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El duelo de redes neuronales: IA ofensiva vs. IA defensiva en ciberseguridad

Descubra cómo la IA está transformando los ciberataques y qué estrategias de ciberseguridad protegen mejor a su organización.

Durante años, un correo mal escrito, una traducción extraña o un mensaje demasiado genérico podían encender las alarmas. La inteligencia artificial generativa está eliminando muchas de esas señales.

Hoy, un atacante puede producir en segundos mensajes bien redactados, contextualizados y adaptados al idioma, al cargo o al momento concreto de una organización. También puede reforzar técnicas conocidas como phishing, vishing, fraude por correo corporativo o suplantación mediante audio y video.

Para la alta dirección, la pregunta ya no es únicamente si la organización utiliza inteligencia artificial. Es otra: ¿qué ocurre cuando una comunicación fraudulenta parece legítima y el atacante puede actuar prácticamente a velocidad de máquina?

¿Cómo está cambiando la IA los ciberataques?

La inteligencia artificial no ha creado una nueva categoría de ciberdelito. Lo que está haciendo es aumentar la velocidad, escala y precisión de técnicas que ya funcionaban.

Según el CrowdStrike 2026 Global Threat Report, los ataques de adversarios habilitados por IA aumentaron 89% interanual en 2025. El mismo informe registró un breakout time —el intervalo entre el acceso inicial y el movimiento lateral— de apenas 27 segundos en el caso más rápido observado. (CrowdStrike.com)

27 segundos

Tiempo de propagación más rápido registrado.

+89%

Aumento de los ataques de adversarios habilitados por IA.

Fuente: CrowdStrike 2026 Global Threat Report

Para una empresa, esto reduce de manera drástica el margen para detectar, analizar y contener una intrusión. Precisamente lo que la IA está consiguiendo es acelerar la velocidad, la escala y sofisticación de los ataques, mientras amplía también las posibilidades de detección y respuesta. (Marsh)

El duelo de redes neuronales ya está en marcha

La nueva carrera de ciberseguridad puede entenderse como un duelo entre sistemas que aprenden.

Por un lado, los atacantes utilizan IA para automatizar reconocimiento, generar mensajes hiperpersonalizados, adaptar señuelos y acelerar distintas fases de una intrusión.

Por otro, los equipos de seguridad utilizan IA y aprendizaje automático para identificar anomalías, analizar grandes volúmenes de actividad, priorizar alertas y detectar comportamientos que podrían pasar inadvertidos mediante reglas tradicionales.

No se trata simplemente de “IA contra IA”. La diferencia está en quién aprende antes y quién convierte ese aprendizaje en una acción útil.

Para la alta dirección, la implicación es directa: si el atacante aprende más rápido que la organización, aumenta la probabilidad de que una anomalía digital se convierta en fraude, interrupción operativa, pérdida financiera o daño reputacional. Cuando “parece legítimo” deja de ser una garantía.

La identidad se está convirtiendo en un perímetro crítico

Credenciales comprometidas, accesos remotos, privilegios excesivos o configuraciones deficientes pueden abrir rutas hacia activos estratégicos. Marsh señala además que cinco de las diez principales tácticas MITRE están basadas en identidad. (Marsh)

La IA añade una dificultad: el fraude puede parecer cada vez más auténtico.

Un mensaje puede reproducir el tono de un directivo. Una llamada puede imitar una voz conocida. Una solicitud puede hacer referencia a un proyecto real. Por eso, la pregunta deja de ser: “¿parece real?” y pasa a ser: “¿hemos verificado que realmente lo sea?”

La respuesta exige combinar autenticación resistente al phishing, gestión de privilegios, monitoreo continuo y principios de Confianza Cero. (Marsh)

La capacitación sigue siendo esencial, pero ya no puede trabajar sola

No es razonable esperar que una persona identifique siempre aquello que la tecnología está aprendiendo precisamente a hacer indistinguible de una comunicación legítima.

La protección necesita varias capas: personas preparadas, controles de identidad, procesos de verificación, autenticación robusta, monitoreo y tecnología capaz de detectar comportamientos anómalos.

En este nuevo entorno, verificar no significa desconfiar: significa proteger el negocio.

La defensa también puede aprender

La misma tecnología que acelera al atacante puede reforzar detección y respuesta.

El reto ya no consiste únicamente en desplegar controles, sino en comprobar si funcionan frente a tácticas reales. Por eso ganan relevancia metodologías como BAS —simulación de brechas y ataques—, CTEM —gestión continua de exposición a amenazas— y ejercicios de Red Team. (Marsh)

Para el CISO, la pregunta evoluciona de “¿tenemos el control?” a “¿sabemos que funcionará cuando alguien intente superarlo?”

Invertir más no significa necesariamente estar mejor protegido

Las organizaciones ya están reaccionando. Investigaciones recientes de Marsh muestran que 66% de las organizaciones a nivel global planea incrementar su inversión en ciberseguridad durante el próximo año para reforzar tecnología, mitigación, preparación ante incidentes y talento. (Marsh)

Pero para la alta dirección, la cuestión no debería ser solo cuánto invertir.

La pregunta es qué inversiones reducen realmente la exposición, qué controles necesitan reforzarse y qué capacidad de recuperación tiene la organización.

La ventaja no estará necesariamente en tener más IA, sino en combinar mejor tecnología, identidad, verificación y decisiones humanas.

Hable con un representante de Marsh

Converse con un especialista de Marsh para identificar sus principales exposiciones frente a amenazas habilitadas por IA y fortalecer la resiliencia de su organización.

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