Retrieval Poisoning: cómo proteger la memoria corporativa de la IA frente a información contaminada

La IA Generativa ha cambiado de forma profunda la manera en que las empresas consultan y ponen en uso su conocimiento interno. Gracias a arquitecturas como RAG (Retrieval-Augmented Generation), ahora es posible conectar modelos de lenguaje con repositorios documentales corporativos como SharePoint, Confluence, Google Drive, wikis internos o espacios compartidos para ofrecer respuestas realmente contextualizadas.

Esta capacidad ha convertido a la IA en un asistente corporativo con acceso a la historia, los procesos y la memoria de cada empresa.

Sin embargo, esa conexión amplía la superficie de ataque al incorporar nuevos vectores ligados a las fuentes de información que consultan los modelos. Es una amenaza discreta, poco visible, que impacta directamente en los contenidos que el modelo utiliza para generar sus respuestas: lo que consulta, lo que recupera y lo que devuelve como información fiable. A esto lo conocemos como retrieval poisoning: el envenenamiento de las fuentes de información que la IA utiliza para construir sus respuestas.

Retrieval poisoning es la manipulación, intencionada o accidental, de las fuentes de datos que consulta un modelo de IA, alterando el resultado de sus respuestas.

Cuando lo que se contamina es la información, no el modelo

A diferencia de amenazas como el model poisoning o la inyección de prompts, el retrieval poisoning no necesita tocar el modelo. Basta con que se alteren los documentos que consulta. Solo hay que introducir contenido manipulado en una base de datos, en un espacio colaborativo o en un wiki interno para cambiar el comportamiento del sistema sin tocar una sola línea de código.

Esto puede derivar en respuestas sesgadas, de forma deliberada o no, y en filtraciones indirectas de información sensible. Una vez comprometida la fuente, el modelo propaga el error como si se tratara de conocimiento válido, sin cuestionar la calidad del origen y presentando la información como si fuera totalmente fiable.

Un riesgo silencioso con impacto crítico

Lo más delicado del retrieval poisoning es que ocurre a ojos de todos y no exige conocimientos técnicos avanzados. Un simple documento aparentemente inocuo, una versión modificada de una política interna o una instrucción alterada en un archivo compartido pueden desencadenar problemas serios: desde fallos en procesos de cumplimiento hasta decisiones tomadas sobre información manipulada.

Un solo archivo alterado puede contaminar cientos de respuestas de IA y comprometer decisiones críticas sin que nadie sea consciente.

Este tipo de ataque pone en riesgo la confianza, el cumplimiento normativo, la continuidad del negocio y la calidad de las decisiones en sectores como el financiero, sanitario o legal, en los que cada recomendación debe apoyarse en datos sólidos y auditables. El problema se agrava cuando introduce sesgos que impactan en recomendaciones, análisis o automatismos basados en IA.

Cómo afrontamos esta amenaza desde Telefónica Tech

En Telefónica Tech trabajamos con las empresas para que adopten la IA con confianza, protegiendo tanto los modelos como las fuentes que los alimentan. En nuestro enfoque Secure Journey to AI, tratamos el retrieval poisoning como una amenaza crítica a gestionar desde el primer momento:

• Identificamos los riesgos: auditamos accesos, revisamos la cadena de suministro de datos y localizamos posibles puntos de manipulación.
• Reforzamos la infraestructura: aplicamos controles IAM (gestión de identidades y accesos), soluciones DLP (prevención de pérdida de datos), metodologías de hardening y monitorización activa con AI-SPM (gestión de la postura de seguridad específica para entornos de IA).
• Respondemos con una estratagia 360º: integración con nuestro SOC especializado, trazabilidad completa y activación de playbooks automáticos ante cualquier desviación.

Este enfoque integral protege tanto el modelo como la calidad y la fiabilidad de la información con la que trabaja.

La memoria de la IA también necesita protección

La IA Generativa ya no se limita a predecir palabras de forma aislada: opera sobre un espacio de conocimiento que agrupa y organiza información procedente de diversas fuentes corporativas.

Como estas fuentes se actualizan continuamente, ese espacio debe estar bajo supervisión constante para garantizar que lo que consulta el modelo sigue siendo válido y seguro. Si esa memoria se contamina, también lo harán las respuestas, las decisiones y, en última instancia, la confianza del negocio en sus propios sistemas.

Proteger la memoria de la IA significa proteger la calidad de sus respuestas y la fiabilidad del negocio que las utiliza.

Por eso, proteger esa memoria no es algo accesorio ni opcional. Es una condición necesaria para que la IA genere valor real. Validar fuentes, supervisar repositorios, auditar resultados y asegurar la integridad de los datos debería formar parte del ciclo de vida de cualquier proyecto de IA en la empresa.

■ En Telefónica Tech sabemos que proteger la memoria de la IA no es solo una cuestión técnica. Es una garantía de continuidad, fiabilidad y alineación estratégica. Por eso incorporamos la supervisión de fuentes, la monitorización del uso y la trazabilidad de las respuestas como piezas clave para un uso seguro y controlado de la IA en entornos empresariales.