Para las organizaciones que están desarrollando una estrategia de IA empresarial, la clave está en mirar más allá de la interfaz. Los líderes deben comprender la diferencia entre un modelo de IA, la aplicación que lo rodea y los agentes capaces de actuar en su nombre.

¿Qué es la IA empresarial?

La IA empresarial es el uso de la inteligencia artificial dentro de una organización para mejorar la toma de decisiones, automatizar procesos, apoyar a los empleados, atender a los clientes o crear nuevos productos y servicios.

Esto puede incluir aplicaciones conocidas, como los asistentes de IA generativa y los copilotos en el lugar de trabajo, así como sistemas más sofisticados integrados en datos internos, aplicaciones y flujos de trabajo empresariales. Cada vez más, también incluye agentes de IA capaces de completar tareas de varias etapas con una participación humana limitada.

La tecnología puede ser potente, pero su adopción satisfactoria depende de algo más que de la simple selección de una plataforma de IA popular. Las organizaciones deben tener en cuenta los datos que se utilizan, el modelo que proporciona la inteligencia, la aplicación que controla la interacción, los sistemas a los que se conecta y los controles de seguridad que regulan lo que puede hacer.

¿Cómo se ha desarrollado la IA generativa?

La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y las redes neuronales existen desde hace décadas.

Las primeras arquitecturas de redes neuronales podían reconocer patrones, pero a menudo tenían dificultades para procesar secuencias largas de información de manera eficiente. Los «transformers» introdujeron un mecanismo conocido como «autoatención», que permite a un modelo evaluar la relevancia de los diferentes elementos de una entrada a la hora de generar una salida.

Esto hizo posible entrenar modelos de forma más eficiente con conjuntos de datos extremadamente grandes. También permitió a los modelos retener más contexto, identificar relaciones complejas y aplicar los patrones aprendidos en un ámbito a tareas de otro.

La arquitectura de los «transformers» sentó las bases para los grandes modelos de lenguaje (LLM) y las aplicaciones de IA generativa que ahora se están adoptando en las empresas. El resultado ha sido una transición de sistemas de IA relativamente limitados a plataformas capaces de generar contenido, analizar información, ayudar en la toma de decisiones y dar soporte a flujos de trabajo cada vez más complejos.

¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje a gran escala?

Los modelos de IA no comprenden las palabras, las imágenes o los sonidos de la misma forma que las personas. Procesan representaciones numéricas de la información.

El texto introducido en un LLM se divide en unidades denominadas «tokens». Estos tokens se convierten en representaciones numéricas que permiten al modelo identificar patrones y relaciones entre ellos. Durante el entrenamiento, los tokens que aparecen con frecuencia en contextos similares se asocian entre sí dentro de un espacio matemático multidimensional.

Por ejemplo, es probable que las palabras «gato» y «perro» se representen de forma más cercana que «gato» y «coche». Aunque «gato» y «coche» se parezcan al escribirlos, los gatos y los perros se mencionan con mayor frecuencia en contextos comparables relacionados con animales, mascotas, alimentación y comportamiento.

La IA multimodal aplica principios similares a otras formas de información, como imágenes, audio y vídeo. Las características visuales, los sonidos y el lenguaje pueden traducirse en representaciones numéricas compatibles, lo que permite a un modelo asociar una fotografía de un gato con la palabra escrita «gato».

Esto permite que las aplicaciones de IA describan imágenes, interpreten el habla y respondan a preguntas sobre vídeos. Sin embargo, el modelo sigue limitándose a reconocer y reproducir patrones. No experimenta ni comprende el mundo como lo hace una persona.

¿Cuál es la diferencia entre un modelo de IA y una aplicación de IA?

El modelo de IA es el motor subyacente que recibe datos de entrada y genera una salida. La aplicación de IA proporciona la interfaz, almacena la información relevante, gestiona el acceso, conecta el modelo con otros sistemas y determina cómo se presenta o utiliza su salida.

Una analogía sencilla consiste en pensar en el modelo como el cerebro y en la aplicación como el cuerpo. El modelo proporciona la capacidad subyacente, mientras que la aplicación permite que esa capacidad interactúe con los usuarios, la información y los sistemas digitales.

Productos como ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude y Gemini son aplicaciones completas. Cada uno de ellos combina uno o más modelos de IA con una interfaz de usuario, almacenamiento de datos, controles de acceso, políticas de seguridad, integraciones y componentes de software adicionales.

El mismo modelo subyacente puede utilizarse en muchas aplicaciones diferentes, entre ellas:

• Plataformas de atención al cliente
• Asistentes de conocimiento internos
• Herramientas de desarrollo de software
• Aplicaciones de análisis de datos
• Plataformas de seguridad
• Flujos de trabajo empresariales automatizados
• Agentes de IA

Comprender esta distinción ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones estratégicas y de seguridad. Implementar un chatbot de IA no es lo mismo que integrar de forma segura un modelo de IA en los sistemas internos. Cada caso de uso plantea requisitos diferentes en materia de identidad, protección de datos, acceso, supervisión y gobernanza.

¿Por qué es importante para la seguridad la distinción entre modelo y aplicación?

Cuando un empleado utiliza una aplicación de IA, el modelo es solo una parte de una pila tecnológica más amplia. La aplicación puede recopilar información del usuario, conservar conversaciones, conectarse a bases de datos, llamar a API externas y acceder a sistemas empresariales.

Esto significa que la seguridad de un servicio de IA empresarial depende de mucho más que del propio modelo. Las organizaciones deben comprender:

• Qué información recopila la aplicación
• Dónde se almacenan las entradas y los resultados
• Si los datos enviados se utilizan para entrenar modelos
• Quién puede acceder a la aplicación y a sus datos
• A qué sistemas empresariales puede acceder la aplicación
• Cómo se gestionan las identidades y los permisos
• Qué integraciones de terceros están habilitadas
• Si se registran y supervisan las actividades de IA
• Cómo se detectarán y gestionarán los incidentes relacionados con la aplicación

Una aplicación de IA sigue siendo una aplicación. Cuenta con infraestructura, interfaces, almacenes de datos, dependencias y permisos de acceso que los atacantes podrían intentar explotar. Los principios existentes en materia de seguridad de las aplicaciones, seguridad en la nube, seguridad de las identidades y protección de datos siguen siendo esenciales.

La IA introduce nuevas vías de ataque y riesgos operativos, pero no elimina la necesidad de contar con controles de seguridad ya establecidos.

¿Recuerda un modelo de IA las conversaciones?

Cada modelo tiene un límite en la cantidad de información que puede procesar a la vez. Esto se conoce como su «ventana de contexto». Tanto la información proporcionada al modelo como la respuesta que genera consumen parte de esta capacidad.

A medida que una conversación se alarga, es posible que una aplicación tenga que eliminar, comprimir o resumir la información anterior. Esto explica por qué los asistentes de IA a veces parecen olvidar instrucciones o contradecir detalles proporcionados anteriormente.

Las limitaciones de la ventana de contexto tienen consecuencias importantes para la IA empresarial. Si se eliminan del contexto instrucciones críticas, requisitos de seguridad o reglas de negocio, la calidad y la seguridad del resultado pueden verse mermadas. Las organizaciones no deben dar por sentado que un sistema de IA conservará de forma fiable todas las instrucciones a lo largo de un proceso complejo o prolongado.

¿Por qué es importante el contexto a la hora de implementar la IA?

La IA funciona mejor cuando se aplica a un problema claramente definido y se le proporciona un contexto relevante y fiable.

Las primeras demostraciones de herramientas de programación basadas en IA produjeron resultados impresionantes a partir de instrucciones relativamente breves. Esto dio lugar a predicciones generalizadas de que la IA sustituiría rápidamente a los desarrolladores de software. Sin embargo, a medida que las organizaciones se adentraban en proyectos más complejos, las limitaciones se hicieron más evidentes.

El código generado por IA puede contener vulnerabilidades, hacer referencia a componentes de software que no existen, exponer credenciales o introducir errores lógicos ocultos tras una sintaxis técnicamente convincente. Un agente también puede modificar partes de una aplicación que no se le había indicado cambiar o eliminar un control de seguridad defectuoso en lugar de resolver el problema subyacente.

Riesgos similares se dan en otros ámbitos. Los informes generados por IA pueden incluir afirmaciones plausibles pero inexactas, mientras que las imágenes generadas pueden contener inconsistencias físicas que resultan evidentes para un revisor con conocimientos.

Estos resultados se ven influidos por varios factores, entre los que se incluyen:

• La calidad y la pertinencia de los datos de entrenamiento
• La información proporcionada en la indicación
• El tamaño y la gestión de la ventana de contexto
• El diseño de la aplicación en la que se integra
• La especificidad de la tarea prevista
• Los conocimientos de la persona que revisa el resultado
• Los controles que rigen las acciones del sistema de IA

Cuanto más importante sea la tarea, mayor será la necesidad de contar con datos fiables, límites bien definidos y una supervisión humana bien informada.

¿Qué son los agentes de IA?

Un agente de IA es un sistema de software que utiliza un modelo de IA para perseguir un objetivo, tomar decisiones y realizar acciones a través de herramientas o sistemas conectados.

Un chatbot estándar responde principalmente a una pregunta. Un agente de IA puede ser capaz de interpretar una solicitud, crear un plan, recuperar información, llamar a API, actualizar registros, comunicarse con otros sistemas y evaluar si la tarea se ha completado.

Esto hace que los agentes tengan un potencial transformador para la automatización de los procesos empresariales. También los hace considerablemente más potentes —y potencialmente más peligrosos— que un asistente de IA generativa independiente.

El riesgo asociado a un agente de IA depende en gran medida de a qué pueda acceder y de qué esté autorizado a hacer. Un agente conectado a información pública presenta un riesgo diferente al de uno que pueda acceder a registros de clientes, modificar configuraciones en la nube, aprobar pagos o implementar software.

Pasar de la experimentación con IA a una adopción segura

La IA generativa y los agentes de IA pueden ayudar a las organizaciones a automatizar procesos complejos, mejorar la productividad y crear nuevos servicios. Sin embargo, para lograr esos beneficios es necesario comprender de forma realista cómo funciona la tecnología y cuáles son sus limitaciones.

El modelo, la aplicación, los datos, la infraestructura y los sistemas conectados deben evaluarse como un único entorno. Los equipos de seguridad necesitan visibilidad sobre cómo se mueve la información a través de ese entorno, qué identidades pueden acceder a ella y qué acciones está autorizado a realizar un sistema de IA.

Integrity360 ayuda a las organizaciones a evaluar y gestionar los riesgos de ciberseguridad que rodean a la adopción de la IA. Al reunir experiencia en ciberriesgos y garantía de seguridad, seguridad de identidades, seguridad en la nube y de aplicaciones, protección de datos, pruebas de penetración, respuesta a incidentes y seguridad gestionada, ayudamos a las empresas a introducir la IA dentro de un marco de seguridad controlado y resiliente.

Tanto si una organización está evaluando un caso de uso de la IA, implementando asistentes en el lugar de trabajo o conectando agentes autónomos a sistemas críticos, la seguridad debe integrarse en el proceso desde el principio.

¿Tiene previsto introducir la IA en su organización? Hable con Integrity360 sobre cómo evaluar su preparación en materia de seguridad de la IA, proteger los datos sensibles y establecer los controles necesarios para una adopción segura y responsable.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la seguridad de la IA empresarial?

La seguridad de la IA empresarial consiste en la protección de los modelos, las aplicaciones, los datos, las identidades, la infraestructura y las integraciones que intervienen en el uso de la inteligencia artificial por parte de una organización. Combina controles de ciberseguridad consolidados con medidas diseñadas para hacer frente a las amenazas específicas de la IA y a los riesgos operativos.

¿Cuál es la diferencia entre un modelo de IA y una aplicación de IA?

Un modelo de IA procesa los datos de entrada y genera resultados. Una aplicación de IA proporciona la interfaz, almacena el contexto, gestiona a los usuarios y conecta el modelo con los datos, las herramientas y los sistemas empresariales.

¿Son inteligentes los grandes modelos de lenguaje?

Los modelos lingüísticos a gran escala pueden generar respuestas sofisticadas al reconocer patrones y predecir secuencias adecuadas de tokens. No poseen conciencia, comprensión ni juicio humanos, y sus resultados pueden ser inexactos.

¿Qué es un agente de IA?

Un agente de IA es un sistema de software que utiliza un modelo de IA para planificar y realizar tareas en herramientas o aplicaciones conectadas. A diferencia de un chatbot convencional, puede estar autorizado a recuperar información, actualizar sistemas o iniciar acciones.

¿Cuáles son los mayores riesgos de seguridad relacionados con la IA?

Entre los principales riesgos se incluyen la filtración de datos confidenciales, los permisos excesivos de los agentes, la inyección de comandos, las API inseguras, el código generado por IA vulnerable, los controles de identidad deficientes, el compromiso de terceros y la supervisión insuficiente o la falta de control humano.

¿Cómo pueden las empresas utilizar la IA de forma segura?

Las empresas deben empezar por definir casos de uso, establecer un marco de gobernanza, clasificar y proteger los datos, aplicar el principio de «privilegio mínimo», garantizar la seguridad de las integraciones, supervisar la actividad de la IA y mantener la aprobación humana para las acciones de gran impacto.