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Proteger la inteligencia artificial podría elevar entre 10 y 25% el gasto en ciberseguridad
Los agentes de inteligencia artificial pueden exponer documentos confidenciales y ejecutar instrucciones maliciosas, lo que exige una mayor supervisión de las empresas que los adoptan.
En México hay dificultades para comprender las tecnologías disponibles para reducir estos riesgos.
La incorporación de herramientas para proteger los sistemas de inteligencia artificial podría aumentar entre 10 y 25% el gasto en ciberseguridad de las empresas, de acuerdo con Daniel Liber, responsable de seguridad de monday.com. El acceso de estas aplicaciones a información interna y su capacidad para ejecutar tareas requieren controles adicionales conforme las organizaciones delegan más operaciones a agentes automatizados.
El ejecutivo planteó el rango como una estimación general para las empresas que implementan seguridad para IA. En México, donde identificó dificultades para comprender las tecnologías disponibles para reducir estos riesgos, la adopción también exige fortalecer las capacidades de los equipos responsables de proteger la información.
“Ya desde finales de 2025 decidimos asignar un presupuesto específico para fines relacionados con la IA, porque entendemos que es una categoría nueva que requiere su propia atención y sus propios recursos. Y creo que esto seguirá aumentando conforme avance la adopción de IA”, dijo Liber en entrevista.
La inversión ocurre dentro de un mercado de seguridad digital en expansión. IDC estima que las ventas de productos y servicios de seguridad informática en México alcanzarán 1,476 millones de dólares durante 2026, con un crecimiento anual de 24 por ciento. Esa proyección comprende soluciones para proteger la infraestructura tecnológica en general.
Los agentes de IA introducen necesidades específicas porque pueden actuar dentro de las aplicaciones empresariales. Un sistema autorizado para consultar documentos puede requerir permisos distintos de otro encargado de modificarlos. Cuando también tiene capacidad para enviar información, la protección debe abarcar el destino de los datos que utiliza.
El alcance de los accesos
Liber identificó una dificultad en la integración de estas aplicaciones. Para procesar información de distintos departamentos, los agentes reciben acceso a fuentes que antes podían permanecer separadas. La configuración de esas conexiones determina qué contenido queda disponible durante la ejecución de una tarea.
“Observamos que las empresas quieren implementar IA y que esta funciona mejor cuando está muy conectada, es decir, cuando tiene acceso a muchas fuentes de datos para procesar información de múltiples sistemas. Creo que nuestra preocupación está en comprender el alcance de los datos a los que tiene acceso el sistema de IA y si de alguna manera puede utilizarlos en otro lugar”, dijo.
Compartir un asistente de inteligencia artificial con otros empleados puede dejar a su alcance documentos que antes eran privados. Un presupuesto interno, por ejemplo, puede convertirse en información disponible para más personas si el asistente lo utiliza para responder sus consultas.
El riesgo depende de la información que puede consultar y de las acciones que tiene autorizadas. Si también puede modificar documentos o enviar correos, una instrucción equivocada puede alterar archivos de trabajo o hacer llegar datos confidenciales a terceros.
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La necesidad de supervisión comienza durante el desarrollo. Liber explicó que el equipo de seguridad de monday.com trabajó con los responsables de producto para incorporar funciones que permitieran a los clientes controlar el comportamiento de los agentes antes de ponerlos a su disposición.
Un correo puede alterar la tarea
El ejecutivo afirmó que ha observado agentes que intentaron acceder a datos ajenos al propósito para el que fueron configurados. En muchos casos, atribuyó el comportamiento a deficiencias de diseño en los límites establecidos para la aplicación.
Como ejemplo, describió un agente encargado de leer un correo electrónico y entregar un resumen. Un atacante puede introducir en ese mensaje instrucciones para que la aplicación envíe información del equipo a un tercero. El riesgo aparece cuando el sistema interpreta el contenido recibido como una orden que debe ejecutar.
La organización de seguridad de aplicaciones OWASP clasifica ese mecanismo como inyección indirecta de instrucciones. Ocurre cuando un modelo procesa información externa que modifica su comportamiento. Sus consecuencias dependen de las funciones disponibles y de los permisos otorgados al sistema.
OWASP recomienda restringir los privilegios al mínimo necesario para la tarea y solicitar aprobación humana en operaciones de alto riesgo. También plantea separar el contenido externo de las instrucciones que gobiernan la aplicación. La organización advierte que las características de la IA generativa dificultan garantizar una prevención infalible.
En México, Liber encontró una brecha entre el interés por adoptar inteligencia artificial y el conocimiento de las medidas para protegerla. Su observación surge de conversaciones con responsables de seguridad durante su visita al país.
“Lo que aprendimos en nuestras conversaciones es que, mientras muchas empresas intentan adoptar IA, existe una brecha en la comprensión de las distintas técnicas y tecnologías de mitigación disponibles. Actualmente veo un gran esfuerzo de los responsables de seguridad mexicanos por cerrar esa brecha y buscar una mayor comprensión de estas tecnologías”, dijo.
La presión sobre esos equipos también proviene del uso de IA entre los atacantes. Liber advirtió que estas herramientas están disponibles tanto para personas experimentadas como para quienes comienzan a realizar ataques. Esa mayor disponibilidad acompaña los intentos de explotar vulnerabilidades que observa contra su compañía.
El Fondo Monetario Internacional (FMI) advierte en sus Perspectivas de la economía mundial de octubre de 2026 que los ciberataques pueden interrumpir servicios financieros e infraestructura crítica. El informe vincula esa exposición con la digitalización y la dependencia de proveedores tecnológicos comunes, mientras los modelos de IA facilitan amenazas más sofisticadas. Para Liber, la capacidad de ejecutar acciones de manera autónoma requiere supervisión durante su uso.
“Tener capacidades autónomas es algo que debería estar estrictamente supervisado tanto por las empresas que despliegan estos agentes como por la industria y, posiblemente, por los reguladores que deban establecer las reglas para un uso seguro”, dijo.