Seguridad y cumplimiento de IA en entornos empresariales.

IA en Latinoamérica: adopción acelerada conlleva nuevos retos

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La rápida adopción de la IA en empresas latinoamericanas exige priorizar la seguridad y gobernanza de datos. En la región, las compañías están incorporando IA más rápido que el promedio mundial. Un estudio de IBM reveló que el 67% de los profesionales de tecnología en países como Argentina, Brasil, Chile, México y Perú afirma que sus organizaciones aceleraron el uso de IA en los últimos 24 meses, superando la media global de 59%. Los usos más comunes van desde asistentes digitales y automatización de TI hasta marketing y ventas, mostrando que la IA ya es parte integral de diversos sectores. Además, prácticamente 95% de los ejecutivos en Latam espera que los modelos de IA jueguen un rol clave en sus estrategias empresariales.

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Esta rápida adopción evidencia grandes oportunidades de eficiencia y crecimiento. De hecho, se proyecta que el mercado de IA en LATAM crezca cerca de 23% anual, pasando de un valor de $4.710 millones en 2024 a más de $30.200 millones para 2033. Sin embargo, el avance vertiginoso también expone brechas en preparación. Muchas empresas aún se encuentran en fases iniciales de implementación de IA – cerca del 72% en etapa exploratoria o de pruebas según un estudio de MIT Tech Review y NTT Data – y enfrentan desafíos como escasez de talento especializado, infraestructura limitada y preocupaciones sobre seguridad de los datos. En este contexto, la seguridad informática y el cumplimiento normativo se han vuelto prioridades indispensables para aprovechar el potencial de la IA sin comprometer la confidencialidad, integridad ni la confianza de clientes y reguladores.

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Principales riesgos: exposición de datos, sesgos y nuevas amenazas

A medida que las empresas integran soluciones de IA, emergen riesgos de ciberseguridad particulares de estas tecnologías. Identificar estos riesgos es el primer paso para gestionarlos adecuadamente. Entre los desafíos más importantes destacan:

• Exposición de datos confidenciales: Las aplicaciones de IA suelen manejar grandes volúmenes de información sensible (ej. datos de clientes, propiedad intelectual). Una configuración deficiente o uso imprudente puede llevar a filtraciones de datos. De hecho, 62% de las empresas latinoamericanas sufrió al menos una filtración en el último año. Por ejemplo, en 2023 empleados de una empresa tecnológica global introdujeron código y notas internas en un chatbot de IA en la nube, sin darse cuenta de que estaban compartiendo información confidencial con el servidor externo. Estos casos evidencian que un simple descuido – como una API expuesta, una base de datos sin proteger o empleados ingresando datos sensibles en herramientas de IA públicas – puede resultar en robo de información o fugas masivas. Las consecuencias van desde sanciones legales hasta pérdida de la confianza de clientes, por lo que las empresas deben extremar precauciones para proteger datos durante el desarrollo y uso de la IA.

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• Sesgos algorítmicos y decisiones injustas: Los sistemas inteligentes aprenden de datos históricos, lo que puede incorporar prejuicios sociales en sus resultados. Si un modelo no es cuidadosamente entrenado y auditado, podría discriminar a ciertos grupos en escenarios como selección de personal, concesión de créditos o atención al cliente. Se han documentado casos donde la IA falló en reconocer adecuadamente rostros de personas con piel más oscura, o donde un algoritmo de contratación penalizaba currículos que contenían la palabra “mujer”, excluyendo candidatas calificadas. Estos sesgos no solo provocan impactos éticos y reputacionales, sino también riesgos de incumplir leyes antidiscriminatorias. En sectores regulados (finanzas, recursos humanos, sector público), un resultado sesgado de IA podría violar normativas de igualdad de oportunidades o derechos del consumidor. Por ello, las empresas deben monitorear y mitigar activamente los sesgos en sus modelos, asegurando transparencia y explicabilidad. La buena noticia es que existe conciencia al respecto: el 90% de los profesionales de TI señala que los consumidores prefieren servicios de empresas con transparencia y un marco ético claro en el uso de datos y modelos de IA, lo que incentiva a corregir sesgos y ser abiertos sobre cómo opera la IA.
• Ciberamenazas potenciadas por IA: Los mismos avances en IA que benefician a las empresas también están siendo explotados por ciberdelincuentes. Herramientas de IA generativa permiten lanzar ataques más sofisticados y difíciles de detectar. Un informe reciente muestra que 81% de las empresas latinoamericanas percibe los ciberataques impulsados por IA como una amenaza seria para sus operaciones. Y no es para menos: hoy en día existen deepfakes ultra realistas para engañar vía videollamadas, voces sintéticas clonadas para fraudes telefónicos, y phishing automatizado con textos impecables generados por IA. Los atacantes usan IA para evadir sistemas de detección, imitar comportamiento humano e incluso probar contraseñas de forma más efectiva identificando patrones comunes. Expertos advierten que pronto podríamos ver ataques como el data poisoning, donde se manipulan datos de entrenamiento para sesgar el modelo de una empresa. La sofisticación creciente de estas amenazas exige que las organizaciones refuercen su postura de seguridad. No basta con proteger los sistemas tradicionales; ahora hay que contemplar vectores de ataque dirigidos específicamente a los modelos de IA y sus cadenas de suministro de datos. De hecho, 94% de los profesionales en seguridad en la región creen que el uso de IA por hackers seguirá en aumento en los próximos dos años. Esto obliga a las empresas a evolucionar sus estrategias defensivas, combinando soluciones clásicas con nuevas técnicas de ciberdefensa apoyadas en IA para estar un paso adelante.

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Cumplimiento normativo y mejores prácticas de seguridad en IA

El panorama regulatorio está comenzando a ponerse al día con la rápida expansión de la IA en los negocios. Las empresas deben navegar un entramado de normas de seguridad de la información y leyes de protección de datos, además de lineamientos sectoriales, para asegurar que sus implementaciones de IA cumplan con los requerimientos legales y estándares éticos esperados. Afortunadamente, existen marcos y buenas prácticas que sirven de guía para lograr un despliegue responsable de estas tecnologías:

Certificaciones internacionales como ISO 27001 ayudan a las empresas de IA a demostrar un compromiso sólido con la seguridad y el cumplimiento. Estándares internacionales de seguridad: Una de las referencias clave es la ISO/IEC 27001, estándar global para sistemas de gestión de seguridad de la información. Obtener la certificación ISO 27001 implica que la empresa ha implementado controles rigurosos para proteger la confidencialidad, integridad y disponibilidad de sus datos. Esto es especialmente valioso en proyectos de IA, ya que se manejan datos estratégicos y personales. Un marco ISO 27001 obliga a evaluar riesgos (incluyendo los asociados a modelos de IA), establecer políticas de control de accesos, cifrado, copias de seguridad, gestión de incidentes, entre otros. Según expertos, certificarse no solo reduce la probabilidad de brechas, sino que demuestra ante clientes y reguladores un compromiso real con la seguridad y el cumplimiento. De hecho, en Latinoamérica cada vez más startups de IA buscan esta certificación para poder trabajar con grandes corporaciones que la exigen como requisito de confianza.

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Leyes de protección de datos y sectoriales: Latinoamérica avanza en marcos regulatorios similares al GDPR europeo para salvaguardar la información personal, lo que impacta directamente a las soluciones de IA. Países como Brasil (Ley General de Protección de Datos, LGPD), México (Ley Federal de Protección de Datos Personales) o Colombia (Ley 1581 de 2012) establecen principios de consentimiento, minimización y seguridad que deben respetarse cuando se usan datos personales en modelos de IA. Por ejemplo, la Ley 1581 en Colombia y la Ley de Protección de Datos Personales en Chile obligan a las empresas a implementar medidas de seguridad robustas y solo tratar datos con finalidades legítimas. Asimismo, en sectores altamente regulados como financiero, existen disposiciones específicas. La Ley Fintech de México (2018) impone a las plataformas de tecnología financiera requerimientos estrictos de seguridad de la información, auditorías y controles internos, para garantizar la confidencialidad de datos de clientes y prevenir fraudes. En banca tradicional, las superintendencias y bancos centrales de la región también emiten guías de riesgo tecnológico que abarcan el uso de algoritmos (por ejemplo, evaluar que un modelo automatizado de crédito no viole normativas de riesgo crediticio o anti-discriminación). A nivel internacional, iniciativas como la propuesta de Reglamento Europeo de IA (AI Act) y las recomendaciones de la OCDE sobre IA confiable están marcando la pauta, y es previsible que los países latinoamericanos adopten criterios similares de transparencia, rendición de cuentas y equidad en el uso empresarial de IA. Por ello, las organizaciones deben monitorear y anticipar cambios regulatorios, incorporando consideraciones legales desde el diseño de sus sistemas (“privacy by design” y “AI ethics by design”).

Mejores prácticas de seguridad y gobierno de IA: Más allá de cumplir la letra de la ley, las empresas pueden adoptar voluntariamente una serie de mejores prácticas para reforzar la seguridad de las soluciones de IA y construir una cultura interna de cumplimiento:

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• Gobernanza de datos y modelos: Establecer comités o responsables de gobernanza de IA que supervisen todo el ciclo de vida de los algoritmos – desde la obtención de datos de entrenamiento hasta la implementación y monitoreo. El 92% de los profesionales TI coincide en que la capacidad de gobernar los datos y la IA de punta a punta es fundamental para confiar en estas tecnologías. Documentar cómo se entrenan los modelos, qué datos utilizan, y llevar registros de versiones y cambios ayuda a auditar su comportamiento y explicarlo a autoridades si es necesario.

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• Protección de datos en todo momento: Aplicar técnicas de anonimización o pseudonimización de datos personales antes de usarlos en el entrenamiento de IA, minimizando la exposición de información sensible. Asegurar el cifrado de datos tanto en tránsito como en reposo dentro de las plataformas de IA. Implementar controles de acceso estrictos: solo el personal autorizado debe poder ver datos confidenciales o ajustar modelos críticos. También se recomienda monitorear y registrar las interacciones de sistemas de IA (logs) para detectar usos indebidos o exfiltración de datos.

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• Políticas claras y capacitación: Desarrollar políticas internas sobre el uso aprobado de herramientas de IA, incluyendo prohibiciones de introducir secretos comerciales o datos privados en servicios de IA públicos sin aprobación. El caso de Samsung ilustró la importancia de esto, pues luego de las filtraciones involuntarias, la empresa restringió el uso de chatbots externos e impuso límites de tamaño en las consultas. Adicionalmente, capacitar regularmente a los empleados en concientización sobre seguridad de IA – desde desarrolladores hasta usuarios de negocio – para que entiendan riesgos como ingeniería social con deepfakes o fuga de información por descuido.

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• Detección y respuesta a amenazas con IA: Aprovechar la IA como aliada en la ciberseguridad. Muchas empresas están implementando sistemas impulsados por inteligencia artificial para detectar anomalías en el tráfico de red, identificar patrones de ataque en tiempo real y responder más rápidamente. Esto es esencial dado que los atacantes usan tácticas automatizadas. Por ejemplo, herramientas de Machine Learning pueden analizar miles de eventos por segundo y alertar de un posible intento de intrusión dirigido a un modelo de IA o a la infraestructura tradicional. Integrar estas soluciones de seguridad AI-driven, junto con planes de respuesta a incidentes actualizados que contemplen escenarios como un modelo comprometido o decisiones erróneas masivas, mejora la resiliencia global de la organización.

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• Evaluaciones éticas y pruebas periódicas: Incorporar evaluaciones de impacto algorítmico y auditorías éticas antes de desplegar sistemas de IA que tomen decisiones sobre personas (p. ej., en recursos humanos, finanzas, salud). Herramientas de auditoría pueden revelar sesgos o resultados anómalos para corregirlos previo a producción. Asimismo, realizar pruebas de penetración y análisis de vulnerabilidades específicos a los sistemas de IA (revisando, por ejemplo, la robustez del modelo ante intentos de input injection o la seguridad de las API que proveen sus resultados). La mejora continua es clave: los modelos deben recalibrarse y las medidas de seguridad actualizarse conforme evolucionan las amenazas y se disponga de nuevos datos.

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Al seguir estas prácticas, las empresas pueden no solo prevenir incidentes costosos, sino también fomentar una cultura de IA ética. Esto último genera confianza en el mercado y ante los reguladores, posicionando a la organización como pionera responsable en el uso de inteligencia artificial.

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Oportunidades futuras y conclusiones

La implementación segura de la IA no debe verse como un freno a la innovación, sino como un habilitador de su sostenibilidad a largo plazo. América Latina se encuentra en un momento decisivo: las inversiones en IA están en auge y el potencial de transformación es enorme, con estimaciones de crecimiento económico significativo ligado a la adopción de estas tecnologías. En este contexto, las empresas que inviertan hoy en robustecer la seguridad y la ética de sus soluciones de IA estarán mejor posicionadas para cosechar los beneficios mañana. Un entorno de confianza facilita la colaboración entre organizaciones, clientes que adoptan con entusiasmo las nuevas herramientas, y autoridades dispuestas a permitir innovaciones porque saben que se toman en serio los riesgos.

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Ya se observan señales alentadoras. Por ejemplo, una encuesta indica que prácticamente todas las grandes empresas latinoamericanas reconocen el impacto transformador de la IA y 97% ya tienen planes para adoptarla en el corto plazo de alguna forma. Sin embargo, también impera la prudencia: los líderes comprenden que sin la debida diligencia en seguridad, cualquier ganancia podría revertirse ante un incidente grave. Construir IA confiable brinda ventaja competitiva. Clientes y usuarios demuestran preferencia por servicios inteligentes donde se respeta su privacidad y se les brinda transparencia, algo que el 90% de los profesionales considera vital para ganar la confianza del consumidor. Asimismo, contar con certificaciones y cumplimiento probado abre puertas a nuevos negocios; en Latinoamérica, disponer de un sello internacional como ISO 27001 puede ser el factor diferenciador para cerrar contratos con corporaciones multinacionales o con el sector financiero.

En Nerds.ai creemos que la inteligencia artificial solo genera verdadero valor cuando se implementa con responsabilidad, seguridad y enfoque humano. Acompañamos a empresas en América Latina en este camino, integrando IA de forma ética, cumpliendo estándares como ISO 27001 y adaptándonos a los marcos regulatorios locales. Porque construir confianza es tan importante como innovar.

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Fuentes:

-IA en las empresas latinoamericanas: desafíos éticos y de implementación

-Las empresas de Latinoamérica adoptan la IA rápidamente: ¿Para qué la usan?

-El español impulsa la inteligencia artificial global

-Hoja de ruta de la IA en Latinoamérica: cuáles son los próximos desafíos

-Panorama de ciberseguridad en Latinoamérica: ¿qué riesgos enfrentan las empresas?

-Empleados de Samsung filtran información confidencial por usar ChatGPT

-ISO 27001 para empresas de inteligencia artificial (IA)

-10 casos donde la Inteligencia Artificial jugó en contra de la diversidad

-El 81% de las empresas en América Latina considera que los ciberataques con IA son una seria amenaza

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