ISO/IEC 27001 e Inteligencia Artificial: ¿qué puede ir mal en la seguridad de los datos?

La IA puede representar, si no se gestiona correctamente, un alto nivel de riesgo. Existen algunos ejemplos concretos que fácilmente pueden poner en peligro la seguridad de los datos de una empresa.

1. Fuga de datos y pérdida de control sobre los datos
   Los modelos de inteligencia artificial a menudo “aprenden” de los datos que reciben, incluso sensibles. Si no se ha implementado una protección adecuada, la IA misma, por lo tanto, puede convertirse en un canal de acceso externo fácil y peligroso. Los datos podrían no estar protegidos y haber sido expuestos mediante prompts o API no seguras.
   
   
   

2. Sesgos algorítmicos: ¿los datos que estamos usando son correctos?
   Un modelo de inteligencia artificial basado en datos incompletos o distorsionados puede generar resultados erróneos, con consecuencias significativas tanto en el plano legal como en el reputacional.
   
   
   

3. Falta de trazabilidad y responsabilidad: ¿quién tomó esta decisión?
   En muchos sistemas de IA no está claro quién es responsable de una decisión o cómo se calculó una recomendación determinada. Esto puede hacer imposible demostrar la conformidad normativa.
   
   
   

4. Manipulación de modelos y extracción de información confidencial (inyección de prompts y ataque adversarial)
   Algunos ataques dirigidos pueden engañar a la inteligencia artificial o extraer información confidencial, poniendo en riesgo la seguridad.
   
   
   

5. Dependencia de proveedores terceros y cadena de suministro digital
   La adopción de modelos o API de terceros puede crear vulnerabilidades difíciles de controlar, especialmente si la organización no cuenta con un sistema de gobernanza estructurado.

¿Cómo podemos gestionar las amenazas de la inteligencia artificial con la ISO/IEC 27001?

 La ISO 27001 constituye el primer nivel de defensa para construir un Sistema de Gestión de la Seguridad de la Información (SGSI) capaz de proteger la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos y puede mitigar los riesgos:

• Revisando el contexto y compromiso de la alta dirección: la empresa debe definir qué datos maneja, qué sistemas utiliza y qué riesgos enfrenta. La alta dirección es parte de este proceso, porque la seguridad de la información se convierte en una responsabilidad estratégica, no solo técnica.

• Evaluando los riesgos para la seguridad de la información derivados de la inteligencia artificial: la ISO 27001 requiere que  cada riesgo sea analizado y categorizado según su impacto y probabilidad.

• Implementando controles específicos para la gestión de los riesgos evaluados (ej. gestión de accesos, etiquetado de información, prevención de fuga de datos, gestión de vulnerabilidades, desarrollo seguro, gestión de cambios, etc.)

• Monitoreando y auditando el sistema de gestión: la ISO 27001 exige controlar y auditar regularmente el sistema de seguridad.

• Mejorando continuamente la postura de seguridad de la información.

  
  

La ISO/IEC 27001 es la base para la seguridad de los datos en la era de la IA

La seguridad y gobernanza de la IA no son un costo, no se limitan a “un problema técnico”, representan una inversión estratégica, un proceso que involucra a toda la empresa.
El método Complaion asiste a las empresas en mitigar los riesgos relacionados con el uso de la inteligencia artificial, con un enfoque práctico.
Gracias a la plataforma inteligente, es posible automatizar la recopilación y gestión de evidencias, garantizando un control constante sobre los datos y reduciendo la posibilidad de errores o exposiciones accidentales.

El acompañamiento y el soporte del Auditor Líder ISO dedicado asegura que los riesgos específicos de la IA — como la protección de datos, la gestión de vulnerabilidades y la gestión de terceros — se aborden según los principios de la ISO/IEC 27001.

La personalización del itinerario permite realizar controles teniendo como referencia la especificidad de cada empresa, ayudando a las organizaciones a prevenir los incidentes antes de que ocurran.