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La IA está cambiando el presupuesto de TI. La ciberseguridad no pierde terreno.

  • El camino de la Ciberseguridad

    La IA está cambiando el presupuesto de TI

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La inteligencia artificial está cambiando rápidamente la forma en que las organizaciones utilizan su tecnología, asignan presupuestos y planifican sus equipos de trabajo. La automatización, los asistentes de IA y las nuevas herramientas capaces de ejecutar tareas cada vez más complejas están llevando a muchas empresas a replantear sus inversiones en TI. Pero hay un área que parece seguir una dinámica diferente: la ciberseguridad.

Una investigación realizada por la firma de análisis de mercado ETR, filial de Futurum Group, a 1,636 líderes tecnológicos muestra que la inversión en software de seguridad aumentó 7.8 % interanual, incluso mientras las organizaciones destinan parte de sus presupuestos a iniciativas relacionadas con inteligencia artificial.

El dato resulta relevante porque refleja una realidad que muchas empresas comienzan a experimentar: la IA puede estar modificando las prioridades de TI, pero no está reduciendo la necesidad de proteger los sistemas, los datos y las operaciones. De hecho, mientras más tecnología se incorpora a una organización, mayor puede ser la superficie que necesita vigilancia.

La IA está compitiendo por el presupuesto de TI

La adopción de inteligencia artificial requiere inversión. Infraestructura, plataformas, software especializado, procesamiento de datos y nuevas herramientas forman parte de una ecuación que está obligando a muchas organizaciones a redistribuir sus recursos.

De acuerdo con la encuesta, 18 % de los participantes afirmó que su organización ha reasignado parte del presupuesto destinado a software de seguridad para financiar la adopción de IA. A primera vista, podría parecer una señal de presión para los equipos de ciberseguridad. Sin embargo, el comportamiento de otras áreas de TI muestra una diferencia importante.

Mientras el gasto en software de seguridad continúa creciendo, 47 % de los encuestados señaló reducciones en herramientas de operaciones y monitorización de TI, y 46 % reportó recortes en herramientas de productividad y colaboración para financiar iniciativas de IA.

La diferencia también aparece cuando se analiza el personal. Las organizaciones están replanteando sus necesidades en soporte técnico y mesa de ayuda, desarrollo de software, operaciones, infraestructura y administración de TI. En ciberseguridad, en cambio, la reducción prevista es menor: 23 % de los encuestados espera disminuir su plantilla de profesionales de seguridad.

La razón puede encontrarse en un aspecto fundamental: la misma tecnología que permite automatizar tareas también está proporcionando nuevas capacidades a los atacantes.

Cuando los atacantes también tienen IA

La discusión sobre inteligencia artificial suele concentrarse en cuánto trabajo puede automatizar una organización. Sin embargo, existe otra pregunta que resulta igual de importante: ¿qué ocurre cuando esa misma capacidad está disponible para los ciberdelincuentes?

La IA puede ayudar a acelerar la creación de contenido malicioso, automatizar procesos, analizar grandes cantidades de información y adaptar ataques con una velocidad que difícilmente podría alcanzarse mediante procesos completamente manuales.

Esto cambia las reglas del juego. Un atacante no necesariamente necesita reemplazar todas sus herramientas actuales por sistemas de IA; basta con utilizarla para aumentar la velocidad, escala y eficiencia de operaciones que ya realizaba.

Para las empresas, esto significa que detectar una amenaza después de que el daño ocurrió resulta cada vez menos viable. La seguridad necesita evolucionar hacia modelos capaces de analizar grandes volúmenes de eventos, identificar comportamientos anómalos y responder antes de que una amenaza pueda convertirse en un incidente mayor.

Y aquí aparece una de las principales paradojas de la transformación impulsada por IA: la automatización puede reducir determinadas tareas manuales, pero también puede generar más trabajo de seguridad que nunca.

Menos personal no significa necesariamente menos trabajo

La encuesta de ETR muestra que 96% de las organizaciones utiliza IA en algún nivel. Al mismo tiempo, 34 % está limitando el crecimiento futuro de sus plantillas y 20 % afirma estar reduciendo estratégicamente su personal a medida que adopta estas tecnologías.

Sin embargo, la inversión general en TI continúa creciendo. Los encuestados reportaron un incremento interanual de 3.8 % en el gasto de TI, mientras que 72 % afirmó que su organización planea continuar aumentando esa inversión.

Esto plantea una situación interesante. Las empresas pueden estar buscando hacer más con menos personas, pero la tecnología también permite que los equipos existentes asuman tareas que anteriormente simplemente no podían realizar por falta de tiempo o recursos.

En ciberseguridad, esta diferencia es especialmente importante. Una herramienta automatizada puede analizar miles de eventos en cuestión de segundos, pero alguien debe definir qué se considera una amenaza, establecer las reglas de respuesta, investigar los casos complejos y validar que las acciones automatizadas sean las adecuadas.

La IA puede convertirse en un multiplicador de capacidades. No necesariamente en un sustituto absoluto del conocimiento especializado.

El reto es todavía mayor para las pymes

Para las pequeñas y medianas empresas, esta transformación puede representar tanto una oportunidad como un desafío.

Durante años, muchas pymes han tenido dificultades para contratar y retener profesionales especializados en ciberseguridad. Los puestos vacantes podían permanecer abiertos durante meses, mientras las empresas competían por un grupo limitado de especialistas.

La incorporación de IA y automatización puede ayudar a reducir parte de esa presión. Las organizaciones pueden utilizar tecnología para automatizar tareas repetitivas, priorizar alertas y proporcionar mayor visibilidad sobre lo que ocurre en sus entornos.

Pero automatizar no elimina la necesidad de experiencia. Al contrario, cuando las amenazas se vuelven más rápidas y sofisticadas, comprender lo que ocurre detrás de una alerta puede ser todavía más importante.

Para una pyme, la pregunta ya no debería limitarse a cuántas personas necesita incorporar a su equipo de seguridad. También debe considerar cuánto trabajo puede automatizar, qué capacidades necesita mantener internamente y qué funciones puede respaldar mediante servicios especializados.

La nueva ecuación de la ciberseguridad

Todavía es demasiado pronto para determinar exactamente cómo transformará la IA al mercado laboral de ciberseguridad. Lo que sí comienza a quedar claro es que la ecuación no puede reducirse simplemente a "IA = menos personas".

Los atacantes también adoptarán estas tecnologías. Si consiguen utilizarlas para aumentar simultáneamente el volumen y la sofisticación de sus ataques, las organizaciones necesitarán capacidades de defensa capaces de responder a esa misma escala.

Esto podría llevar a un escenario donde humanos y sistemas de IA trabajen conjuntamente: agentes automatizados encargándose de grandes cantidades de eventos y tareas repetitivas, mientras los profesionales especializados supervisan, investigan, toman decisiones y gestionan los casos que requieren contexto y criterio.

El verdadero desafío estará en administrar correctamente ese ecosistema. Porque incluso los sistemas automatizados necesitan supervisión, reglas, objetivos y controles. Una organización no puede asumir que una herramienta será capaz de tomar siempre la decisión correcta simplemente porque utiliza inteligencia artificial.

La ciberseguridad no desaparece: evoluciona

La llegada de la IA está obligando a las empresas a reconsiderar cómo distribuyen sus presupuestos, cómo contratan personal y qué tareas pueden automatizar. Pero la necesidad de proteger la información y las operaciones permanece.

De hecho, a medida que las organizaciones incorporan más inteligencia artificial, también necesitan asegurarse de que sus sistemas, usuarios, aplicaciones y datos estén protegidos frente a nuevas formas de ataque.

La tendencia apunta hacia una ciberseguridad más automatizada, más orientada al análisis continuo y con mayor capacidad de respuesta. El profesional de seguridad no necesariamente desaparecerá; su función tendrá que evolucionar junto con las herramientas que utiliza.

Para las empresas, especialmente las pymes, esto significa que invertir en ciberseguridad no se trata únicamente de aumentar el número de personas o adquirir más herramientas. Se trata de construir una estrategia capaz de combinar tecnología, automatización, inteligencia y experiencia humana.

Porque si la IA permite que las amenazas evolucionen a la velocidad de las máquinas, la defensa también tendrá que aprender a hacerlo.

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El código generado por IA funciona. Pero, ¿qué vulnerabilidades podría estar dejando atrás?

  • EL CAMINO DE LA CIBERSEGURIDAD

    La adopción de IA en el desarrollo de software esta creando un nuevo desafío

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Las plataformas de IA permiten programar rápidamente. Pero ¿es inseguro el “programación rápida”, como se le suele llamar, a cualquier velocidad? Muchos profesionales de la seguridad temen que la velocidad de generación de código supere la capacidad de cualquiera para detectar errores, lo que provocaría una explosión de vulnerabilidades. Entonces, ¿cómo se garantiza la seguridad de las aplicaciones programadas rápidamente?

¿Por qué la seguridad del código generado por IA supone un riesgo empresarial real?

A medida que la IA ha ido ganando terreno en el ámbito laboral, se han producido numerosas brechas de seguridad relacionadas con vulnerabilidades en el código generado por IA:

  • Moltbook, una red social con codificación Vibe para agentes de IA, nunca habilitó la seguridad a nivel de fila, exponiendo 1,5 millones de claves API.
  • Una farmacia que utilizaba un sitio web con código Vibe expuso los mensajes de los pacientes a través de un formulario de contacto configurado incorrectamente.
  • Una aplicación de codificación de ambientes conocida como "Orchids" contenía una vulnerabilidad que permitía a los investigadores de seguridad acceder de forma remota a los puntos finales de los usuarios.
  • Los datos de encuestas y ejemplos reales sugieren que muchos desarrolladores utilizan ahora herramientas de IA para escribir código. Mientras tanto, las vulnerabilidades de software pueden tardar años en descubrirse. Por ello, es probable que las vulnerabilidades que hemos visto hasta ahora representen solo la punta del iceberg.

¿Cómo produce vulnerabilidades el código generado por IA?

Los modelos de codificación generados por IA se entrenan con código escrito por humanos. Parte de los datos de entrenamiento contienen vulnerabilidades. Por lo tanto, los modelos de IA pueden replicar estas mismas vulnerabilidades en producción.

La respuesta más extensa es que las herramientas de codificación de IA desconocen sus propias limitaciones. Es posible que al modelo de codificación no se le haya mostrado un ejemplo de cómo debe ser un código seguro en un contexto específico. Cuando un desarrollador le indica al modelo que "codifique este módulo de forma segura", el modelo produce un código que parece plausiblemente seguro, pero que en realidad contiene vulnerabilidades.

Cuando decimos "aparentemente seguro", nos referimos a que el código hace referencia a bibliotecas y utiliza configuraciones de seguridad. Sin embargo, tras un análisis más detallado, se observa que la biblioteca es incorrecta y que las configuraciones de seguridad están mal configuradas. Esto se debe a que la IA genera resultados similares a sus datos de entrenamiento, en lugar de crear algo nuevo.

Es importante señalar que las vulnerabilidades que produce el código generado por IA no son novedosas. Errores como credenciales expuestas, entradas sin validar y autenticación faltante son comunes en el código generado por humanos, por lo que también lo son en el código generado por IA.

¿Es posible detectar vulnerabilidades en aplicaciones codificadas con Vibe?

La buena noticia es que las vulnerabilidades codificadas mediante Vibe son lo suficientemente comunes como para detectarlas con el mismo tipo de pruebas de software y prácticas de desarrollo seguro que se utilizan para identificar errores e inseguridades en el código tradicional. Sin embargo, la mala noticia es que las prácticas de desarrollo seguro podrían ser menos frecuentes de lo que cabría esperar.

Un informe de la Linux Foundation revela que casi un tercio de los desarrolladores desconoce las prácticas de desarrollo seguro. Si bien la mayoría recibe capacitación en seguridad, esto puede tardar hasta cinco años. Además, las investigaciones demuestran que la mayoría de los desarrolladores saben que el código generado por IA que distribuyen probablemente contenga vulnerabilidades . Aproximadamente un tercio de los desarrolladores distribuirá este código de todos modos.

El problema radica en la presión. La codificación Vibe acelera el desarrollo de aplicaciones. Esto significa que una empresa de software competitiva puede lanzar su producto al mercado antes que nadie. Los desarrolladores pueden preocuparse de que las medidas de seguridad ralenticen el desarrollo sin aportar un valor real a los compradores. Por lo tanto, existe un incentivo importante para minimizar las comprobaciones de seguridad antes de que una aplicación entre en producción.

¿Cómo pueden los compradores de software proteger las aplicaciones codificadas con Vibe?

Los compradores de software deben asumir que algunos componentes de las nuevas aplicaciones que utilicen en 2026 podrían haber sido codificados con Vibe. Esto no significa que contengan vulnerabilidades por defecto, sino que deben tomar medidas para limitar las consecuencias de cualquier aplicación que pueda contener un error de codificación explotable. En otras palabras, deben adoptar protocolos de seguridad de confianza cero.

La seguridad de confianza cero surgió antes de la IA, partiendo de la premisa de que cada usuario y aplicación era potencialmente vulnerable. En la era de la IA, podemos asumir que cada aplicación está potencialmente comprometida mediante código Vibe, y que cada aplicación con código Vibe posee vulnerabilidades explotables.

Puedes examinar rigurosamente cada aplicación de tu infraestructura para detectar estas vulnerabilidades, pero:

  • Esto requiere un tiempo del que no dispones.
  • Incluso la revisión más exhaustiva puede pasar por alto vulnerabilidades.
  • Sus usuarios están incorporando aplicaciones codificadas con Vibe sin la aprobación del departamento de TI porque la TI en la sombra nunca murió.
  • Al tratar cada aplicación como sospechosa, puede diseñar su infraestructura para limitar el impacto de una vulnerabilidad explotada.

¿Cómo reduce el modelo de confianza cero los riesgos de seguridad del código generado por IA?

La arquitectura de confianza cero está diseñada para aplicar una autenticación mejorada a cada intercambio de datos y ubicar a los usuarios y las aplicaciones dentro de segmentos de red estrictamente definidos mediante perímetros definidos por software.

En la práctica, esto significa que cada aplicación, ya sea codificada con Vibe o no, se ubica dentro de su propio perímetro. Este perímetro define las formas en que una aplicación puede interactuar con usuarios, datos y otras aplicaciones. Además, garantiza que los privilegios normales de la aplicación solo incluyan las dependencias específicas que necesita para funcionar.

Esto garantiza que, si una aplicación contiene una vulnerabilidad explotable que es el objetivo de un atacante, la superficie de ataque potencial es mínima. Además, el atacante no podrá moverse lateralmente a otras aplicaciones ni escalar privilegios. Si bien la aplicación codificada con Vibe puede contener más vulnerabilidades, el atacante se limita al acceso más básico.

Zero trust y su apoyo a las organizaciones

La seguridad de confianza cero puede ayudar a reducir el riesgo al limitar el acceso de cada aplicación, exigir la verificación de la identidad en cada intercambio y contener el impacto de una vulnerabilidad explotada con éxito.

Los compradores de software deben asumir que las nuevas aplicaciones pueden incluir componentes generados por IA y prever la posibilidad de errores de codificación que puedan ser explotados.

La programación basada en la dinámica del entorno puede acelerar el desarrollo, pero la presión por lanzar los productos rápidamente puede llevar a los equipos a minimizar las comprobaciones de seguridad antes de que las aplicaciones lleguen a producción.


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La IA también puede ser atacada: el nuevo frente de la ciberseguridad

  • ALERTA DE CIBERSEGURIDAD

    La IA también es atacada:

    El nuevo frente de la ciberseguridad.

La nueva superficie de ataque: cuando la IA también se convierte en un riesgo de ciberseguridad.

La inteligencia artificial está avanzando a una velocidad que pocas tecnologías han conseguido igualar. Empresas de todos los sectores ya utilizan modelos de IA para automatizar procesos, analizar información, generar contenido y tomar decisiones.

Pero mientras la adopción crece, también aparece una pregunta que no siempre recibe la misma atención:

¿Qué ocurre cuando la tecnología que utilizamos para ser más eficientes también se convierte en una nueva superficie de ataque?

Nueva superficie de ataque

Los datos recientes sobre vulnerabilidades relacionadas con software de inteligencia artificial muestran que este riesgo ya no es una posibilidad futura. Es un desafío que las organizaciones necesitan comenzar a gestionar desde ahora.

Más IA también significa más vulnerabilidades

Durante 2025 se identificaron cientos de vulnerabilidades asociadas con software relacionado con inteligencia artificial. Y durante los primeros meses de 2026, la cantidad registrada ya había superado ampliamente la cifra del año anterior.

Pero el número por sí solo no es lo más preocupante.

Una parte importante de estas vulnerabilidades alcanza niveles de severidad High o Critical, lo que significa que algunas pueden representar un impacto considerable cuando son explotadas.

Esto cambia la conversación.

El problema ya no consiste únicamente en preguntarnos qué tan poderosa es una IA, sino también qué tan segura es la infraestructura que permite que esa IA funcione.

El riesgo no solamente se encuentra en el modelo

Cuando pensamos en seguridad de IA, es común imaginar que el principal objetivo sería atacar directamente al modelo.

Sin embargo, la superficie de ataque es mucho más grande.

Alrededor de un sistema de IA existen:

  • APIs.
  • Frameworks.
  • Plugins.
  • Aplicaciones.
  • Bibliotecas de código abierto.
  • Integraciones con servicios externos.
  • Sistemas de autenticación.
  • Bases de datos.
  • Herramientas empresariales.

Cada uno de estos componentes puede convertirse en un punto de entrada.

Y aquí aparece uno de los cambios más importantes de la inteligencia artificial moderna: la IA está dejando de limitarse a responder preguntas y comienza a ejecutar acciones.

Cuando la IA puede actuar, el riesgo cambia

Los sistemas basados en agentes representan una evolución importante.

Un agente puede recibir instrucciones, consultar información, utilizar herramientas, interactuar con aplicaciones y ejecutar determinadas acciones.

Esto aumenta considerablemente su utilidad.

Pero también aumenta el impacto potencial de una vulnerabilidad.

Si un atacante consigue comprometer una aplicación conectada a un agente, explotar una API o manipular una integración, el problema podría ir mucho más allá de obtener una respuesta incorrecta.

Podría significar acceso, movimiento dentro de sistemas o ejecución de acciones que originalmente estaban autorizadas para la IA.

Por eso, mientras más capacidades tenga un sistema de IA para interactuar con el entorno, mayor debe ser el nivel de seguridad que lo acompaña.

El código abierto también forma parte del problema

Otro punto que merece atención es la dependencia del ecosistema open source.

Gran parte de las aplicaciones modernas de IA se construyen utilizando frameworks, bibliotecas y componentes desarrollados por terceros.

Esto permite innovar más rápido.

Pero también significa que una vulnerabilidad en uno de esos componentes puede terminar afectando múltiples aplicaciones y organizaciones que dependen de él.

Por eso, proteger la IA no consiste únicamente en revisar el código que desarrolla una empresa.

También implica conocer qué componentes utiliza, de dónde provienen y qué vulnerabilidades existen en ellos.

¿Qué deberían hacer las empresas?

La respuesta no es dejar de utilizar inteligencia artificial.

La solución es adoptar la IA acompañada de una estrategia de seguridad.

Algunos puntos deberían convertirse en prioridades:

  1. Conocer la superficie de ataque. Identificar qué herramientas de IA existen dentro de la organización y con qué sistemas están conectadas.
  2. Gestionar vulnerabilidades constantemente. No basta con instalar una solución y asumir que permanecerá segura. Los componentes utilizados por la IA también necesitan monitoreo, actualización y gestión de vulnerabilidades.
  3. Controlar los permisos. Un agente no debería tener más acceso del estrictamente necesario para realizar su función.
  4. Vigilar las integraciones. APIs, plugins, aplicaciones externas y conexiones entre sistemas deben considerarse parte de la superficie de ataque.
  5. Monitorear el comportamiento. La seguridad no termina con prevenir una vulnerabilidad. También es necesario detectar comportamientos anómalos y responder rápidamente cuando algo se sale de lo esperado.

La IA no es el problema. La falta de seguridad sí.

La inteligencia artificial representa una de las mayores oportunidades tecnológicas de los últimos años. Precisamente por eso, su seguridad no puede convertirse en una preocupación secundaria.

A medida que las organizaciones incorporan IA en más procesos, también incorporan nuevos componentes, conexiones y permisos que necesitan ser protegidos.

La pregunta ya no debería ser solamente "¿qué puede hacer nuestra IA?"

"¿Qué podría hacer un atacante si consigue comprometerla?"

La respuesta a esa pregunta debería formar parte de cualquier estrategia de adopción de inteligencia artificial.

Porque la próxima generación de ciberseguridad no tendrá que proteger únicamente a las personas, los dispositivos y las aplicaciones.

También tendrá que proteger a las inteligencias artificiales que comienzan a interactuar con ellos.

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