¿Cómo gestionar los riesgos de la IA en tu empresa?

La inteligencia artificial está impulsando la transformación digital de las empresas y redefiniendo la manera en que las organizaciones detectan, analizan y gestionan riesgos.

En un entorno cada vez más complejo y digitalizado, donde las amenazas pueden surgir en segundos y escalar rápidamente, contar con soluciones tecnológicas predictivas y automatizadas no solo es una ventaja competitiva, sino una necesidad para garantizar el cumplimiento normativo y evitar interrupciones operativas.

Sin embargo, como menciona la consultora EY, “la IA es tanto una forma de gestionar riesgos como una fuente de nuevas amenazas que deben identificarse y controlarse adecuadamente”. Adoptar esta tecnología sin una estrategia clara ni un modelo sólido de gobernanza puede amplificar riesgos legales, reputacionales y operativos.

La gestión de riesgos de la IA: una necesidad estratégica

Aspectos como la privacidad de los datos, la ciberseguridad y los dilemas éticos y legales siguen siendo áreas con brechas significativas en muchas organizaciones.

Un estudio del IBM Institute for Business Value revela que el 96 % de los líderes empresariales considera que la implementación de IA generativa incrementa el riesgo de sufrir violaciones de seguridad.

A pesar de esta conciencia, solo el 24 % de los proyectos de IA generativa cuentan con medidas de protección activas.

Esto evidencia la necesidad urgente de integrar estrategias de gestión de riesgos que permitan aprovechar el potencial de la IA sin comprometer la seguridad ni los principios éticos.

Principales riesgos asociados al uso de IA

Las amenazas asociadas a la IA se clasifican comúnmente en cuatro grandes categorías:

• Riesgos de datos (como calidad, privacidad o sesgos)
• Riesgos del modelo (errores algorítmicos o resultados no previstos)
• Riesgos operacionales (fallos en la implementación o mantenimiento)
• Riesgos éticos-legales (como discriminación, opacidad o incumplimiento normativo)

Además, de acuerdo con Thomson Reuters, están evolucionando los principales casos de uso de GenAI en este ámbito, comparando su adopción entre 2024 y 2025, donde algunas funciones están ganando mayor relevancia estratégica dentro de los equipos de cumplimiento, auditoría y análisis de riesgo:

Si estos no se abordan correctamente, pueden derivar en consecuencias graves, como sanciones regulatorias, pérdida de confianza pública, filtraciones de información o daños económicos considerables.

¿Cómo contribuye la IA en la gestión de riesgos?

La IA en la gestión de riesgos consiste en el uso de algoritmos de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y análisis predictivo para:

• Identificar patrones ocultos en los datos
• Predecir eventos antes de que ocurran
• Automatizar respuestas frente a amenazas
• Mejorar el cumplimiento normativo y la auditoría interna

Ventajas estratégicas de la IA en la gestión de riesgos

• Análisis predictivo en tiempo real para anticipar disrupciones.
• Automatización de tareas repetitivas (compliance, monitoreo, reportes).
• Mejora en la toma de decisiones basada en datos y sin sesgos cognitivos.
• Reducción de pérdidas operativas al identificar amenazas antes de que escalen.
• Cumplimiento normativo más ágil mediante revisión automatizada de leyes y políticas.

Con el apoyo soluciones de ciberseguridad respaldadas por IA, hoy es posible automatizar flujos de trabajo contra amenazas, realizando copias de seguridad en el instante en que se detecta un comportamiento sospechoso.

Esto permite restaurar servicios casi en tiempo real en caso de un ciberataque, en el siguiente video te explicamos todos los detalles:

Además, para enfrentar de forma estructurada estas amenazas asociadas a la inteligencia artificial, cada vez más organizaciones están adoptando marcos de gestión de riesgos específicos para IA.

Marcos para una gestión responsable de los riesgos de la IA

Estos marcos actúan como referencias prácticas que cubren todo el ciclo de vida de la tecnología, desde su diseño hasta su monitoreo y mejora continua.

Por ejemplo, KPMG señala que la IA debe estar integrada en el marco general de riesgos empresariales para abordar amenazas que van desde ciberataques hasta desastres naturales.

Su objetivo principal es asegurar que el uso de la IA esté alineado con principios éticos, que se minimicen las amenazas técnicas y operativas, y que se cumplan los requisitos normativos que aplican en cada industria o región.

Este enfoque no solo mitiga riesgos durante la transformación digital de las empresas, sino que también fortalece la confianza de clientes, reguladores y stakeholders, lo que permite a las organizaciones crecer de manera ética, segura y sostenible en la era de la inteligencia artificial.

Ciclo de gestión integral de riesgo​ de acuerdo con KPMG:

El uso de herramientas de inteligencia artificial trae grandes beneficios operativos, pero también implica nuevos riesgos de seguridad que deben ser gestionados con tecnología avanzada.

Adopta la inteligencia artificial sin comprometer la seguridad de tu empresa

Con soluciones de ciberseguridad como Cisco Umbrella, es posible proteger tu infraestructura y operaciones mientras adoptas IA de forma segura.

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