Utilizando la IA en la industria de la seguridad

Ahora más que nunca, las organizaciones quieren utilizar los datos de seguridad electrónica para aumentar la seguridad, incrementar la productividad y mejorar las operaciones. Esto está impulsando a los líderes a examinar más de cerca la inteligencia artificial (IA) en la seguridad. Desde la automatización inteligente hasta las herramientas de búsqueda forense, las organizaciones quieren saber cómo se combinan la IA y la seguridad para ayudarles a alcanzar nuevos resultados.

El Reporte sobre el Estado de la Seguridad Electrónica en 2025 tiene más que decir sobre la adopción de la IA. ¿Sabías que el 42% de los encuestados que trabajan en compras, gestión o uso de tecnología de seguridad electrónica tienen previsto implementar la IA? De hecho, muchos de ellos pretenden integrar alguna faceta de la IA en sus operaciones de seguridad en los próximos meses.

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 IA en la seguridad 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 AI?

Cuando hablamos de IA en seguridad, es importante tener claro qué significa.

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

La automatización inteligente (AI), por su parte, utiliza la IA y la combina con otras tecnologías como reglas, acciones y UX intuitiva para crear soluciones a problemas del mundo real. Al fusionar la IA con la automatización, la AI 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 diseñadas para ser intuitivas y capaces de aumentar las capacidades del usuario.

¿Qué implica esto realmente? Donde la IA es la herramienta, la AI se convierte en la solución centrada en el ser humano.

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

Actualmente existe una comprensión más fundamentada de lo que la IA puede hacer en la seguridad electrónica. Sabemos que la IA no es perfecta, pero tenemos curiosidad por saber cómo avanza y se desarrolla 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 ayudarte a obtener nuevos conocimientos a partir de estos datos. ¿El resultado? Mejora la resolución de problemas y la toma de decisiones.

La IA puede ayudar a las organizaciones a alcanzar diferentes objetivos detectando amenazas más rápidamente y automatizando respuestas como los procedimientos de evacuación de edificios. También puede proporcionar información práctica que mejore la eficiencia y la seguridad.

Los propietarios de tiendas, por ejemplo, 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 la búsqueda forense

Gracias a las funciones de búsqueda forense basadas en IA, podrás identificar e investigar actividades sospechosas y 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, comprender mejor las operaciones.

La búsqueda en lenguaje natural facilita aún más el tratamiento de grandes cantidades de datos. Ahora los equipos pueden buscar personas, vehículos o incluso colores concretos. Esto permite investigaciones más rápidas y una mayor precisión. Los algoritmos basados en IA pueden examinar rápidamente las grabaciones de video en un periodo de tiempo determinado para localizar todas las grabaciones en las que aparezca un vehículo rojo, por ejemplo, lo que ayuda a aislar detalles específicos durante una búsqueda y mejorar la eficiencia operativa general.

 

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. Contar con paneles de estado del sistema puede ayudar a identificar la manipulación de las cámaras, y añadir mecanismos de protección adicionales integrados en los dispositivos de infraestructura puede garantizar que tanto los sistemas como 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 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. AutoVu Cloudrunner™ hace esto y mucho 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. Puede identificar atributos del vehículo como el color y el tipo, e incluso analizar comportamientos como la velocidad y el sentido del recorrido. Este enfoque basado en la nube permite a los investigadores acotar sus búsquedas de forma rápida y eficiente, al tiempo que posibilita el acceso a los datos desde cualquier lugar.

 

Por qué es importante cumplir la normativa sobre IA

El potencial de la IA y la seguridad es apasionante. 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 los datos y la privacidad. De hecho, un reporte reciente de IBM reveló que sólo el 24% de las soluciones de IA generativa son seguras.

A medida que surgen más riesgos, los gobiernos están elaborando leyes que regulen la forma en que las organizaciones deben desarrollar e implementar la tecnología basada en IA. El objetivo es proteger los derechos individuales al tiempo que se fomentan los avances tecnológicos y la confianza.

Por ejemplo, recientemente ha entrado en vigor la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (UE), que establece obligaciones para diversas aplicaciones de inteligencia artificial dependiendo de la categoría de riesgo identificada. Esto incluye 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 obtener el consentimiento explícito de los propietarios de los datos para que los modelos de IA utilicen información personal. 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 fundamental conseguir un equilibrio entre el desarrollo y el uso de la IA y estas obligaciones de cumplimiento de regulaciones. Al fin y al cabo, 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: Implementa primero la IA en procesos que no sean fundamentales para tus operaciones más críticas. Esto puede ayudar a frenar importantes interrupciones de la actividad empresarial. 
• 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 sensible.
• Amplia las estrategias de protección de datos: Aplica medidas de ciberseguridad y buenas prácticas a las soluciones basadas en IA, incluida la gestión de auditorías periódicas y actualizaciones del sistema.
• Elige proveedores de confianza: Trabaja con proveedores que tengan en cuenta los sesgos, la protección de datos y la ciberseguridad, así como los principios de la IA responsable.