de ciberseguridad o bases de datos del sector para detectar señales tempranas. Además, algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar patrones pasados para anticipar posibles vectores de ataque.
Modelos predictivos pueden evaluar la probabilidad de amenazas concretas —como ransomware o phishing— basándose en datos históricos, comportamientos sospechosos y análisis en tiempo real. Estas capacidades permiten incluso detectar vulnerabilidades particulares dentro de la infraestructura de cada empresa.
La IA también puede asignar puntuaciones de riesgo y priorizar amenazas según su sofisticación, impacto y probabilidad, facilitando así la asignación eficiente de recursos.
Uno de los usos más desarrollados de la IA en ciberseguridad es la detección en tiempo real de amenazas y anomalías en redes y sistemas. Modelos de machine learning pueden vigilar el tráfico de red y reducir el riesgo de ataques de denegación de servicio (DDoS) o robo de datos. También se pueden aplicar técnicas de análisis de comportamiento para detectar si un usuario o aplicación actúa de forma inusual, lo que podría indicar un compromiso.
La IA también puede monitorizar terminales de usuario (como portátiles o móviles), así como dispositivos IoT, para detectar actividad sospechosa. En el ámbito de la gestión de accesos privilegiados, el modelado de comportamiento permite detectar accesos inadecuados a información confidencial antes de que se produzca un daño real.
Estas capacidades son cada vez más necesarias. Por ejemplo, el último informe de amenazas globales de CrowdStrike reveló que el 79% de los ataques detectados no utilizaban malware, sino cuentas comprometidas.
Combinadas con sistemas de gestión de identidad y accesos (IAM), estas herramientas permiten ajustar permisos de forma automática y responder a comportamientos anómalos al instante.
Cuando ocurre un incidente, las organizaciones deben actuar con rapidez para proteger los sistemas y restaurar los servicios, cumpliendo con sus compromisos de resiliencia operativa. Aunque muchas ya cuentan con protocolos de respuesta, no siempre aprovechan el potencial de la automatización.
Las respuestas automáticas incluyen bloquear direcciones IP maliciosas, aislar dispositivos infectados o deshabilitar cuentas comprometidas. Además, con modelos de decisión basados en IA, es posible adaptar la respuesta según el tipo de incidente y el contexto regulatorio.
Una contención inteligente de amenazas permite identificar los sistemas afectados, analizar la propagación del ataque y aislar activos críticos sin interrumpir la operativa. Integraciones con herramientas de orquestación, automatización y respuesta (SOAR) pueden aplicar protocolos de remediación predefinidos y acelerar la recuperación.
Tras el incidente, la IA puede realizar análisis forenses, identificar los vectores de ataque y las vulnerabilidades explotadas. Las herramientas de NLP pueden incluso generar informes automáticos para cumplir con requisitos regulatorios y ofrecer recomendaciones preventivas.
La IA también puede potenciar la formación en ciberseguridad, simulando ataques y fomentando una cultura más consciente del riesgo. Uno de los vectores más comunes sigue siendo el phishing, y gracias a la IA se pueden generar simulaciones personalizadas basadas en amenazas reales.
Combinando esto con análisis de comportamiento, es posible identificar perfiles más expuestos —por ejemplo, personas que manejan datos sensibles— y adaptar la formación a sus necesidades. Los cibercriminales ya utilizan IA para localizar objetivos vulnerables o de alto perfil (“whales”); las organizaciones pueden usar las mismas tecnologías para anticiparse a esos riesgos, ofreciendo campañas formativas interactivas y adaptadas.
Una estrategia de ciberseguridad sólida requiere ajustes constantes. Las empresas deben seguir entrenando sus modelos de IA con nuevos datos y someterlos a pruebas mediante técnicas como el aprendizaje adversarial, donde se simulan ciberataques para evaluar la eficacia del modelo.
También es fundamental aprender de cada incidente, compartir experiencias en foros especializados y aplicar recomendaciones de organismos reguladores para mejorar la eficacia del sistema.
No hay que olvidar que la IA también puede representar una amenaza: ya se han documentado casos de modelos manipulados intencionadamente (“modelos envenenados”) con puertas traseras que los atacantes pueden explotar. Esto convierte a la propia IA en una nueva superficie de ataque, por lo que es crucial contar con apoyo experto para diseñar, desplegar y gobernar estos sistemas de forma segura.
La IA puede ayudar a cumplir con normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) o estándares de seguridad de datos como PCI-DSS. Algoritmos de aprendizaje automático pueden alimentar dashboards de gestión de riesgos, detectar desviaciones en tiempo real y simplificar la generación de informes.
Además, el NLP permite identificar nuevas guías regulatorias y ajustar automáticamente los controles de cumplimiento. Eso sí, como en cualquier aplicación de IA, debe existir una gobernanza clara que supervise y valide estas actividades.
A medida que la IA gana protagonismo, también lo hace su papel en la ciberseguridad. Las organizaciones que sigan confiando únicamente en procesos manuales pueden quedarse atrás ante amenazas cada vez más automatizadas.
Para empezar con buen pie, es recomendable crear un comité de ciberseguridad con perfiles clave —desde dirección hasta responsables de IT, científicos de datos y expertos en cumplimiento normativo—, que definan el papel de la IA en la estrategia general. Esto incluye políticas de uso, privacidad de datos, limitaciones técnicas y alineación con regulaciones vigentes.
Como en cualquier enfoque de gestión de riesgos, es clave establecer métricas, implantar procesos de gobernanza eficaces y medir resultados. Solo así se podrá evolucionar hacia un entorno de ciberseguridad verdaderamente resiliente y preparado para el futuro.
En Grant Thornton ayudamos a las organizaciones a fortalecer su estrategia de ciberseguridad, mejorando su capacidad de prevención, detección y respuesta frente a las amenazas en constante evolución.
