7 errores que las empresas cometen al usar IA y que pueden poner sus datos en peligro

 

La inteligencia artificial se está convirtiendo rápidamente en una herramienta habitual dentro de las empresas. Se utiliza para redactar documentos, analizar información, programar, atender clientes y automatizar tareas.

Pero existe un problema: muchas organizaciones están incorporando IA más rápido de lo que están adaptando sus sistemas de seguridad.

El informe Cost of a Data Breach 2025 de IBM encontró que el 97 % de las organizaciones que sufrieron un incidente de seguridad relacionado con IA no contaba con controles adecuados de acceso para estos sistemas. Además, el 63 % de las organizaciones analizadas no tenía políticas de gobernanza para gestionar la IA o evitar la proliferación de herramientas no autorizadas.

Estos son siete de los errores que pueden convertirse en un problema serio para cualquier empresa.

1. Introducir información confidencial en una IA sin autorización

Este puede ser uno de los errores más fáciles de cometer.

Un empleado puede copiar en una herramienta de IA un contrato, una base de clientes, información financiera, código fuente o documentos internos para pedir un resumen o realizar un análisis.

El problema aparece cuando la empresa no sabe exactamente cómo se procesan esos datos, qué controles existen o quién puede acceder posteriormente a ellos.

OWASP identifica la divulgación de información sensible como uno de los principales riesgos de las aplicaciones basadas en modelos de lenguaje. Entre la información que puede quedar expuesta se encuentran datos personales, información financiera, documentos legales, credenciales y datos empresariales confidenciales.

Cómo evitarlo: establecer políticas claras sobre qué información puede introducirse en herramientas de IA y utilizar soluciones empresariales con controles de seguridad y acceso adecuados.

2. Permitir que los empleados utilicen cualquier herramienta de IA

Existe un fenómeno conocido como shadow AI: empleados que utilizan herramientas de inteligencia artificial sin que el departamento de tecnología o seguridad las haya autorizado.

El problema no es solamente qué herramienta utilizan.

También importa qué información introducen en ella y qué permisos tiene esa aplicación.

La expansión de estas herramientas está creando nuevos puntos ciegos para los departamentos de seguridad, especialmente cuando los empleados utilizan asistentes de IA, herramientas de programación o agentes autónomos sin supervisión corporativa.

Cómo evitarlo: ofrecer herramientas de IA aprobadas por la empresa y establecer reglas sencillas para su utilización.

3. Confiar demasiado en las respuestas de la IA

La seguridad no consiste solamente en proteger los datos que entran en una IA.

También hay que controlar lo que sale.

Una respuesta generada por un modelo puede contener información incorrecta, código inseguro o instrucciones que posteriormente sean utilizadas dentro de sistemas empresariales.

OWASP considera el manejo incorrecto de las respuestas generadas por los modelos como uno de los riesgos importantes de las aplicaciones de IA.

Cómo evitarlo: ninguna respuesta generada por IA debería pasar directamente a sistemas críticos sin validación cuando pueda afectar a datos, código, operaciones o decisiones empresariales.

4. No protegerse contra el “prompt injection”

El prompt injection ocurre cuando una instrucción maliciosa consigue modificar el comportamiento esperado de un sistema de IA.

Puede ocurrir, por ejemplo, cuando un agente analiza un documento, una página web o un correo electrónico que contiene instrucciones ocultas diseñadas para manipularlo.

OWASP sitúa Prompt Injection (LLM01:2025) como el primer riesgo de su lista actual para aplicaciones de IA generativa.

El problema aumenta cuando la IA tiene acceso a otras herramientas.

Un atacante podría intentar conseguir que el sistema revele información, ejecute determinadas acciones o acceda a recursos que deberían estar protegidos.

Cómo evitarlo: limitar los permisos de los agentes, validar las entradas, controlar las herramientas a las que pueden acceder y mantener supervisión sobre acciones sensibles.

5. Darle demasiados permisos a un agente de IA

Los nuevos agentes de inteligencia artificial pueden hacer mucho más que responder preguntas.

Dependiendo de cómo estén configurados, pueden acceder a bases de datos, enviar mensajes, utilizar aplicaciones, modificar archivos o ejecutar determinadas acciones.

Eso significa que un error de configuración puede tener consecuencias mucho mayores que una respuesta equivocada.

OWASP identifica la agencia excesiva como uno de los riesgos relevantes de los sistemas LLM. Cuantos más permisos tenga un agente, mayor puede ser el impacto de una manipulación o un error.

Cómo evitarlo: aplicar el principio de mínimo privilegio. Un agente solamente debería tener acceso a los sistemas y datos estrictamente necesarios para realizar su función.

6. Conectar la IA con sistemas empresariales sin evaluar los riesgos

La verdadera transformación empresarial comienza cuando la IA deja de ser simplemente un chatbot y empieza a conectarse con otras aplicaciones.

Un agente puede interactuar con correo electrónico, almacenamiento cloud, CRM, ERP, bases de datos o herramientas de desarrollo.

Eso aumenta enormemente su utilidad, pero también amplía la superficie de ataque.

IBM advierte que la rápida adopción de IA puede superar las capacidades de seguridad y gobernanza de las organizaciones, creando una acumulación de riesgos que posteriormente resulta más costosa de solucionar.

Cómo evitarlo: evaluar cada conexión antes de habilitarla, limitar permisos y registrar las acciones realizadas por los sistemas de IA.

7. Pensar que instalar una herramienta de seguridad es suficiente

La seguridad de la IA no se resuelve comprando un único programa.

Las empresas necesitan combinar controles técnicos, políticas internas, supervisión y formación de empleados.

También deben revisar periódicamente qué herramientas de IA utilizan sus trabajadores y qué información puede acceder cada sistema.

La propia IBM encontró una diferencia importante: aunque la adopción de IA puede aumentar los riesgos, las organizaciones que utilizan ampliamente IA para reforzar sus defensas pueden conseguir importantes ahorros en los costes asociados a las filtraciones de datos.

La IA puede ser segura, pero necesita reglas

El problema no es utilizar inteligencia artificial.

El verdadero riesgo aparece cuando una empresa incorpora estas herramientas sin saber qué datos manejan, qué permisos tienen y qué pueden hacer en nombre de los empleados.

La situación está cambiando rápidamente. Las empresas están pasando de utilizar simples asistentes de IA a implementar sistemas capaces de actuar sobre sus propios procesos.

Eso significa que la ciberseguridad tendrá que evolucionar al mismo ritmo.

Para las empresas, la regla más importante es sencilla: cuanto más poder tenga una IA dentro de la organización, mayores deben ser los controles de seguridad que la acompañen.

La inteligencia artificial puede ahorrar tiempo, reducir costes y aumentar la productividad. Pero si se implementa sin seguridad, también puede convertirse en una nueva puerta de entrada para los atacantes.

IBM — Cost of a Data Breach Report

OWASP — Top 10 de riesgos de seguridad en aplicaciones de IA generativa