Durante años, los modelos de seguridad se construyeron alrededor de infraestructuras relativamente estables. Activos conocidos, flujos definidos y controles perimetrales claros. La nube ya había desafiado estas suposiciones, pero la incorporación acelerada de inteligencia artificial ha llevado esta complejidad a un nuevo nivel.
Cuando cloud e IA se combinan, la superficie de ataque deja de ser estática. Servicios que se crean y destruyen dinámicamente, modelos que consumen y procesan grandes volúmenes de datos, integraciones automáticas y decisiones tomadas por algoritmos introducen vectores de riesgo que no encajan en esquemas tradicionales de defensa.
Uno de los principales puntos ciegos es la gestión de datos. La IA en la nube requiere acceso constante a información para entrenar, ajustar y operar modelos. Sin una gobernanza clara, datos sensibles pueden circular entre servicios, regiones y proveedores sin que la organización tenga visibilidad completa. El riesgo no está solo en el acceso, sino en el uso y reutilización de esa información.
Otro desafío es la identidad. En entornos cloud + IA, no solo interactúan usuarios humanos. Servicios, modelos, APIs y procesos automatizados requieren identidades y permisos. Los modelos tradicionales de control de acceso, pensados para usuarios finales, no siempre contemplan esta proliferación de identidades no humanas.
Además, muchas decisiones de seguridad siguen basándose en supuestos heredados. Se monitorean configuraciones conocidas, se revisan logs tradicionales y se confía en alertas diseñadas para entornos más predecibles. Mientras tanto, nuevas rutas de ataque aparecen a través de integraciones de IA, automatizaciones y dependencias externas poco evaluadas.
En Latinoamérica, este riesgo se amplifica por la velocidad de adopción y la falta de modelos de gobierno adaptados. Muchas organizaciones incorporan capacidades de IA en la nube como parte de iniciativas de eficiencia o innovación, sin revisar si su modelo de ciberseguridad evolucionó al mismo ritmo. La brecha entre tecnología y control se ensancha.
Las organizaciones más maduras están empezando a reconocer que proteger cloud + IA requiere un cambio de enfoque. No basta con extender controles existentes. Es necesario entender nuevos flujos de datos, nuevas identidades y nuevas decisiones automatizadas. La ciberseguridad deja de ser un conjunto de controles y se convierte en una disciplina de gestión continua del riesgo.
Para el CISO, este escenario representa uno de los retos más relevantes de los próximos años. Cloud + IA no es solo una suma de tecnologías; es un nuevo entorno operativo. Ignorar esta realidad es aceptar una superficie de ataque que crece más rápido que la capacidad de detección.
La nueva superficie de ataque no siempre es visible para los modelos tradicionales de seguridad. Reconocerla, entenderla y gobernarla es el primer paso para evitar que la innovación se convierta en un riesgo silencioso.
Acciones inmediatas
- Identifica qué servicios de IA están operando actualmente en entornos cloud.
- Revisa flujos de datos utilizados por modelos de IA y su nivel de sensibilidad.
- Evalúa identidades no humanas y permisos asociados a servicios automatizados.
- Integra cloud e IA dentro de un mismo modelo de gobierno de ciberseguridad.
- Cuestiona si tus controles actuales detectan riesgos dinámicos y no solo configuraciones estáticas.
- Involucra a negocio y tecnología en la definición de riesgos aceptables en cloud + IA.
Si tu organización está adoptando cloud e inteligencia artificial sin una visión clara del nuevo riesgo que esto implica, es momento de actuar. Contáctanos y trabajemos en un enfoque de ciberseguridad que permita innovar sin crear nuevas superficies de ataque invisibles.
