8 de cada de 10 empresas no cuentan con protocolos de ciberseguridad en sus proyectos de IA

La inteligencia artificial se ha colado en el día a día de las pymes, pero su adopción acelerada está dejando al descubierto un problema crítico: la falta de medidas de seguridad específicas. Según datos recientes, el 80% de las empresas que implementan proyectos de IA no tienen protocolos de ciberseguridad adaptados a estas tecnologías. El error más común es asumir que las políticas tradicionales —como firewalls o antivirus— son suficientes para proteger modelos de lenguaje, agentes autónomos o sistemas de procesamiento de datos. Sin embargo, la realidad es que la IA introduce riesgos nuevos, desde fugas de información hasta vulnerabilidades en el código generado automáticamente.

Los riesgos que nadie está viendo

Uno de los mayores peligros no viene de fuera, sino de dentro de la propia empresa. El uso de herramientas públicas de IA sin supervisión es una práctica extendida: el 80% de los empleados que ya trabajan con estas tecnologías admite haber recurrido a plataformas no autorizadas por su compañía, compartiendo sin saberlo datos sensibles como contratos, información de clientes o incluso código propietario. Además, el 60% opera sin directrices claras, lo que multiplica los riesgos. Pero el problema no acaba aquí. Muchos proyectos de IA adolecen de falta de trazabilidad: es difícil saber por qué un sistema tomó una decisión concreta o de dónde extrajo los datos que usó. Esto no solo complica la auditoría, sino que abre la puerta a errores o manipulaciones.

Otro punto crítico es la gestión de permisos. Agentes de IA conectados a sistemas críticos con acceso excesivo pueden convertirse en un coladero si caen en manos equivocadas. También está el riesgo del "código invisible": la IA acelera la programación, pero a menudo genera fallos que pasan desapercibidos. En dos de cada diez auditorías de software desarrollado con ayuda de IA se detectan vulnerabilidades o credenciales expuestas. Y no es un caso aislado: casi la mitad del código generado por estos sistemas no supera las pruebas de seguridad básicas. Incluso se han dado casos en los que la IA recomienda usar librerías de software inexistentes, que luego son registradas por ciberdelincuentes con código malicioso.

La solución no es frenar la innovación, sino integrar la seguridad desde el primer momento. Algunas empresas ya están adoptando enfoques como el "desarrollo seguro por diseño", donde la ciberseguridad acompaña cada fase del proyecto, desde la escritura del código hasta su despliegue. Esto incluye pruebas de estrés en entornos controlados para detectar posibles manipulaciones, como intentos de inyección de instrucciones o abusos de permisos. También es clave monitorizar en tiempo real el uso de datos, especialmente aquellos protegidos por normativas como el RGPD, para evitar fugas accidentales.

Qué significa para tu negocio

Si tu pyme está usando —o planea usar— herramientas de IA, ya sea para gestionar clientes, optimizar procesos o automatizar tareas, es el momento de revisar cómo lo estás haciendo. No se trata de tener miedo a la tecnología, sino de usarla con sentido común. Empieza por establecer normas claras: qué herramientas están permitidas, qué datos pueden compartirse y quién supervisa su uso. Si desarrollas software con IA, audita el código generado y limita los permisos de los agentes autónomos. Y, sobre todo, no dejes la seguridad para el final: intégrala desde el diseño del proyecto. Pequeños pasos, como formar a tu equipo o elegir proveedores que prioricen la ciberseguridad, pueden marcar la diferencia entre aprovechar las ventajas de la IA o sufrir un ciberataque que ponga en riesgo tu negocio.