Bogotá, septiembre de 2026. Un correo que parece enviado por un jefe, una llamada con la voz de un directivo o un video aparentemente real pueden convertirse hoy en la puerta de entrada de un ciberataque. Con el avance de la inteligencia artificial, estos engaños son cada vez más creíbles y difíciles de identificar.
De acuerdo con un estudio realizado por la consultora Gartner, el 62% de las organizaciones ha experimentado incidentes relacionados con deepfakes o ingeniería social apoyada en IA, mientras que El 29% de las organizaciones sufrió ciberataques dirigidos a los sistemas y aplicaciones de inteligencia artificial generativa que utiliza en sus operaciones durante el último año. El uso cotidiano de herramientas como ChatGPT, Gemini o Copilot también está abriendo nuevos puntos de exposición dentro de las compañías, especialmente cuando los colaboradores ingresan documentos, datos de clientes, información de proyectos, código fuente o contenidos internos para agilizar sus tareas. Según TELUS Digital, el 57% de los empleados corporativos que utiliza herramientas de IA generativa reconoce haber introducido información sensible o confidencial en plataformas públicas. A esto se suma que diferentes análisis han identificado que entre el 8% y 13% de los prompts enviados a herramientas GenAI contienen datos que pueden representar riesgos de seguridad. “La inteligencia artificial está permitiendo hacer en minutos tareas que antes podían tomar horas o días, por lo que pretender frenar su uso dentro de las organizaciones no es una solución realista. El desafío está en reconocer que los empleados ya la están utilizando y establecer controles para que esa ganancia en productividad no termine exponiendo información crítica para el negocio”, explica Alejandro Navarro, country manager GMS, multinacional en ciberseguridad.Este escenario ha dado paso al llamado Shadow AI, es decir, al uso de herramientas de inteligencia artificial por parte de empleados sin conocimiento, autorización o supervisión de las áreas de tecnología y seguridad, lo que puede hacer que las empresas pierdan visibilidad sobre qué plataformas están utilizando sus equipos y qué información corporativa se comparte en ellas.El reto es mayor porque la adopción avanza más rápido que las políticas internas y, según distintos estudios, solo entre el 29% y 67% de las organizaciones cuenta con lineamientos formales y visibles sobre el uso de inteligencia artificial generativa, dejando una brecha entre la incorporación de estas herramientas y los controles necesarios para proteger la información.La IA también empieza a jugar a favor de la defensaAsí como la inteligencia artificial está ampliando las capacidades de los atacantes, también está permitiendo acelerar la identificación y respuesta frente a amenazas. Entre enero y agosto de 2026, el Centro de Operaciones de Seguridad (SOC) de GMS registró que el 80% de los eventos de seguridad fue notificado automáticamente a los clientes, mientras que el 4% de las detecciones fue identificado directamente por su motor de inteligencia artificial.Además, en los procesos de GMS que incorporan automatización o inteligencia artificial, el 59% de las detecciones es contenido de forma automática, reduciendo el tiempo durante el cual una amenaza puede permanecer activa dentro de una organización.“En ciberseguridad, el tiempo de respuesta es determinante, la automatización permite actuar sobre una amenaza desde el momento en que es identificada, mientras los equipos especializados concentran sus esfuerzos en los eventos que requieren análisis y decisiones más complejas. La inteligencia artificial debe convertirse no solo en una herramienta de productividad, sino también en una capacidad para anticipar y responder mejor a los riesgos”, agrega Navarro.Para GMS, las organizaciones necesitan abordar esta transformación desde ambos frentes, protegerse de ataques cada vez más sofisticados y, al mismo tiempo, tener mayor control sobre cómo sus propios equipos utilizan la inteligencia artificial. Esto implica definir qué información puede compartirse, establecer herramientas autorizadas, fortalecer los controles de acceso y capacitar a los colaboradores para reconocer tanto los riesgos asociados al uso de GenAI.
