Seguridad en aplicaciones de IA: resiliencia más allá de la infraestructura

Cada semana hablamos con directivos que exploran cómo la IA puede transformar sus negocios. Ven su potencial para automatizar procesos complejos, ofrecer mejores experiencias al cliente y tomar decisiones más rápidas e inteligentes. Pero casi de inmediato, la conversación gira en torno a una cuestión igualmente importante: ¿cómo la protegemos?

Es una pregunta que escuchamos cada vez con más frecuencia. Hoy, el 78 % de las organizaciones ya utiliza la IA en al menos una función empresarial, según McKinsey. Lo que antes era experimental ahora es esencial y está integrado en operaciones críticas. Y los mismos sistemas que hacen que la IA sea tan poderosa son también los que introducen nuevos riesgos.

La IA, que antes era experimental, se ha convertido ahora en esencial.

Por qué la seguridad de la IA es diferente

Las aplicaciones de IA no se construyen como el software tradicional. Son ecosistemas complejos que integran canales de datos, modelos de aprendizaje automático, las API y servicios en la nube. Cualquier pieza puede convertirse en un punto vulnerable si no se protege adecuadamente.

Cuando los datos que alimentan un modelo se ven comprometidos o cuando una API carece de autenticación robusta, el riesgo es inmediato. No son escenarios teóricos; son problemas reales que vemos en empresas que están escalando sus iniciativas de IA.

La seguridad de la IA no consiste solo en proteger la infraestructura; se trata de proteger la inteligencia en sí misma.

La aparición de los modelos de lenguaje ha introducido nuevos desafíos. El OWASP Top 10 para aplicaciones LLM destaca vulnerabilidades ya presentes en despliegues reales, como:

• Inyección de prompts, donde instrucciones ocultas en un prompt alteran el comportamiento del modelo o generan respuestas dañinas. Estos ataques pueden eludir restricciones, manipular respuestas o exponer la lógica interna si no se validan correctamente.
• Exposición de información sensible, cuando los sistemas revelan datos confidenciales de forma no intencionada o permiten que atacantes extraigan información de los datos de entrenamiento mediante técnicas como reconstrucción, inferencia de pertenencia, extracción de modelos o robo de contexto.

A estas amenazas se suma un desafío conocido: la seguridad de las API. En la IA, las API permiten acceder, entrenar y gestionar los modelos. Un estudio reciente muestra que el 84 % de las empresas sufrió un incidente de seguridad relacionado con las API en los últimos 12 meses, según Akamai.

Sin controles adecuados, como autenticación, limitación de Peticiones o validación de entradas, estas API son objetivos fáciles. Configuraciones débiles pueden exponer parámetros del modelo o permitir cambios no autorizados.

El reto de la visibilidad en entornos híbridos

La mayoría de las empresas ya no ejecuta su IA en un único entorno centralizado. IDC informa que el 88 % opera infraestructuras de nube híbrida, lo que suele generar visibilidad limitada y controles fragmentados.

Esta fragmentación dificulta obtener una visión completa de lo que ocurre en los sistemas de IA. Los datos viajan entre entornos on-premise, proveedores cloud y ubicaciones edge. Mantener control sobre dónde están los datos, cómo se mueven y quién puede acceder a ellos es un reto operativo de primer nivel.

Mantener visibilidad sobre dónde están los datos, cómo se mueven y quién puede acceder a ellos supone un importante reto operativo.

Además, a diferencia del software tradicional, los modelos de IA evolucionan con los datos que procesan. Esto dificulta detectar si un modelo se ha manipulado o degradado de manera sutil. La monitorización continua es esencial para asegurar la confianza en sus decisiones y anticipar posibles ataques.

Integrar la seguridad en la IA desde el primer día

Una estrategia eficaz de seguridad en IA empieza desde el diseño. Esto implica validar rigurosamente los datos en cada etapa, aplicar controles de acceso estrictos y separar los entornos de desarrollo y producción. También requiere firmar criptográficamente los artefactos del modelo para garantizar su autenticidad durante todo su ciclo de vida.

Pero la tecnología no lo es todo. La observabilidad y la monitorización continuas del comportamiento del modelo son esenciales para detectar patrones anómalos, identificar desviaciones y anticipar riesgos derivados de la deriva de datos.

El objetivo es reforzar la resiliencia: crear sistemas de IA capaces de resistir amenazas y recuperarse rápidamente sin comprometer su funcionalidad ni la confianza. Esto exige detección proactiva, automatización de respuestas y capacidad de contener incidentes en entornos distribuidos.

Reforzar la resiliencia significa crear una IA capaz de resistir amenazas y generar confianza.

Cómo ayudamos a las organizaciones a proteger la IA a escala

En Telefónica Tech ofrecemos un enfoque integral para proteger los entornos de IA, cubriendo infraestructura, aplicaciones y datos. Proporcionamos protección extremo a extremo, incluyendo las API, cargas de trabajo en la nube y movimientos de datos. Aplicamos controles como mitigación de exposición de datos, aislamiento de entornos y monitorización de modelos para detectar manipulaciones o comportamientos anómalos. Nuestro objetivo es asegurar resiliencia y confianza, permitiendo innovar con seguridad y cumplir los marcos regulatorios más exigentes.

No existe una solución única. Observamos una adopción creciente en IA generativa, asistentes virtuales, analítica predictiva y plataformas de decisión automatizada. Cada ámbito plantea retos de seguridad específicos.

Nuestro objetivo es garantizar resiliencia y confianza en los sistemas de IA, permitiendo a las organizaciones innovar con seguridad.

Nuestra alianza con F5 aporta un valor diferencial. Juntos ayudamos a nuestros clientes a resolver algunos de los desafíos más complejos en seguridad de IA. F5 aporta experiencia profunda en Web Application and API Protection (WAAP) y capacidades avanzadas de gestión del tráfico. Estas tecnologías se integran con nuestros servicios de ciberseguridad para proteger de forma completa cargas de trabajo de IA, incluso en entornos multicloud.

La inspección avanzada de tráfico de F5 nos permite detectar y bloquear patrones maliciosos en tiempo real: consultas anómalas, intentos de extracción de datos y comportamientos atípicos. Sus soluciones ayudan a validar tanto los prompts que entran como las respuestas devueltas, evitando fugas de información antes de que lleguen a los usuarios.

También podemos enrutar solicitudes dinámicamente para optimizar costes, cumplimiento y rendimiento, manteniendo controles de seguridad coherentes en toda la infraestructura híbrida. La combinación de nuestra experiencia en ciberseguridad con la protección de las API y la gestión del tráfico de F5 nos permite aplicar una verdadera estrategia de defensa en profundidad.

■ El resultado: las organizaciones innovan más rápido, con la seguridad integrada en cada fase del ciclo de vida de su IA. Obtienen visibilidad completa, controles para evitar accesos no autorizados y resiliencia para responder con agilidad ante amenazas emergentes.

Tres principios para una IA segura

Al definir una estrategia de seguridad para la IA, tres principios deben guiar el enfoque:

1. IA y la seguridad deben ir de la mano. Las organizaciones que integran la seguridad desde el inicio avanzan más rápido y con mayor confianza.
2. Proteger la IA implica proteger los datos, los modelos y las interfaces que la hacen posible, no solo la infraestructura donde se ejecutan.
3. Reforzar la resiliencia de la IA es lo que genera confianza. Cuando los directivos saben que la IA opera de forma segura, transparente y conforme a la regulación, se convierte en una ventaja competitiva.

La IA y la seguridad deben ir de la mano. Solo una IA segura proporciona ventaja competitiva a las organizaciones.

La IA ya no es una herramienta periférica; es la base de la innovación digital en todas las industrias. Si integramos seguridad, resiliencia y gobierno desde el comienzo, convertimos posibles vulnerabilidades en fortalezas.