Los avances en inteligencia artificial son una espada de doble filo. Si bien las tecnologías de IA y aprendizaje automático se están utilizando para mejorar la ciberseguridad de maneras poderosas, muchas organizaciones luchan por entender exactamente cómo el uso de herramientas de IA impacta su perfil de riesgo, superficie de ataque y postura de cumplimiento.

El uso indebido de las soluciones de IA puede plantear preocupaciones significativas de privacidad de datos, introducir sesgos en el proceso de toma de decisiones estratégicas, llevar a violaciones de cumplimiento y aumentar los riesgos de terceros.

A continuación, desglosaremos los riesgos actuales de las herramientas de IA, exploraremos cómo se están utilizando diferentes formas de IA y ML para mejorar la gestión de riesgos y mejorar el cumplimiento de la seguridad, y compartiremos los pasos clave que las organizaciones pueden tomar hoy para avanzar con confianza en la era de la IA.

Principales riesgos y desafíos de la IA que enfrentan las organizaciones en 2024

La integración de la IA en las operaciones comerciales es un cambio de juego para muchas organizaciones, ofreciendo oportunidades incomparables para el crecimiento y la innovación. Si bien la IA trae consigo oportunidades significativas para la eficiencia, también introduce una variedad de riesgos que las organizaciones deben navegar.

Desafíos en la gestión de riesgos de la IA

Desde el lanzamiento de ChatGPT 4 en marzo de 2023, la adopción generalizada de IA está aumentando rápidamente. Sin embargo, los esfuerzos para gestionar los riesgos asociados con las herramientas de IA están rezagados.

El 93% de las organizaciones encuestadas dicen que entienden que la IA generativa introduce riesgos, pero solo el 9% dicen que están preparados para gestionar esas amenazas. Otro estudio encontró que un quinto de las organizaciones que usan herramientas de IA de terceros no evalúan sus riesgos en absoluto.

Las organizaciones enfrentan la difícil elección de quedar rezagadas frente a los competidores que están adoptando soluciones innovadoras de IA, o exponerse a una serie de riesgos, incluyendo violaciones de datos, daños reputacionales, sanciones regulatorias y desafíos de cumplimiento.

Introducción de nuevas vulnerabilidades

El uso de herramientas de IA puede introducir vulnerabilidades de seguridad que pueden pasar desapercibidas y sin resolver.

Por ejemplo, muchos desarrolladores han recurrido a herramientas de IA generativa para aumentar la eficiencia. Pero un estudio de Stanford encontró que los ingenieros de software que utilizan sistemas de IA generativa para escribir código tienen más probabilidades de introducir vulnerabilidades de seguridad en las aplicaciones que desarrollan. Un estudio similar que evaluó la seguridad del código generado por GitHub Copilot encontró que casi el 40% de las sugerencias de IA llevaron a vulnerabilidades en el código.

Las herramientas de IA también pueden introducir riesgos para la propiedad intelectual y otros datos sensibles. Cualquier propiedad intelectual o datos de clientes que se introduzcan en la herramienta podrían ser almacenados o accedidos por otros proveedores de servicios. Y porque los datos ingresados en las indicaciones de herramientas de IA generativa también pueden convertirse en parte de su conjunto de entrenamiento, cualquier información sensible introducida podría terminar en resultados para otros usuarios. Esto puede parecer un escenario de bajo riesgo, pero un estudio reciente de Cyberhaven encontró que el 11% de los datos que los empleados pegan en ChatGPT son confidenciales.

Los modelos de IA solo son tan buenos como los datos que se les proporcionan, lo que hace que el envenenamiento de datos sea otro riesgo significativo. Si los modelos de IA pueden ser engañados, podrían ejecutar malware o eludir los controles de seguridad para otorgar a este malware privilegios de acceso más fuertes.

Problemas de privacidad de datos

Los sistemas de IA requieren grandes volúmenes de datos, lo que plantea riesgos significativos para la privacidad de los datos. Los modelos de IA que se utilizan para analizar el comportamiento de los clientes o usuarios, por ejemplo, pueden necesitar acceso a información personal sensible. Las herramientas de GenAI también pueden compartir datos de usuarios con terceros y proveedores de servicios, lo que podría violar las leyes de privacidad de datos. Ya se ha implementado regulación en la UE y China, con regulaciones propuestas en los EE. UU., el Reino Unido, Canadá e India.

Las organizaciones necesitarán enfatizar la privacidad de los datos de IA en su gobierrno de datos, incluidas las técnicas de anonimización de datos que preservan la privacidad del usuario sin afectar la utilidad de los datos. Una adecuada gobernanza de la IA también ayudará a monitorizar el rendimiento de la IA, detectar modelos obsoletos e identificar sesgos.

Potencial de sesgo

Cuando los conjuntos de datos utilizados para entrenar algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial no son lo suficientemente diversos o completos, pueden afectar negativamente el rendimiento del modelo de IA. Se pueden pasar por alto amenazas o se puede identificar un comportamiento benigno como malicioso.

Imagínese un Sistema de Detección de Intrusiones basado en IA que esté entrenado principalmente en un conjunto de datos de los ciberataques recientes más comunes, como ataques de malware o ransomware.

Este sistema de IA podría ser muy eficiente en la detección de tipos similares de ataques en el futuro. Pero a medida que el panorama de amenazas cibernéticas evoluciona y surgen nuevos ataques, el sistema puede fallar en reconocer y responder a estas amenazas.

El sesgo es hacia tipos conocidos de amenazas cibernéticas y en contra de amenazas más nuevas y en evolución, lo que podría llevar a vulnerabilidades en la red o sistema que el algoritmo está destinado a proteger.

El sesgo algorítmico también plantea un riesgo significativo. Por ejemplo, el reconocimiento de patrones utilizado en la detección de amenazas podría marcar incorrectamente actividades inofensivas, como errores tipográficos o jerga en correos electrónicos, como amenazas de phishing. Demasiados de estos falsos positivos pueden llevar a la fatiga de alerta.

Riesgo reglamentario y de cumplimiento

Los legisladores de todo el mundo están lidiando con los importantes problemas éticos y prácticos que plantea el uso potencial y el mal uso de las tecnologías de IA. Están desafiados a encontrar un equilibrio entre fomentar la innovación y mantener el ritmo en un escenario global protegiendo tanto a los individuos como a la sociedad en general de riesgos existenciales.

Debido a que la industria de la IA aún está en sus inicios, es probable que se redacten leyes basadas en los líderes actuales de la industria, pero no está claro qué tecnologías de IA serán más exitosas o qué actores se volverán dominantes en la industria.

Algunos gobiernos y cuerpos regulatorios están adoptando un enfoque de esperar y ver, mientras que otros están proponiendo o promulgando de manera proactiva leyes para regular el desarrollo y uso de la IA.

El Acta de Inteligencia Artificial de la UE está actualmente en acuerdo provisional y probablemente entre en vigor en 2025. En los EE. UU., la Orden Ejecutiva de Biden sobre el Desarrollo Seguro, Securizado y Confiable de la Inteligencia Artificial estableció el Instituto de Seguridad de la Inteligencia Artificial de EE. UU. (USAISI, por sus siglas en inglés), que liderará los esfuerzos para desarrollar estándares de seguridad, protección y prueba de modelos avanzados de IA. A falta de una legislación federal amplia, se espera ver acciones de agencias específicas de la industria en los sectores de servicios de salud, financieros, vivienda, fuerza laboral y seguridad infantil, así como órdenes ejecutivas adicionales.

La creciente adopción de herramientas de IA y su impacto en el riesgo organizacional también ha llevado al desarrollo de varios nuevos marcos de seguridad de IA. Por ejemplo, ISO 42001 ofrece un enfoque amplio para la seguridad de la información que se aplica a los sistemas de IA, mientras que NIST AI RMF proporciona pautas completas para gestionar riesgos específicamente asociados con las tecnologías de IA. Evaluar y adoptar estos marcos puede ayudar a las organizaciones a navegar por el complejo panorama de los riesgos de IA e implementar soluciones de IA de manera segura y responsable.

2024 se perfila como un año crucial tanto para el desarrollo de la IA como para los cambios regulatorios. Con tanto en flujo, las organizaciones y los profesionales de cumplimiento están esforzándose para comprender cómo los requisitos regulatorios emergentes impactarán sus operaciones y programas de cumplimiento.

Cómo la inteligencia artificial está mejorando la gestión de riesgos

La capacidad de la IA para procesar y analizar grandes cantidades de datos, junto con sus capacidades predictivas, la convierte en una herramienta poderosa en la gestión de riesgos. Ayuda a las organizaciones a anticipar, identificar y mitigar riesgos de manera más efectiva, lo que conduce a una mejor toma de decisiones y operaciones comerciales más resilientes.

Aquí hay algunos casos de uso significativos de la IA en la gestión de riesgos:

1. Identificación de riesgos a través de análisis predictivos: Los algoritmos de IA son excelentes para identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos. Estos análisis predictivos permiten a las organizaciones prever riesgos potenciales como fluctuaciones del mercado, riesgos en la cadena de suministro o fallos operativos antes de que se materialicen. La IA también puede modelar varios escenarios de riesgo y predecir sus resultados, ayudando a los gerentes a tomar decisiones informadas sobre tácticas de mitigación de riesgos.
2. Flujos de trabajo de evaluación de riesgos automatizados: La IA puede automatizar el proceso de evaluación de riesgos, que consume mucho tiempo y es complejo, ayudando a las organizaciones a identificar rápidamente factores de riesgo y priorizarlos según el impacto potencial. Herramientas avanzadas como Comply AI de Secureframe también pueden sugerir planes de tratamiento de riesgos basados ​​en la postura de seguridad específica de la organización y el perfil de riesgo.
3. Monitoreo de riesgos en tiempo real: Dado que los sistemas de IA pueden analizar datos en tiempo real, las organizaciones obtienen información inmediata sobre riesgos potenciales. La IA puede detectar anomalías en ciberseguridad que pueden indicar una violación, y en los servicios financieros, la monitorización continua permite la detección de fraudes y la prevención de delitos financieros.
4. Análisis de escenarios y pruebas de estrés: La IA puede simular una variedad de escenarios adversos y realizar pruebas de resistencia a los riesgos que enfrenta una organización, desde recesiones financieras hasta interrupciones operativas. Las organizaciones pueden planificar y prepararse mejor para posibles crisis.
5. Gestión de riesgos de terceros y de la cadena de suministro: Las herramientas de IA pueden analizar redes de suministro globales, predecir interrupciones debido a desastres naturales o problemas geopolíticos y sugerir estrategias de mitigación para minimizar el impacto en las operaciones. También pueden analizar contratos de terceros para resaltar riesgos como términos desfavorables, costos ocultos o cláusulas que puedan representar una responsabilidad.

Cómo la inteligencia artificial está optimizando la seguridad y el cumplimiento normativo

De manera similar, los avances en IA y ML se están utilizando para fortalecer las posturas de seguridad y cumplimiento.

1. Mejora de las defensas de ciberseguridad: La IA es fundamental para desarrollar medidas avanzadas de ciberseguridad. Puede aprender de las amenazas cibernéticas en curso y adaptarse a las nuevas estrategias empleadas por los cibercriminales, fortaleciendo continuamente las defensas de una organización.
2. Verificación de cumplimiento normativo y de terceros: La IA puede garantizar que terceros cumplan con las leyes y regulaciones relevantes. Puede monitorear cambios en los marcos regulatorios y evaluar automáticamente el estado de cumplimiento de los proveedores, reduciendo el riesgo de sanciones legales.
3. Parches de seguridad automatizados: La IA puede monitorear continuamente el software y los sistemas en busca de vulnerabilidades y aplicar parches y actualizaciones automáticamente para solucionar esas vulnerabilidades. Los sistemas de IA también pueden priorizar los parches según la gravedad de la vulnerabilidad y la criticidad del sistema afectado, reduciendo significativamente la ventana de oportunidad para los atacantes.
4. Seguridad de contraseñas más fuerte: La IA puede analizar la fortaleza de las contraseñas y hacer cumplir automáticamente las políticas de contraseñas de una organización, solicitando a los usuarios que cambien las contraseñas en intervalos óptimos y sugiriendo contraseñas fuertes y únicas.
5. Respuesta a incidentes y contención de amenazas: Las herramientas de IA pueden detectar rápidamente anomalías de comportamiento y violaciones de seguridad y automatizar las acciones de respuesta iniciales, como aislar los sistemas afectados, para contener la amenaza. Después de un incidente, la IA puede analizar el ataque para acelerar la resolución, ayudar en la continuidad del negocio y prevenir ataques similares.
6. Generative AI para la creación de políticas: Herramientas como Comply AI pueden ayudar a los equipos a redactar rápidamente políticas de seguridad analizando regulaciones existentes, estándares de la industria y necesidades comerciales, y generar borradores de políticas que sean tanto conformes como adaptadas a la organización. La IA también puede ayudar a mantener las políticas actualizadas al monitorear continuamente los cambios en los requisitos de cumplimiento y las mejores prácticas.
7. Aprendizaje automático para respuestas automatizadas a cuestionarios de seguridad: Los cuestionarios de seguridad son una parte estándar del proceso de adquisición de proveedores, que permiten a las organizaciones evaluar la seguridad de terceros. Pero responder a cuestionarios puede ser tedioso y llevar mucho tiempo, quitando el enfoque de tareas de mayor prioridad.
   Las herramientas de IA pueden agilizar el proceso al ingerir cuestionarios completados y analizar esa información para generar respuestas rápidamente. La Automatización de Cuestionarios de Secureframe, por ejemplo, extrae datos de la plataforma de Secureframe e información de una base de conocimiento interna para automatizar las respuestas a nuevos cuestionarios. Los expertos pueden revisar y editar las respuestas, luego exportar el cuestionario completado en su formato original para enviarlo a prospectos y clientes. La IA también garantiza consistencia y precisión en las respuestas a los cuestionarios, ahorrando tiempo y reduciendo errores humanos.
8. Guía de remediación personalizada: Las aplicaciones de IA están ayudando a los equipos de seguridad a remediar vulnerabilidades ofreciendo guías de remediación paso a paso. Por ejemplo, Comply AI utiliza infraestructura como código para generar guías de remediación que se adaptan al entorno en la nube del usuario. Los usuarios pueden corregir rápida y eficazmente los controles que fallan para mejorar las tasas de aprobación de pruebas y fortalecer su postura de seguridad y cumplimiento.
9. Capacitación personalizada en concienciación sobre seguridad:
   La IA puede analizar el comportamiento de los empleados para identificar áreas donde se necesita capacitación en seguridad y desarrollar programas de capacitación específicos.
10. Monitoreo continuo de cumplimiento:
    Los sistemas de IA pueden monitorear el cumplimiento de las políticas de seguridad y los requisitos regulatorios en tiempo real, alertando a los equipos de cumplimiento de no conformidades y controles fallidos para que puedan tomar medidas.

Pasos que las organizaciones pueden tomar hoy para navegar y gestionar el riesgo de la IA

Gestionar los riesgos de la IA requiere un enfoque proactivo y completo. Al tomar estos pasos, las organizaciones no solo pueden mitigar los posibles inconvenientes de la IA, sino también aprovechar todo su potencial de manera responsable y ética.

Incorporar evaluaciones de riesgo de IA en su metodología de gestión de riesgos

Invitar a las partes interesadas de cumplimiento, TI, legal y RRHH a opinar sobre el riesgo de IA. Expertos en McKinsey recomiendan evaluar los riesgos potenciales para:

• Privacidad: Las leyes de privacidad en todo el mundo definen cómo las empresas pueden y no pueden usar datos. Violarlas puede resultar en sanciones significativas y daños reputacionales.
• Seguridad: Los nuevos modelos de IA tienen vulnerabilidades complejas y en evolución, como el envenenamiento de datos, donde se introduce 'malos' datos en el conjunto de entrenamiento y afecta la salida del modelo.
• Equidad: Las organizaciones deben tomar medidas para evitar codificar inadvertidamente sesgos en los modelos de IA o introducir sesgos al alimentar el modelo con datos deficientes o incompletos.
• Transparencia: Si las organizaciones no entienden cómo se desarrolló el modelo de IA o cómo funcionan los algoritmos para crear la salida, se crea una caja negra. Por ejemplo, si un consumidor solicita cómo se utilizó su información personal bajo el GDPR, su organización debe saber a qué modelos se alimentaron los datos.
• Riesgo de terceros: Construir o implementar un modelo de IA a menudo involucra a terceros en aspectos como la recolección de datos o la implementación, introduciendo riesgos de terceros.

Una vez que haya identificado los riesgos de IA, puede crear un plan de tratamiento de riesgos para priorizarlos y mitigarlos.

Evaluar adecuadamente las herramientas de IA de terceros

Las organizaciones también deben hacer su debida diligencia en cuanto a protección de datos y privacidad evaluando adecuadamente las herramientas de IA de terceros:

• Revise la política de privacidad y la postura de seguridad de la empresa
• Averigüe si la información que comparte con la herramienta de IA podría añadirse a modelos de lenguaje grande (LLM) o mostrarse en respuestas a las indicaciones de otros usuarios
• Pida a los posibles proveedores una carta de certificación que verifique que la seguridad de la herramienta ha sido evaluada por un tercero calificado

Definir el uso aceptable en las políticas de IA

Una política formal de IA ayuda a garantizar que la IA se utilice de una manera que esté alineada con los objetivos estratégicos y estándares éticos de la organización. La política de IA debe:

• Definir el uso aceptable de las herramientas de IA
• Explicar el enfoque de la organización para usar la IA de manera ética y los pasos tomados para combatir el sesgo y promover la transparencia
• Describir las prácticas para la recolección, gestión, almacenamiento y uso de datos que satisfagan las regulaciones aplicables de privacidad de datos y los requisitos de cumplimiento
• Explicar los procesos implementados para supervisar la efectividad de las herramientas de IA y la propia política de IA
• Establecer quién será responsable de hacer cumplir la política de IA y mantenerla actualizada

Actuar ahora para prepararse para las futuras regulaciones de IA

Las organizaciones podrían estar sujetas a múltiples regulaciones de IA dependiendo de la industria, los productos y servicios, y la base de clientes, lo que hace que el cumplimiento sea complejo. Pero el foco principal de muchas regulaciones de IA es similar: promover la transparencia, la responsabilidad, la privacidad y la equidad al desarrollar e implementar herramientas de IA. Mantener esos principios en mente puede ayudar a las organizaciones y a los equipos de cumplimiento a mantenerse a la vanguardia.

Los equipos de seguridad y cumplimiento pueden prepararse para futuras regulaciones ahora:

• Implementando políticas de IA que definan claramente el uso aceptable de la IA
• Permitindo solo aplicaciones de IA aprobadas y verificadas en los dispositivos de la empresa
• Capacitando al personal sobre el uso adecuado de las herramientas de IA, incluyendo qué datos pueden y no pueden introducir en las soluciones de IA y en qué circunstancias
• Reuniendo y manteniendo la documentación relacionada con el uso y desarrollo de la IA dentro de la organización, como contratos de proveedores, evaluaciones de riesgos e informes de auditoría interna

Emparejar la IA con la automatización de GRC para reducir el riesgo de seguridad y cumplimiento

Según una investigación de IBM, las organizaciones con un uso extensivo tanto de IA como de automatización experimentaron un ciclo de vida de la brecha de datos que fue más de un 40% más corto en comparación con las organizaciones que no han implementado estas tecnologías. Esa misma investigación encontró que las organizaciones con IA de seguridad y automatización completamente implementadas ahorran $3.05 millones por brecha de datos en comparación con aquellas que no lo tienen - una reducción del 65.2% en el costo promedio de la brecha.

Las organizaciones que implementan plataformas de IA y automatización de seguridad juntas están en la mejor posición para defenderse contra los riesgos emergentes y un panorama cambiante de cumplimiento regulatorio.

Aprovechar el poder de la IA para el riesgo y el cumplimiento

La importancia de la IA en la mejora de la ciberseguridad solo está creciendo. Al aprovechar el poder de la IA y la automatización de la seguridad, las empresas pueden fortalecer y agilizar sus procesos de gestión de riesgos y cumplimiento para aumentar la resiliencia empresarial, la eficiencia operativa y la seguridad.

En Secureframe, hemos incorporado desarrollos de vanguardia en inteligencia artificial y aprendizaje automático en nuestra plataforma de automatización de GRC, impulsando la innovación y empoderando a los equipos de seguridad, riesgo y cumplimiento.

• Comply AI para Remediación proporciona orientación de remediación impulsada por IA para ayudar a acelerar la remediación en la nube y el tiempo de cumplimiento.
• Comply AI para Riesgo automatiza el proceso de evaluación de riesgos para ahorrarle tiempo y reducir los costos de mantener un sólido programa de gestión de riesgos.
• Comply AI para Políticas aprovecha la IA generativa para que pueda ahorrar horas redactando y refinando políticas.
• La automatización del cuestionario de Secureframe aprovecha la IA para que pueda responder rápidamente cuestionarios de seguridad y RFP con más del 90% de precisión.

Para obtener más información sobre cómo Secureframe utiliza la automatización y la IA para mejorar la seguridad y el cumplimiento, programe una demostración con un experto en productos.