El cofundador de Microsoft, Bill Gates, aseguró que los ciberataques serán cada vez más sofisticados por el avance de la inteligencia artificial (IA). En una entrevista con CNN, advirtió que, en un plazo no mayor a un año, habría numerosos ataques desencadenados mediante la implementación de esta tecnología.
La advertencia se da en un contexto en el que los delincuentes informáticos aprovechan los modelos de inteligencia artificial para perfeccionar sus técnicas, automatizar tareas y obtener información sensible. Los sistemas financieros, las identidades digitales y los datos corporativos forman parte de una superficie de riesgo cada vez más amplia.
Las cifras muestran que el fenómeno ya está en marcha. Los ataques de adversarios que utilizan inteligencia artificial crecieron un 89% interanual, según el Global Threat Report 2026 de CrowdStrike. El cambio no solo se refleja en la cantidad de operaciones, sino también en la velocidad con la que los atacantes logran avanzar dentro de una organización.
El tiempo, un dato clave de los ciberataques con inteligencia artificial
Para los especialistas en seguridad informática, uno de los principales desafíos es la reducción de los tiempos de respuesta. La inteligencia artificial permite acelerar distintas etapas de un ataque y obliga a las organizaciones a revisar sus mecanismos de detección y contención.
Un indicador que refleja esta tendencia es el breakout time, es decir, el intervalo entre el acceso inicial de un atacante y su primer movimiento lateral hacia otros sistemas de la organización. Según CrowdStrike, ese lapso cayó a un promedio de 29 minutos durante 2025, con un caso extremo en el que se registró en apenas 27 segundos.
“La IA no inventó ataques nuevos: comprimió los tiempos de los de siempre. Si un adversario pasa del acceso inicial al movimiento lateral en 29 minutos, cualquier esquema de respuesta que dependa de un analista revisando alertas de a una llega tarde por diseño”, explica Luciano Moreira, Chief Transformation & Strategy Officer de Cloud Legion.
Según el especialista, ya se ven agentes autónomos que reúnen miles de credenciales en menos de seis horas. “La pregunta operativa dejó de ser cuántas alertas genera el SOC y pasó a ser cuántas se resuelven sin intervención humana“, asegura.
Sin embargo, la tecnología también permite acelerar las tareas defensivas. El informe State of AI in Security Operations 2026, de Prophet Security, señala que el 72% de los equipos que utilizan IA en sus operaciones de seguridad logró reducir al menos un 25% el tiempo destinado a investigar alertas. La disminución promedio ronda los 25 minutos por alerta.
También avanza la automatización de la búsqueda de amenazas. CrowdStrike observó que las pistas de detección iniciadas por agentes de inteligencia artificial crecieron a un ritmo 2,5 veces mayor que las iniciadas por personas.
“La tecnología está de los dos lados del tablero, pero la adopción no es simétrica: el atacante la usa sin comité de aprobación, sin deuda técnica y sin ventana de mantenimiento. Una de cada cuatro filtraciones maliciosas ya involucra IA, y los equipos que la incorporaron a su operación responden más rápido y más barato. No es una discusión de herramientas, es de tiempo de ciclo: hay que defenderse al ritmo al que se ataca”, agregó Moreira.
Al problema que surge por la velocidad de los ataques se le suma, entre otros, la falta de profesionales del sector. En este sentido, Sebastián González Palacio, director Senior de Conectividad Avanzada & Seguridad de Cirion Technologies, asegura que “la escasez de profesionales especializados en ciberseguridad representa, por sí misma, uno de los primeros desafíos para las organizaciones. A esto se suma el reto de responder a amenazas cada vez más automatizadas, sofisticadas y veloces, en un contexto en el que el tiempo disponible para detectar y contener un ataque se reduce“.
Según el directivo, “los especialistas deben proteger entornos tecnológicos cada vez más complejos, que integran infraestructura propia, servicios en la nube, centros de datos y aplicaciones de inteligencia artificial. Esto exige incorporar herramientas de monitoreo y análisis que permitan identificar comportamientos anómalos, anticipar riesgos y automatizar respuestas sin perder supervisión humana“.
El riesgo de la información sensible frente a los ataques con IA
La sofisticación de las amenazas también obliga a revisar cómo se mide la seguridad de una organización. Una disminución en la cantidad de ataques o alertas recibidas no necesariamente implica una mejora en la protección: los delincuentes pueden estar seleccionando mejor sus objetivos y concentrando sus recursos en operaciones con mayores probabilidades de éxito.
La inteligencia artificial permite automatizar tareas de reconocimiento, analizar información sobre posibles víctimas, personalizar mensajes fraudulentos y perfeccionar técnicas de ingeniería social. Así, los intentos de fraude pueden resultar más convincentes y adaptarse a cada destinatario, mientras que la automatización facilita que los atacantes trabajen a mayor escala.
“La inteligencia artificial es una herramienta poderosa para procesar grandes volúmenes de datos, pero arroja nuevos riesgos. Al introducir información confidencial en plataformas públicas o servicios de IA, la información puede perder control y ser incorporada en los modelos, exponiéndose a vulnerabilidades, filtraciones y explotación mediante ataques avanzados como ingeniería de prompt”, afirma el ingeniero Miguel Angel Blanco, profesor de Seguridad y Auditoría Informática de la Universidad de Belgrano.
Frente a esta nueva amenaza, “el desafío para las empresas es detectar no solo el volumen de incidentes, sino también la velocidad con la que evolucionan, el nivel de sofisticación de las operaciones y el daño que podrían provocar. A esto se suma la necesidad de monitorear comportamientos anómalos y actuar antes de que una intrusión se traduzca en el robo de información, una interrupción operativa o una pérdida económica”, agrega Blanco.
Un nuevo frente de riesgo para la privacidad de los datos
El avance de la inteligencia artificial generativa abre otro desafío para las organizaciones: el uso de herramientas digitales sin autorización ni supervisión interna, una práctica conocida como Shadow AI.
El término refiere al uso de aplicaciones y plataformas de inteligencia artificial por parte de empleados sin el conocimiento o la aprobación de las áreas de tecnología y seguridad informática. El riesgo aparece, entre otras situaciones, cuando se cargan documentos internos, bases de clientes, información financiera o datos confidenciales en servicios externos sin conocer cómo se procesan ni qué condiciones rigen su almacenamiento.
De esta manera, la IA puede convertirse en un canal de exposición de información y generar problemas vinculados con la privacidad, el cumplimiento normativo y la propiedad intelectual. Incluso cuando la intención del empleado es resolver una tarea cotidiana y no existe una conducta maliciosa, compartir información sensible sin controles puede dejar a la compañía expuesta.
Sergio Oroña, CEO de Sparkfound se refiere al tema al asegurar que “el desafío no consiste en prohibir la inteligencia artificial, sino en establecer políticas claras sobre qué información puede compartirse, con qué herramientas y bajo qué condiciones. La IA tiene que incorporarse a las organizaciones de manera segura, con controles, monitoreo y educación de los usuarios”.
En este escenario, una de las claves es avanzar hacia un modelo de ciberresiliencia que combine prevención, monitoreo, respuesta y recuperación. No se trata únicamente de evitar intrusiones, sino también de reducir sus consecuencias y garantizar que la organización pueda retomar sus operaciones ante un incidente.
Cómo se redefine la ciberseguridad ante el avance de la IA
La inteligencia artificial está cambiando las reglas de la ciberseguridad. Si hasta hace pocos años las empresas concentraban buena parte de sus esfuerzos en proteger sus sistemas de virus, intrusiones y ataques relativamente conocidos, hoy deben prepararse para amenazas más sofisticadas, automatizadas y difíciles de detectar.
“La ciberseguridad evoluciona hacia un modelo automatizado, adaptativo y basado en IA, donde las respuestas en milisegundos permiten mitigar ataques antes que se materialicen daños. El paradigma Zero Trust, que asume que nada ni nadie es confiable sin verificación constante, se ha convertido en un estándar internacional”, advierte Blanco.
Y agrega que “en el ámbito académico decimos que ya no alcanza con levantar murallas o perímetros digitales, porque las amenazas mutan a la misma velocidad con la que se generan. La ciberseguridad actual se redefinió para pelear IA contra IA, implementando algoritmos de aprendizaje automático capaces de monitorear el comportamiento de las redes, predecir anomalías e intervenir en milisegundos para contener un incidente antes de que un operador humano pueda siquiera leer la alerta”.
La IA permite a los ciberdelincuentes analizar grandes volúmenes de información, identificar vulnerabilidades y adaptar sus estrategias en menos tiempo, lo que amplía la escala y la velocidad de los ataques.
No elimina las amenazas tradicionales, sino que puede volverlas más rápidas, personalizadas y escalables, al mismo tiempo que crea nuevos riesgos. La respuesta exige combinar tecnología, capacitación y supervisión humana.
“La ciberseguridad evoluciona desde un enfoque principalmente reactivo hacia un modelo integral, preventivo, continuo y proactivo, capaz de anticipar amenazas y responder en tiempo real. En este escenario la inteligencia artificial puede convertirse tanto en una herramienta para los atacantes como en un recurso estratégico para la defensa, al facilitar la detección de patrones, el análisis de grandes volúmenes de información y la automatización de tareas críticas”, concluye González Palacio.
En definitiva, la expansión de la IA plantea un doble desafío para las empresas: aprovechar sus beneficios sin descuidar la protección de los datos y desarrollar capacidades de defensa que estén a la altura de la velocidad y la sofisticación de las nuevas amenazas.
