Entonces, ¿la IA es una aliada o una enemiga para la ciberseguridad? Su impacto depende de quién la utiliza, con qué información y para qué finalidad. Para las empresas, lo más importante es saber aprovechar su capacidad defensiva sin ignorar los riesgos que introduce.
La Inteligencia Artificial como aliada de la ciberseguridad
Uno de los principales desafíos de los equipos de seguridad de la actualidad es el volumen de información que deben revisar. Accesos, conexiones, correos, dispositivos, aplicaciones y servicios en la nube generan millones de eventos cada día. Entre todos ellos puede esconderse una actividad anómala, una credencial comprometida o el inicio de un ataque.
Gracias a la IA es posible analizar toda esa información de forma ininterrumpida, relacionar señales y detectar comportamientos que se alejan de la actividad habitual, en tan solo segundos. Una conexión desde una ubicación inesperada, una descarga masiva de archivos o el acceso a recursos poco frecuentes pueden parecer hechos aislados, pero analizados en conjunto, pueden revelar un incidente grave.
Detección y respuesta más rápidas
Los controles tradicionales se apoyan en reglas, firmas e indicadores asociados a amenazas conocidas. Siguen siendo imprescindibles, pero pueden resultar insuficientes frente a ataques nuevos o al uso de credenciales legítimas robadas.
La realidad es que, en un incidente, unos minutos pueden marcar la diferencia. La IA puede aislar un dispositivo, bloquear una conexión, suspender temporalmente una cuenta o priorizar una alerta de forma automática, facilitando así el trabajo de los equipos de ciberseguridad. También agrupa eventos relacionados y asigna niveles de riesgo para reducir el ruido y facilitar el trabajo de los especialistas.
Cuando la Inteligencia Artificial trabaja para el atacante
El problema surge cuando las capacidades que hacen útil a la IA para la defensa (velocidad, automatización, análisis y generación de contenidos) también pueden emplearse con fines maliciosos.
Phishing más convincente
Las herramientas generativas permiten crear correos bien redactados, coherentes y adaptados al idioma, al sector o al estilo de comunicación de una empresa. Los atacantes también pueden utilizar información pública a través de análisis OSINT, procedente de páginas corporativas, redes sociales y perfiles profesionales para preparar mensajes dirigidos a personas concretas. Claramente, un correo que conoce el nombre de un proveedor, un proyecto activo o el cargo del destinatario resulta mucho más difícil de distinguir de una comunicación legítima.
Como se recoge en el informe “Ciberataques, IA y Estrategia: Informe de Ciberseguridad de 2025” de Excelia, los modelos de lenguaje ya están impulsando campañas de phishing y smishing más personalizadas y difíciles de detectar mediante filtros convencionales. También resalta un crecimiento importante en el robo de credenciales y la automatización de los vectores de ataque gracias a esta nueva tecnología.
Suplantaciones con voz, imagen y vídeo
Otro de los grandes peligros que ha traído la Inteligencia Artificial son los deepfakes. La IA generativa permite recrear voces, rostros y gestos con un realismo asombroso. De eta forma, ya hemos visto casos en los que un atacante puede simular una llamada de un directivo, generar una nota de voz o participar en una videollamada manipulada para solicitar una transferencia, compartir una contraseña o modificar unos datos bancarios.
Este tipo de fraude atenta directamente contra uno de los controles humanos más habituales: los sentidos. Ver o escuchar a alguien conocido ya no siempre basta para confirmar quién está al otro lado.
Ataques automatizados
La IA, además de ampliar la tipología de ataques y de facilitar su puesta en marcha, puede dar un paso más a la hora de ayudar a recopilar información sobre una organización, localizar puntos débiles, probar credenciales o incluso adaptar los intentos de ataque según la respuesta obtenida.
Otro de los grandes peligros que implica es su capacidad para modificar código malicioso, de manera que el atacante sea capaz de crear diferentes variantes específicamente diseñadas para evitar controles tradicionales. Esto no significa que cualquier herramienta pueda desarrollar por sí sola un ataque avanzado, pero en malas manos sí que reduce el tiempo y los conocimientos necesarios para ejecutar determinadas fases de una campaña de malware.
La IA también necesita protección
Los propios sistemas de Inteligencia Artificial pueden convertirse en objetivos de ataque. Un modelo puede ser manipulado mediante datos contaminados, instrucciones diseñadas para eludir sus restricciones o accesos no autorizados a la información con la que trabaja. Si un atacante altera los datos de los que depende un modelo, puede provocar que genere resultados poco fiables. Cuando una herramienta está conectada a bases de datos, aplicaciones empresariales o automatizaciones, una instrucción maliciosa puede provocar una filtración o una acción no autorizada. Por esta razón, es necesario controlar la integridad de los datos, limitar permisos, separar funciones y exigir validación humana en cualquier acción sensible. Sigue necesitando contexto, gobierno y supervisión.
Cómo mantener la IA del lado de la defensa
Como hemos visto, esta tecnología es capaz de lo mejor y lo peor, en función de quién la utilice y con qué fin. Hace que los ataques sean más rápidos, personalizados y convincentes, pero también permite detectar señales que una persona no podría analizar a tiempo.
La diferencia no dependerá únicamente de quién disponga de la tecnología más avanzada. Dependerá de quién la integre mejor dentro de una estrategia de seguridad, con datos protegidos, responsabilidades definidas, controles verificables y profesionales preparados para intervenir.
La IA puede reforzar la resiliencia de una organización. Pero solo será una verdadera aliada cuando se utilice con conocimiento, supervisión y una estrategia de ciberseguridad capaz de evolucionar al mismo ritmo que las amenazas.
