Los riesgos y beneficios de la IA en la seguridad electrónica

Las organizaciones desean utilizar sus datos de seguridad electrónica para aumentar la seguridad y mejorar las operaciones. Los líderes están analizando más de cerca cómo la inteligencia artificial (IA) y la seguridad se cruzan, produciendo herramientas como la automatización inteligente y la búsqueda inteligente que pueden ayudarlos a lograr nuevos resultados de seguridad.

La IA está en auge en la seguridad electrónica

El Reporte sobre el Estado de la Seguridad Electrónica en 2026 ofrece más información sobre la adopción de la IA. ¿Sabías que el 46% de los usuarios finales que trabajan en la adquisición, gestión o uso de tecnología de seguridad electrónica planean implementar IA en los próximos cinco años? De hecho, el 21% de los usuarios finales pretenden integrar la IA en sus operaciones de seguridad en 2026, siendo los objetivos más comunes automatizar la activación de eventos, la respuesta a emergencias y las tareas repetitivas.

Aunque los proveedores están lanzando nuevos modelos de IA y soluciones analíticas basadas en IA, los responsables de la toma de decisiones deben permanecer atentos a los riesgos y limitaciones de la IA. También es importante tener en cuenta el cumplimiento normativo que rige el desarrollo y uso responsable de las aplicaciones de IA.

¿Quieres saber cómo está evolucionando la seguridad de la IA y qué significa elegir soluciones creadas con prácticas de IA responsables? Este blog tiene de todo.

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¿Cuál es la diferencia entre IA y automatización inteligente?

Cuando hablamos de IA en seguridad, es importante aclarar a qué nos referimos.

La IA se refiere a herramientas y procesos que permiten a las máquinas aprender de los datos y adaptarse a nuevas situaciones sin programación explícita. Abarca una amplia variedad de conceptos y técnicas, incluidos el Machine Learning y el Deep Learning.

La automatización inteligente, por otro lado, combina la IA con otras reglas, acciones y UX intuitiva para crear soluciones a problemas del mundo real. Al fusionar la IA con la automatización, la automatización inteligente puede reducir la brecha entre la tecnología avanzada y la obtención de resultados prácticos. De este modo, el ser humano se mantiene a la vanguardia, con funcionalidades intuitivas diseñadas para aumentar las capacidades del usuario.

¿Qué implica esto realmente? Donde la IA es la herramienta, la automatización inteligente es la solución centrada en el ser humano.

¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en la seguridad electrónica?

Hoy en día, la industria de la seguridad electrónica tiene una comprensión más sólida de lo que la IA puede hacer. Sabemos que la IA no es perfecta, pero tenemos curiosidad por saber cómo avanza esta tecnología.

A continuación se ofrecen algunos ejemplos de cómo la IA y la seguridad se están combinando:

Dando sentido a todos los datos

El volumen de video y datos recopilados por los sistemas de seguridad electrónica sigue creciendo. Esto puede dificultar que los operadores procesen la información y actúen de manera efectiva. Las aplicaciones basadas en IA pueden proporcionar nuevos conocimientos a partir de estos datos para ayudar a mejorar la eficiencia y la seguridad. ¿El resultado? Mejora la resolución de problemas y la toma de decisiones.

La IA puede ayudar a las organizaciones a alcanzar diversos objetivos. Por ejemplo, puede detectar amenazas más rápidamente y luego automatizar las respuestas, como los procedimientos de evacuación de edificios. Los propietarios pueden utilizar la IA para comprender mejor el comportamiento de sus clientes. Otras organizaciones podrían utilizarla para agilizar el estacionamiento o hacer un seguimiento de los niveles de ocupación. Las herramientas basadas en IA, como las analíticas de flujo direccional y conteo de personas, utilizan los datos para ayudar a identificar los cuellos de botella, al tiempo que garantizan el cumplimiento de las normas de seguridad.

Mejorando las investigaciones en video

Gracias a las herramientas de búsqueda automatizadas inteligentes, los operadores pueden identificar e investigar actividades sospechosas para reconstruir cronologías de eventos en cuestión de minutos. Estas herramientas también pueden ayudar a los equipos de seguridad a consultar información específica no disponible en los reportes tradicionales, como "¿Quién ha accedido a la oficina fuera de horario?" o "¿Quién ha entrado en áreas restringidas?" Esto puede ayudar a aislar actividades sospechosas de los tarjetahabientes, detectar posibles amenazas internas o simplemente ofrecer una imagen más precisa de las operaciones.

La búsqueda en lenguaje natural facilita el tratamiento de grandes cantidades de datos. Ahora los equipos pueden buscar personas, vehículos o incluso colores concretos. Esto acelera las investigaciones y las hace más precisas. Los algoritmos impulsados por la automatización inteligente pueden examinar rápidamente las grabaciones de video, lo que ayuda a aislar detalles específicos, por ejemplo, localizando todas las imágenes que muestran un vehículo rojo dentro de un período de tiempo determinado.

Fortaleciendo la ciberseguridad

La detección de anomalías siempre será un factor importante en las operaciones de seguridad, especialmente cuando se trata de riesgos de ciberseguridad. Los dashboards del estado de salud del sistema pueden ayudar a identificar la manipulación de las cámaras, y los mecanismos de protección adicionales integrados en los dispositivos de infraestructura pueden garantizar que los sistemas y las redes permanezcan reforzadas. El Machine Learning puede utilizarse para identificar y bloquear el malware conocido y desconocido que se ejecuta en dispositivos de punto final, reforzando la protección antivirus en los dispositivos.

LISTA DE VERIFICACIÓN

Detección de placas vehiculares.

Los modernos sistemas de reconocimiento de placas vehiculares (LPR) hacen algo más que leer las placas vehiculares. Estos sistemas ayudan a agilizar el estacionamiento, realizar un seguimiento de los vehículos buscados y monitorear eficientemente el flujo de tráfico. El sistema de investigación centrado en el vehículo Genetec Cloudrunner™ hace esto y más. ¿Cómo? Combinando cámaras inteligentes con la potencia de la nube.

La cámara Cloudrunner CR-H2 es un dispositivo alimentado con energía solar que recopila datos detallados de los vehículos. Identifica atributos del vehículo, como el color y el tipo, y también puede analizar comportamientos, incluida la velocidad y el sentido del recorrido. Este enfoque basado en la nube ayuda a los investigadores a acotar sus búsquedas rápidamente, al tiempo que posibilita el acceso a los datos desde cualquier lugar.

Por qué es importante cumplir la normativa sobre IA

Las aplicaciones potenciales de la IA en la seguridad son apasionantes. Sin embargo, a medida que esta tecnología evoluciona, también lo hacen los riesgos. Los sesgos injustos de la sociedad, de los desarrolladores o de los modelos pueden influir en decisiones críticas. La información personal puede utilizarse de forma que no se tenga en cuenta la protección de datos y la privacidad. De hecho, un reporte reciente de IBM reveló que sólo el 24% de las soluciones de IA generativa son seguras.

Los usuarios de los sistemas de seguridad son cada vez más conscientes de estos riesgos. Nuestro Reporte sobre el Estado de la Seguridad Electrónica de 2026 reveló que el 70% de los usuarios finales se preocupan por el diseño y la implementación de sistemas de IA, específicamente por cómo podrían comprometer la privacidad de los datos. Solo el 29% de los usuarios finales no tenía ninguna preocupación por la IA.

A medida que surgen más riesgos de seguridad para la IA, los gobiernos están elaborando leyes para regular la forma en que las organizaciones pueden desarrollar e implementar la tecnología basada en IA. El objetivo es proteger los derechos individuales sin obstaculizar los avances tecnológicos y la confianza.

Por ejemplo, la Ley de IA de 2024 de la Unión Europea (UE) establece obligaciones para diversas aplicaciones de IA en función de la categoría de riesgo identificada. Estos requisitos incluyen la creación de evaluaciones de riesgo y prácticas de mitigación adecuadas, el uso de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad para reducir el sesgo y la entrega de documentación detallada sobre los modelos a las autoridades gobernantes, según sea necesario. En los casos más extremos, el incumplimiento de esta nueva legislación puede costar a las empresas hasta el 7% de su facturación anual global.

El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) también incide en la seguridad de las aplicaciones de IA. Esta legislación exige el consentimiento explícito de los titulares de los datos para utilizar su información personal para el desarrollo de modelos de IA. Los sistemas de IA también deben diseñarse teniendo en cuenta la privacidad, garantizando al mismo tiempo que las decisiones relacionadas con la IA puedan explicarse fácilmente a los usuarios afectados.

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Es esencial cumplir con estos mandatos al desarrollar tecnologías de IA. La capitalización de soluciones inteligentes no debe ir en detrimento con el uso responsable, las normas éticas o el cumplimiento de las regulaciones de privacidad.

Buenas prácticas para garantizar el uso responsable de la IA y su cumplimiento regulatorio

• Realiza evaluaciones de riesgos: Evalúa cómo la automatización de un proceso específico puede afectar a los sistemas críticos o a los protocolos de seguridad

• Identifica las aplicaciones no críticas: Empieza por implementar la IA en procesos que no sean fundamentales para tus operaciones más críticas para frenar las principales interrupciones de tu negocio

• Prioriza el diseño basado en el ser humano: Asegúrate de que las aplicaciones de IA siempre proporcionen a las personas la información que necesitan para tomar las mejores decisiones

• Aprovecha las analíticas de privacidad: Implementa funcionalidades de privacidad integradas en los sistemas de IA para limitar y proteger el acceso a información confidencial

• Amplía las estrategias de protección de datos: Aplica medidas de ciberseguridad y buenas prácticas a las soluciones basadas en IA, incluidas auditorías periódicas y actualizaciones del sistema

• Elige proveedores de confianza: Trabaja con proveedores que sigan los principios de la IA responsable, teniendo en cuenta los sesgos, la protección de datos y la ciberseguridad