Los equipos de seguridad deben liderar la adopción de IA porque entienden el riesgo, los controles de datos y el cumplimiento. Al involucrarse temprano, pueden diseñar medidas de seguridad, prevenir la TI en la sombra y cumplir con obligaciones emergentes (por ejemplo, Ley de IA de la UE). Esta postura proactiva ofrece una integración de IA más segura y rápida, y un valor sostenido para el negocio.

La IA está transformando la forma en que las organizaciones planifican, construyen y aseguran productos digitales. Si los equipos de seguridad esperan al margen, repetirán el mayor error de la era de la nube: aplicar controles después de que las decisiones ya se hayan tomado. Cuando los CISOs lideran desde el principio, la IA ofrece valor más pronto, con las medidas adecuadas, menos sorpresas y una clara responsabilidad.

Lo que ha cambiado y por qué importa ahora

• La regulación es real y escalonada. La Ley de IA de la UE entrará en vigencia el 1 de agosto de 2024, con prohibiciones sobre casos de uso prohibidos a partir de febrero de 2025 y requisitos más amplios aumentando hasta el 2026. Los programas que comienzan ahora pueden cumplir de manera creíble.

• Existen fundamentos de gobernanza. ISO/IEC 42001 (sistemas de gestión de IA) y el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST te proporcionan un modelo operativo para el riesgo de IA, la evaluación de impacto y la supervisión continua.

• La orientación del Reino Unido es práctica y liderada por la seguridad. La guía de desarrollo seguro de IA del NCSC y el Código de Prácticas de Ciberseguridad de IA del gobierno del Reino Unido describen expectativas seguras por defecto para constructores y compradores.

El caso para la adopción de IA liderada por la seguridad

Seguridad conoce los datos, las joyas de la corona y los modos de falla. Cuando el equipo lidera, puede:

1. Reducir el riesgo antes. Involúcrate durante el descubrimiento y diseño para establecer reglas de clasificación de datos, políticas de uso del modelo y rutas de aprobación, antes de que arraigue la TI en la sombra.

2. Acelerar el valor de manera segura. Colabora con producto e ingeniería para aprobar las herramientas correctas, desbloquear equipos y documentar controles para auditorías.

3. Cumplir obligaciones con confianza. Mapea casos de uso de IA a categorías de la Ley de IA de la UE, aplica controles de ISO/IEC 42001 y demuestra tratamiento de riesgos utilizando el NIST AI RMF.

Seis áreas de enfoque que debe poseer la seguridad

1. Gestión de proveedores. Selecciona proveedores de IA con prácticas de seguridad transparentes, manejo claro de datos (entrenamiento vs. sin entrenamiento) y certificaciones relevantes. Requiere documentación para apoyar el alineamiento con la Ley de IA de la UE y ISO/IEC 42001.

2. Clasificación de datos y medidas de seguridad. Define qué puede ser procesado por qué sistemas de IA, bajo qué protecciones (enmascaramiento, filtrado, redactado), y cómo se manejan los resultados. Aplica la política en las herramientas que realmente usan tus constructores.

3. Protección contra inyección de instrucciones. Trata los LLMs como intérpretes de entradas no confiables. Implementa filtros de contenido, aislamiento de instrucciones y listas de permiso para el uso de herramientas, además de equipos rojos para intentos de violación de seguridad.

4. Controles de acceso para cargas de trabajo de IA. Aplica el menor privilegio para modelos, agentes y conectores. Usa tokens delimitados y acceso justo a tiempo para rutas de acceso a datos sensibles.

5. Gestión del ciclo de vida de los agentes de IA. Regula cómo se crean, prueban, despliegan, monitorean y retiran los agentes, tratándolos como activos de primera clase con propietarios, SLAs y registros de auditoría.

6. Gobernanza y supervisión continua. Monitorea el comportamiento del modelo, deriva, flujos de datos y cambios de terceros. Realiza revisiones programadas, registra decisiones y actualiza DPIAs y registros de riesgos en un ritmo constante. Alinea controles con funciones de ISO/IEC 42001 y RMF de NIST.

Pasos prácticos para comenzar este trimestre

1) Ejecuta un descubrimiento de IA liderado por la seguridad.
Inventaría el uso de IA (autorizado y en la sombra), clasifica los casos de uso por riesgo y mapea a categorías de la Ley de IA de la UE. Documenta brechas y mitigaciones pragmáticas, luego publica una política de una página para que los equipos la sigan.

2) Crea un manual de gobernanza de IA.
Usa la estructura de ISO/IEC 42001 (alcance, liderazgo, riesgo, supervisión de proveedores) más funciones de RMF de IA de NIST (Gobernar, Mapear, Medir, Gestionar) para crear un proceso ligero y repetible.

3) Diseña medidas de seguridad junto con ingeniería.
Incorpora filtros de datos, políticas de secretos y registro en el flujo de trabajo del desarrollador. Agrega verificaciones previas a la confirmación para patrones de instrucciones, alcances de recuperación y conectores salientes.

4) Entrena a los equipos sobre desarrollo seguro de IA.
Utiliza la guía del NCSC para anclar sesiones prácticas sobre diseño, despliegue y operación segura de sistemas de IA; incluye ejercicios sobre inyección de instrucciones y validación de resultados.

5) Prueba con un caso de uso empresarial crítico y de bajo riesgo.
Elige un caso de uso medible (por ejemplo, resumir registros de seguridad, aumentar el modelado de amenazas). Demuestra valor y luego escala.

6) Establece equipos rojos y manuales de incidentes.
Define cómo probar modelos/agentes (violaciones de seguridad, exfiltración de datos) y cómo responder (desactivar herramientas, rotar tokens, notificar a los propietarios, reentrenar políticas).

Cómo esto apoya el cumplimiento (sin desacelerarte)

• Ley de IA de la UE. El descubrimiento temprano y la categorización te ayudan a evitar usos prohibidos, preparar códigos de práctica y cumplir con requisitos de transparencia y gestión de riesgos a medida que se implementan hasta el 2026.

• ISO/IEC 42001. Un sistema de gestión de IA te proporciona una columna vertebral auditable para gobernanza, gestión de proveedores y mejora continua.

• NIST AI RMF. Proporciona un lenguaje compartido y puntos de control para mapear riesgos, medir controles y gestionar cambios.

• Guía del Reino Unido. La guía del NCSC y el Código de Prácticas de Ciberseguridad de IA del Reino Unido hacen que "seguro por defecto" sea concreto para las organizaciones del Reino Unido.

Resumen y próximos pasos

Los equipos de seguridad tienen una oportunidad única para liderar la IA de manera responsable y ser vistos como habilitadores de innovación en lugar de guardianes. Comienza con el descubrimiento, establece una gobernanza ligera y demuestra valor a través de pilotos seguros. Contacta a Generation Digital para diseñar tu manual de gobernanza de IA, alinear herramientas y acelerar la adopción de manera segura.

FAQ

P1. ¿Por qué deben los equipos de seguridad liderar la adopción de IA?
Porque entienden los datos, los riesgos y los controles, y pueden prevenir la TI en la sombra mientras cumplen con obligaciones como la Ley de IA de la UE.

P2. ¿Qué marcos debemos usar para gestionar el riesgo de IA?
ISO/IEC 42001 para un sistema de gestión de IA y NIST AI RMF para el ciclo de vida de riesgos; ambos se complementan.

P3. ¿Qué guía del Reino Unido debemos seguir?
Las Guías para el desarrollo seguro de sistemas de IA del NCSC y el Código de Prácticas de Ciberseguridad de IA del Reino Unido.

P4. ¿Cuáles son los plazos de la Ley de IA de la UE con los que debemos planificar?
Entrada en vigor: 1 de agosto de 2024; prohibiciones de uso prohibido desde el 2 de febrero de 2025; obligaciones más amplias se implementan hasta el 2026 (incluyendo deberes de alto riesgo/GPAI).