La seguridad GenAI se refiere a la protección de los entornos empresariales frente a los riesgos emergentes de las herramientas de IA generativa como ChatGPT, Gemini y Claude. A medida que estas herramientas se adoptan, presentan riesgos de fuga de datos, incumplimiento normativo y de IA en la sombra. Este artículo define la seguridad GenAI y describe estrategias empresariales para garantizar un uso seguro y responsable de la IA.

GenAI explicado

La seguridad GenAI consiste en identificar y mitigar los riesgos que introducen las herramientas de IA generativa, como ChatGPT, Copilot y Claude, en los flujos de trabajo empresariales. Estas herramientas mejoran la eficiencia y la innovación, pero también introducen una nueva y cambiante superficie de ataque de IA que las soluciones de ciberseguridad tradicionales no suelen cubrir. La seguridad GenAI aborda esta deficiencia gestionando la exposición de datos confidenciales, aplicando políticas de uso de IA en toda la organización y detectando comportamientos de IA inseguros, no conformes o maliciosos. Combina medidas de seguridad técnicas como la prevención de pérdida de datos (DLP), la monitorización basada en navegador y los controles de acceso con sólidos marcos de gobernanza de IA alineados con las políticas y los estándares regulatorios de la empresa. A diferencia de la seguridad del desarrollo de IA, que se centra en proteger el entrenamiento y la infraestructura de los modelos, la seguridad GenAI protege la capa de uso, donde los empleados interactúan con herramientas de IA externas, garantizando una protección de la IA empresarial segura, alineada con las políticas y responsable.

Riesgos principales de GenAI en la empresa

A medida que las organizaciones aceleran la adopción de herramientas de IA generativa, también deben abordar una nueva categoría de amenazas. Estos riesgos surgen no solo de actores maliciosos, sino también de la forma en que la IA generativa interactúa con los datos, los usuarios y los entornos externos. A continuación, se presentan las vulnerabilidades y los riesgos de seguridad de la IA más urgentes que las empresas deben gestionar.

1. Propiedad intelectual y exposición de datos confidenciales

Uno de los riesgos más inmediatos y críticos de GenAI es Fuga de datos de IALos empleados suelen insertar información confidencial, como información personal identificable (PII) de clientes, código fuente, planes de negocio o proyecciones financieras, en herramientas de GenAI como ChatGPT sin percatarse de las implicaciones. Estas indicaciones pueden almacenarse, procesarse o utilizarse para formación adicional, lo que genera una pérdida permanente de control sobre dichos datos. Incluso cuando los proveedores afirman no realizar formación con datos de entrada, estos pueden almacenarse en caché o registrarse en el historial de sesiones, lo que deja la puerta abierta a infracciones o uso indebido.

EjemploUn miembro del equipo de finanzas utiliza ChatGPT para generar un resumen ejecutivo y pega una hoja de cálculo con los datos de ingresos del cuarto trimestre en la solicitud. Esta información financiera podría ser almacenada por el proveedor del modelo o potencialmente expuesta en futuras consultas de otros usuarios.

2. Infracciones normativas y de cumplimiento

El uso no supervisado de GenAI puede fácilmente resultar en violaciones de las regulaciones de protección de datos como GDPR, HIPAA, PCI-DSS o CCPAEstas leyes exigen un manejo estricto de datos personales, de salud o de pago, algo que la mayoría de las herramientas de IA de terceros no están preparadas contractual ni arquitectónicamente para garantizar.

EjemploUn proveedor de atención médica utiliza un asistente de escritura con IA para redactar un resumen de la atención a un paciente, incluyendo su historial médico. Incluso un solo mensaje que contenga PHI (Información Médica Protegida) compartido con una herramienta de IA externa podría constituir una infracción denunciable de la HIPAA, con el riesgo de multas regulatorias y daños a la reputación. En sectores altamente regulados, un solo incidente de este tipo puede generar un escrutinio continuo por parte de reguladores y auditores.

Las empresas deben tratar las indicaciones de IA como comunicaciones salientes y aplicar el mismo principio. política de IA y el gobierno de datos rigor para mantener el cumplimiento.

3. Uso de la IA de las sombras

Los empleados a menudo utilizan cuentas personales o herramientas de IA no autorizadas Sin conocimientos de TI, se crean entornos de IA en la sombra. Si bien la IA en la sombra suele tener buenas intenciones y se ha integrado profundamente en los flujos de trabajo para mejorar la productividad, termina quedando al margen de las políticas de seguridad y carece de supervisión o registro, lo que la convierte en un terreno fértil para infracciones de cumplimiento normativo y filtraciones de datos de IA, además de ser un punto ciego para los equipos de seguridad y protección de datos.

EjemploUn equipo de ventas empieza a usar una versión de ChatGPT para consumidores para redactar propuestas a clientes. Con el tiempo, empiezan a introducir estrategias de precios, condiciones contractuales y métricas de rendimiento internas, ninguna de las cuales está protegida por herramientas de DLP empresariales.

4. Complementos y extensiones de terceros riesgosos

Las extensiones y los complementos del navegador impulsados por IA presentan serias desventajas Vulnerabilidades de la IA Debido a diseños excesivamente permisivos, muchos tienen acceso a toda la actividad de navegación, datos del portapapeles o cookies de sesión para funcionar, lo que los convierte en blancos atractivos para la explotación. 

Los riesgos incluyen:

  • Ataques de inyección de IALos sitios web o scripts maliciosos manipulan las indicaciones de los complementos para extraer o filtrar datos.
  • Sesión de secuestro:Los complementos con acceso a tokens de sesión pueden ser explotados para suplantar a los usuarios.
  • Recolección silenciosa de datos:Las extensiones pueden leer o transmitir datos sin que el usuario se dé cuenta.

La mayoría de los complementos son creados por terceros y pueden no estar sujetos al mismo escrutinio de seguridad que las herramientas internas. El uso de complementos sin verificar puede provocar una exfiltración incontrolada de datos y exponer información regulada a actores desconocidos, lo que representa un importante riesgo para los datos de IA generativa de la empresa.

EjemploUna extensión de resumen de IA instalada por un usuario tiene permisos para leer todas las pestañas. Un atacante aprovecha una vulnerabilidad del complemento para extraer datos confidenciales de CRM que el usuario ve sin activar una alerta de DLP o antivirus.

5. Erosión de la postura de seguridad interna

El uso no supervisado de IA debilita la seguridad general de la empresa. Cuando los empleados utilizan herramientas públicas de IA a través de navegadores no administrados o cuentas personales, los datos confidenciales evaden los controles de seguridad tradicionales, como firewalls, protección de endpoints o DLP en la nube. Los equipos de seguridad pierden visibilidad sobre cómo y dónde se gestionan los datos. Con el tiempo, esto mina la capacidad de la organización para detectar brechas, mantener la preparación para auditorías e implementar políticas de seguridad, lo que deja a la empresa vulnerable a amenazas internas y externas. puntos ciegos de seguridad Proporcionar a los atacantes o a personas internas descuidadas una ruta para explotar los datos sin activar las defensas estándar, lo que facilita seguridad de la IA generativa una prioridad urgente.

Ejemplo:

Los empleados que utilizan herramientas GenAI como ChatGPT en dispositivos personales comparten datos de clientes que nunca entran en contacto con la infraestructura corporativa, lo que los hace invisibles para los equipos de TI y de cumplimiento.

6. Interrupción operativa y legal

La exposición de datos a través de herramientas GenAI puede desencadenar procedimientos legales, auditorías e investigaciones internas, desviando recursos e interrumpiendo las operaciones diarias al retrasar proyectos y generar fricción interna entre los equipos que buscan responsabilidades y medidas de mitigación. Además de las pérdidas financieras derivadas del incumplimiento del acuerdo, la organización también podría enfrentarse a demandas legales, cláusulas penales o procedimientos de arbitraje. 

Ejemplo:

Una empresa manufacturera descubre que se introdujeron términos confidenciales de proveedores en ChatGPT y posiblemente se filtraron. Los equipos de compras se ven obligados a renegociar contratos, mientras que el departamento legal gestiona las consultas a los proveedores y las evaluaciones de responsabilidad.

Estos riesgos ponen de manifiesto por qué los controles de seguridad tradicionales ya no son suficientes en la era de la IA generativa. Desde las filtraciones de datos de IA y la IA en la sombra hasta las infracciones normativas y las amenazas basadas en complementos, las organizaciones deben replantearse cómo supervisan, gestionan y protegen el uso de la IA en toda la empresa. Para profundizar en estas amenazas en constante evolución y cómo abordarlas, lea el artículo completo en Riesgos generativos de la IA.

¿Qué impulsa la expansión de la superficie de ataque de la IA en las empresas?

El rápido auge de la IA generativa ha transformado radicalmente el panorama de amenazas empresariales. Lo que antes era un perímetro claramente definido ahora está fracturado por una creciente constelación de herramientas, complementos y flujos de trabajo basados en IA. Estas tecnologías impulsan la productividad, pero también amplían drásticamente la... Superficie de ataque de la IA, introduciendo nuevos puntos ciegos de seguridad que las defensas tradicionales nunca fueron diseñadas para manejar.

Explosión de herramientas de IA y aplicaciones SaaS integradas con IA

GenAI no es lo mismo que ChatGPT. De hecho, mucho ha cambiado desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. Desde entonces, el ecosistema GenAI ha evolucionado a un ritmo sin precedentes. Semanal y mensualmente surgen nuevos modelos y herramientas basadas en IA, cada uno con más capacidades y avances que el anterior. La innovación se está acelerando tan rápido que, según Gartner, supera con creces el ritmo de cualquier otra tecnología. 

Las empresas están integrando IA generativa en cada capa de la pila. Desde los copilotos de IA integrados en entornos de desarrollo hasta los asistentes automatizados en plataformas CRM, el empleado promedio ahora puede interactuar con múltiples sistemas de IA a diario. Proveedores de SaaS, desde Notion y Slack hasta Salesforce y Microsoft 365, han lanzado... Funciones integradas con IA Diseñado para optimizar la eficiencia del flujo de trabajo. Para los usuarios, las mejoras impulsadas por IA se están convirtiendo en una expectativa estándar, en lugar de un complemento práctico. GenAI se ha convertido en una parte integral del entorno de trabajo. Sin embargo, estas mismas integraciones suelen ofrecer un amplio acceso a datos, documentos, calendarios y conversaciones internas.

Esta proliferación de Herramientas de IA SaaS Esto significa que las organizaciones ahora deben proteger un conjunto diverso de plataformas externas que procesan información confidencial, a menudo sin un registro, control de acceso ni visibilidad consistentes. Cada nueva integración crea un vector potencial para... Exposición de datos de IA, especialmente cuando la configuración predeterminada prioriza la usabilidad sobre la seguridad.

Los navegadores son los nuevos espacios de trabajo de la IA

A diferencia de las aplicaciones empresariales tradicionales, que funcionan como aplicaciones de escritorio dedicadas, la mayoría de las interacciones de GenAI se realizan a través de navegadores web. A la mayoría de las herramientas de IA, como ChatGPT, Claude y Gemini, se accede a través del navegador. Si bien es conveniente, este modelo basado en navegador presenta características únicas. riesgos de la IA del navegador como Ataques de tipo "man-in-the-middle" (MITM), El robo de tokens o incluso la explotación de extensiones del navegador se vuelven factibles si la sesión no está aislada adecuadamente.

Las herramientas de seguridad tradicionales, diseñadas para aplicaciones empresariales heredadas y entornos controlados, no son capaces de inspeccionar ni controlar las interacciones de la IA en sesiones dinámicas de navegador. No distinguen entre entradas seguras e inseguras, el uso de cuentas personales y corporativas, ni detectan la copia y pega de datos confidenciales en las solicitudes de LLM. Por ejemplo, los usuarios pueden pegar fácilmente datos financieros confidenciales de empresas en ChatGPT o cargar código fuente propietario sin activar alertas de seguridad. Esta falta de visibilidad y control contextual en tiempo real a nivel de navegador genera riesgos significativos, lo que obliga a las empresas a replantear sus estrategias de seguridad en un entorno de trabajo priorizado por la IA.

Extensiones de productividad impulsadas por IA

Las extensiones de navegador impulsadas por IA generativa, como los resumidores de IA, los asistentes de escritura o los anotadores de reuniones, suelen solicitar permisos excesivos. Estos incluyen acceso al contenido de la página, cookies y, en ocasiones, pulsaciones de teclas. Muchas son creadas por desarrolladores externos con poca o ninguna supervisión de seguridad.

Estas extensiones abren la puerta a Ataques de inyección de IA, raspado silencioso de datos o secuestro de sesión, especialmente cuando se instalan en endpoints no administrados. Una vez instalados, operan silenciosamente, interactuando con los datos del usuario en tiempo real y transmitiéndolos a API externas, a menudo fuera del alcance de las herramientas de seguridad tradicionales.

Flujos de trabajo conectados a API en la nube

En entornos nativos de la nube, las capacidades de IA se integran cada vez más en flujos de trabajo automatizados mediante API. Los desarrolladores pueden integrar LLM en pipelines de CI/CD, flujos de atención al cliente o pipelines de procesamiento de datos, a menudo transfiriendo datos estructurados o no estructurados a modelos de IA de terceros para su resumen, traducción o clasificación.

Esto crea una situación en gran medida invisible. Superficie de ataque de la IA, donde los datos confidenciales fluyen hacia y desde los servicios de IA sin ser escaneados ni filtrados adecuadamente. Los endpoints de API también pueden ser explotados para inyectar información adversaria, exfiltrar datos internos o ejecutar exploits de seguridad de IA si no se validan adecuadamente.

El desafío de la observabilidad

Un desafío importante para asegurar este nuevo panorama impulsado por la IA es el falta de observabilidad en tiempo realLas herramientas de seguridad tradicionales no detectan de forma nativa las indicaciones de IA, no rastrean el uso de las herramientas de IA ni identifican el contexto de los flujos de datos en las sesiones del navegador o las interacciones con las API. Como resultado, las organizaciones desconocen cómo, dónde y cuándo los datos entran o salen de la capa de IA. 

 

Para protegerse contra la enfermedad moderna Riesgos de seguridad de la IALas organizaciones necesitan visibilidad de cada interacción entre los usuarios y la IA, ya sea en una pestaña del navegador, una integración SaaS o una llamada a la API en la nube. Sin supervisión, gobernanza y cumplimiento continuos, la capa de IA se convierte en una puerta de entrada sin supervisión para la filtración, el intercambio o la explotación de datos confidenciales.

DLP basado en navegador y diseño de complementos inseguros en ecosistemas GenAI

A medida que se acelera la adopción empresarial de la IA generativa, el navegador se ha convertido en un punto de acceso central donde los empleados interactúan con herramientas como ChatGPT, Microsoft Copilot y cientos de extensiones basadas en IA. Sin embargo, este cambio conlleva la necesidad apremiante de replantear la prevención de pérdida de datos (DLP) tradicional. DLP del navegador está surgiendo como una capa de seguridad vital para monitorear y controlar el uso de IA en entornos cada vez más dependientes de extensiones de Chrome, aplicaciones SaaS y complementos integrados en la web.

Por qué es importante la DLP a nivel de navegador en la era GenAI

A diferencia de las aplicaciones tradicionales, las herramientas GenAI se basan principalmente en la web y, a menudo, se accede a ellas fuera de las plataformas autorizadas. Los empleados suelen usar extensiones de navegador o aplicaciones web para generar código, contenido o información. Este uso evita las herramientas DLP tradicionales que se centran en los endpoints, el correo electrónico o la creación de tráfico de red. puntos ciegos en la protección de datos de IA.

Las soluciones DLP basadas en navegador abordan estas deficiencias inspeccionando las interacciones del usuario en tiempo real. Esto permite a las organizaciones detectar cuándo se copian, escriben o cargan datos confidenciales, como código fuente, registros de clientes o documentos financieros, en las indicaciones de IA. En combinación con la aplicación de políticas, esto permite a las organizaciones... Bloquear, redactar o alertar sobre comportamientos riesgosos antes de que se expongan los datos..

El riesgo oculto de los complementos y extensiones de IA inseguros

Extensiones de navegador con IA Las extensiones que habilitan o mejoran la funcionalidad de la IA son especialmente problemáticas. Muchas están diseñadas con amplios permisos para acceder a los datos del portapapeles, manipular el contenido de la página o interceptar entradas. Sin una verificación adecuada, estas extensiones introducen... Fuga de datos basada en complementos y otros riesgos de alta gravedad, como:

  • Secuestro de sesión – Los complementos maliciosos pueden recolectar cookies de autenticación, otorgando a los atacantes acceso a aplicaciones SaaS o sistemas internos.
  • Ataques de inyección de IA – Las extensiones pueden modificar las entradas o respuestas de los mensajes, inyectando comandos maliciosos o alterando la salida de maneras que pasan desapercibidas.
  • Exfiltración silenciosa de datos – Algunos complementos registran las interacciones del usuario o muestran contenido y lo envían a servidores de terceros sin el conocimiento del usuario.

El riesgo no es hipotético. En 2023, se descubrió que una popular extensión ChatGPT con más de 10,000 XNUMX instalaciones robaba tokens de sesión de Facebook, lo que demuestra cómo Riesgos de la extensión GenAI pueden escalar y convertirse en incidentes de seguridad en toda regla.

Fuga de datos entre complementos

Los complementos de navegador con IA suelen requerir permisos amplios para acceder al contenido de la página, los campos de entrada, el portapapeles o los procesos en segundo plano. Cuando varias extensiones se ejecutan en el mismo navegador, estos permisos pueden superponerse, lo que crea... vías no deseadas de exposición de datos.

Por ejemplo, un asistente de escritura puede procesar entradas de documentos mientras un complemento independiente accede al mismo DOM o almacenamiento local. Sin un aislamiento estricto de datos, El contenido confidencial puede fluir involuntariamente entre complementos incluso cuando ninguno de los dos es malicioso. 

Este riesgo aumenta con los procesos en segundo plano y las API compartidas, donde un complemento podría actuar como puente para extraer datos de otro. Por lo tanto, la coexistencia de extensiones GenAI difumina los límites de los datos, lo que hace que el aislamiento de complementos y la DLP basada en navegador sean esenciales.

Limitaciones de las tiendas de aplicaciones de los navegadores

Las tiendas de extensiones de Chrome y Edge priorizan el acceso del consumidor, no la seguridad empresarial. Carecen de auditorías exhaustivas de permisos, estándares de desarrollo seguros y supervisión posterior a la publicación. Esto permite... complementos GenAI maliciosos o demasiado permisivos Permanecer activos hasta que los usuarios o investigadores los detecten. Muchos son desarrollados por desarrolladores desconocidos con prácticas de datos opacas, pero obtienen acceso a flujos de trabajo críticos. Las tiendas de aplicaciones de navegador no son un guardián confiable. Las empresas deben pre-veterinaria, control y monitoreo Los propios complementos de IA.

Aplicar los principios de confianza cero a las extensiones de IA

Aplicando un Zero Trust La mentalidad de las extensiones del navegador es esencial, especialmente en entornos con un uso intensivo de GenAI. Así como las empresas examinan las aplicaciones, los usuarios y los dispositivos, Los complementos deben tratarse como no confiables de forma predeterminada.

Esto significa:

  • Validar la autenticidad del editor antes de la instalación
  • Auditar los alcances de los permisos para evitar extralimitaciones (por ejemplo, portapapeles, DOM, acceso en segundo plano)
  • Monitoreo continuo del comportamiento del complemento, incluso después de su aprobación

En los flujos de trabajo de GenAI, donde los complementos suelen acceder a entradas de texto confidenciales, este enfoque ayuda a prevenir la exfiltración silenciosa de datos y el abuso de privilegios. Las empresas no deben confiar ciegamente en ningún complemento. En cambio, deben tratar cada uno como un riesgo potencial y aplicar medidas. acceso con privilegios mínimos y verificación de identidadEste enfoque de seguridad en capas garantiza que las empresas puedan aprovechar las ganancias de productividad de GenAI sin abrir la puerta a riesgos basados en complementos o transferencias de datos no autorizadas.

Por qué la gobernanza de la IA es fundamental para la seguridad

A medida que las herramientas de IA generativa se integran en los flujos de trabajo empresariales diarios, el desafío para los líderes de seguridad ya no es si permitir la IA, sino cómo controlarla responsablemente. Aquí es donde Gobernanza de la IA se vuelve fundamental para la seguridad empresarial y proporciona el marco para garantizar uso seguro de la IA, equilibrando la innovación con la gestión de riesgos y permitiendo la productividad sin comprometer la integridad de los datos, el cumplimiento o la confianza.

En esencia, la gobernanza de la IA alinea a los equipos de seguridad, legales y de cumplimiento en torno a un objetivo compartido. política de IA Que proporciona un marco estratégico y operativo necesario para controlar el acceso, el uso y la supervisión de las herramientas de IA, garantizando así la preparación empresarial a medida que crece la adopción de la IA. El marco debe incluir: 

1. Creación de políticas para el uso de IA

Una gobernanza eficaz de la IA comienza con una clara Política de uso de IA Esto define qué herramientas están aprobadas, qué datos se pueden usar y dónde la IA es apropiada o restringida. Elimina la ambigüedad, alinea a las partes interesadas y sienta las bases para una adopción segura y conforme a las normas de IA en todos los equipos.

2. Acceso basado en roles a herramientas de IA

Los controles de acceso basados en roles (RBAC) garantizan que los empleados solo utilicen las herramientas de IA adecuadas para sus funciones, lo que fomenta la productividad y protege la información confidencial. Se basan en el principio de que no todos los empleados necesitan o deben tener acceso a las mismas capacidades de IA o conjuntos de datos para su ámbito de trabajo. Desarrolladores, profesionales de marketing y equipos legales, entre otros, obtienen acceso personalizado, lo que reduce el riesgo y previene el uso indebido. Estos controles previenen el uso indebido accidental y, al mismo tiempo, satisfacen las necesidades legítimas de productividad según la función empresarial y el perfil de riesgo.

3. Aprobaciones de uso y manejo de excepciones

Los marcos de gobernanza de la IA también deben incluir flujos de trabajo para gestionar excepciones y casos de uso especiales. Si un empleado o equipo necesita acceder a una herramienta o caso de uso de IA restringido:

  • Deberían presentar una solicitud formal.
  • La solicitud debe pasar por un proceso de revisión de riesgos en el que participen las partes interesadas en seguridad o cumplimiento.
  • Se puede conceder acceso temporal bajo condiciones específicas, como monitoreo adicional o revisión manual de resultados.

Este sistema de Aprobaciones de uso y manejo de excepciones Garantiza flexibilidad sin sacrificar la supervisión.

4. Registro y revisión centralizados de las interacciones de IA

La gobernanza no consiste sólo en definir lo que está permitido, sino también en garantizar visibilidad de lo que realmente está sucediendo. Registro centralizado La interacción de las herramientas de IA proporciona la auditabilidad necesaria tanto para la rendición de cuentas interna como para el cumplimiento externo.

Esto incluye registrar el historial de solicitudes y respuestas, capturar metadatos como ID de usuario, tiempo de sesión y contexto del navegador, etc. Estos registros ayudan a detectar usos indebidos, investigar incidentes y perfeccionar las políticas a lo largo del tiempo.

5. Monitoreo de violaciones de políticas o comportamiento anómalo

Para cerrar el círculo entre políticas y protección, la gobernanza de la IA debe complementarse con la monitorización en tiempo real. Los equipos de seguridad necesitan sistemas que puedan:

  • Detectar indicaciones que contienen datos restringidos (por ejemplo, palabras clave, patrones de expresiones regulares).
  • Marcar o bloquear el uso no autorizado de herramientas de IA en el navegador o en dispositivos no administrados.
  • Identifica comportamiento anómalo, como una frecuencia de solicitud excesiva, tiempos de acceso inusuales o actividad inesperada del complemento.

Al monitorear continuamente las violaciones de políticas, la gobernanza se transforma de un documento estático a una capa de seguridad activa y adaptable.

Adaptación de la gobernanza a un panorama de IA en rápida evolución

Los marcos de gobernanza existentes, como la norma ISO/IEC 42001 (Sistemas de Gestión de IA) y el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST, ofrecen puntos de partida útiles, pero deben adaptarse para tener en cuenta el ritmo y el comportamiento únicos de las herramientas GenAI. Estas herramientas no funcionan como el software tradicional; evolucionan en tiempo real, procesan entradas impredecibles y, a menudo, se utilizan a través de interfaces de usuario.

Por lo tanto, la gobernanza de la IA debe ser iterativa y dinámica. Debe revisarse con frecuencia, reflejar los patrones de uso del mundo real y evolucionar junto con las capacidades de la IA y la inteligencia de amenazas. 

Gobernanza: el puente entre la facilitación y la protección

En resumen, la gobernanza de la IA es el nexo entre la habilitación responsable de la IA y la protección empresarial. Garantiza que las herramientas de IA no solo se permitan, sino que se utilicen de forma segura, ética y en total cumplimiento con las normativas internas y externas. Sin una estructura de gobernanza formal, las empresas se enfrentan a un entorno fragmentado donde los empleados experimentan libremente con ChatGPT, Copilot y otras herramientas, a menudo copiando datos confidenciales en modelos públicos o utilizando complementos no aprobados. Esto abre la puerta a infracciones de cumplimiento, filtraciones de datos y toma de decisiones de IA sin supervisión que podrían afectar las operaciones o la situación legal. Por lo tanto, a medida que GenAI continúa evolucionando, la gobernanza debe mantenerse flexible, ejecutable y profundamente integrada en la arquitectura de seguridad general de la organización.

Mejores prácticas para la seguridad de GenAI

  • Mapear todo el uso de IA en la organización

El primer paso para gestionar el riesgo de GenAI es identificar cómo se utiliza en toda la empresa. Como parte de este proceso, las organizaciones deben supervisar:

  • ¿Qué herramientas GenAI están en uso? ¿Se accede a ellos a través de aplicaciones web, extensiones de navegador o software independiente?
  • ¿Quién los está usando? ¿Están en I+D, marketing, finanzas u otros departamentos?
  • ¿Para qué utilizan GenAI? ¿Tareas como revisiones de código, análisis de datos y generación de contenido?
  • ¿Qué tipo de datos se introducen en estas herramientas?  ¿Los empleados están exponiendo códigos, datos comerciales confidenciales o información de identificación personal (PII)?

Una vez que tenga respuestas a estas preguntas, puede comenzar a construir un perfil de uso claro, detectar áreas de alto riesgo y crear un plan que permita la productividad y al mismo tiempo garantice la protección de datos.

  • Implementar el acceso basado en roles y evitar cuentas personales

Aplicar controles de acceso basados ​​en roles Para limitar la exposición según la función laboral y el riesgo de confidencialidad de los datos. Los desarrolladores podrían necesitar acceso a asistentes de código de IA, mientras que los equipos legales o financieros podrían requerir restricciones debido al manejo de datos confidenciales. Utilice flujos de trabajo de aprobación para excepciones, lo que permite flexibilidad bajo la supervisión de la gobernanza. 

Para mantener la información confidencial fuera del alcance de los inquilinos LLM no seguros, las organizaciones deben bloquear los inicios de sesión personales y exigir el acceso a través de cuentas corporativas que incluyan funciones de seguridad como inquilinos privados, compromisos de cero capacitación, controles estrictos de retención de datos y mayores protecciones de privacidad.

  • Implementar DLP con IA a nivel de navegador

A las herramientas de IA generativa se accede predominantemente a través del navegador, lo que hace DLP de IA A nivel de navegador, un punto de control crítico. Las herramientas de prevención de pérdida de datos basadas en navegador pueden:

  • Detectar cuándo se ingresan datos confidenciales en las indicaciones de IA
  • Bloquear o redactar información regulada en tiempo real
  • Proporcionar interacciones de registros para el cumplimiento y la preparación para auditorías

Los controles DLP basados en navegador son esenciales para monitorear el uso de IA que pasa por alto las herramientas de seguridad de red o puntos finales tradicionales.

  • Monitorear y controlar extensiones de IA

Las extensiones de navegador con IA presentan riesgos debido al acceso excesivamente permisivo a páginas web, pulsaciones de teclas y datos de sesión. Aplique políticas de control de extensiones con IA que:

  • Restringir la instalación de complementos no aprobados o desconocidos
  • Auditar las extensiones en uso y evaluar sus permisos
  • Extensiones de bloque con acceso excesivo a aplicaciones empresariales

Revise el comportamiento del complemento continuamente para detectar actividad anómala o captura silenciosa de datos.

  • Educar a los empleados sobre el uso seguro de la IA

Los programas de concienciación sobre seguridad en las empresas también deben incluir capacitaciones para el uso seguro de GenAI. Las organizaciones deben capacitar a sus empleados para:

  • Reconozca qué datos nunca deben compartirse con herramientas de IA.
  • Utilice plataformas aprobadas y siga las pautas de políticas.
  • Informar sobre sospechas de uso indebido o de herramientas no autorizadas.

Incluya la seguridad de la IA como parte de los ciclos de capacitación regulares para reforzar el comportamiento responsable a medida que evolucionan las herramientas de IA.

Impactos en el mundo real de la seguridad deficiente de GenAI

Si bien las herramientas GenAI como ChatGPT pueden acelerar la productividad, su uso indebido o implementación insegura ya ha provocado importantes infracciones, incumplimientos de normativas y daños a la reputación. Una gobernanza deficiente de la IA, extensiones excesivamente permisivas y el uso no autorizado de herramientas han demostrado ser factores clave en las fallas de seguridad reales, lo que demuestra por qué la gestión de riesgos de GenAI ya no es opcional.

1. Exposición del código fuente en Samsung

A principios de 2023, Samsung fue noticia después de que sus ingenieros insertaran código fuente propietario en ChatGPT para depurar errores. Si bien el objetivo era mejorar la productividad, el impacto fue inmediato: código altamente confidencial quedó potencialmente expuesto a los modelos y sistemas de almacenamiento de OpenAI. Este incidente provocó una prohibición interna de ChatGPT y una auditoría a nivel de toda la empresa sobre el uso de herramientas de IA.

Para llevar: Incluso un uso bien intencionado de GenAI puede provocar una pérdida irreversible de datos si no se definen y aplican límites de uso adecuados.

2. El uso indebido de ChatGPT da lugar a una investigación de cumplimiento en DWS Group

DWS Group, filial de gestión de activos de Deutsche Bank, fue investigada después de que sus empleados utilizaran ChatGPT para la investigación de inversiones y la comunicación con sus clientes. Los reguladores lo señalaron como un incumplimiento normativo, señalando que las instituciones financieras deben verificar las herramientas de IA y garantizar que los resultados cumplan con los estándares regulatorios de precisión y gestión de datos.

Repercusiones: Escrutinio regulatorio, riesgo reputacional y endurecimiento de políticas de cumplimiento.

3. Teleperformance: Preocupaciones sobre la privacidad de datos en relación con las herramientas de monitoreo de IA

Teleperformance, proveedor global de servicios al cliente, fue objeto de escrutinio por el uso de herramientas de vigilancia basadas en IA para monitorear a sus empleados en casa. Se descubrió que estas herramientas capturaban datos personales y sensibles, incluyendo grabaciones de video, sin el consentimiento ni las debidas garantías del usuario. Los reguladores de protección de datos plantearon... mal uso de la IA y preocupaciones éticas.

Repercusiones: Reacción pública, auditorías de protección de datos y cambios operativos en la implementación de herramientas de IA.

4. Las alucinaciones causadas por IA conllevan riesgos legales

Una consultora internacional sufrió un duro golpe a su reputación cuando una herramienta de IA generativa utilizada para investigación interna arrojó información inexacta en un entregable dirigido al cliente. El contenido, presentado como verídico, dañó la relación con el cliente y provocó la pérdida de un contrato.

Para llevar: El impacto de la IA generativa se extiende más allá de la seguridad, ya que las herramientas que generan resultados defectuosos o engañosos pueden provocar daños reputacionales, operativos y legales si se utilizan sin una revisión adecuada.

5. Aumento de la carga de trabajo de TI debido a la proliferación de herramientas de IA en la sombra

Ante la falta de controles centralizados, los empleados suelen adoptar herramientas y complementos de IA no autorizados para aumentar la productividad. Esta proliferación sobrecarga a los equipos de TI con el seguimiento, la evaluación y la mitigación de riesgos desconocidos.

Ejemplo: Una empresa de Fortune 500 descubrió más de 40 herramientas de inteligencia artificial no aprobadas que se utilizan activamente en todos los departamentos, cada una con diferentes niveles de acceso y prácticas de manejo de datos poco claras.

Repercusiones: Mayor sobrecarga de TI, panorama de riesgos fragmentado y necesidad urgente de gobernanza.

6. Incidentes de seguridad a través de extensiones o complementos maliciosos

Las extensiones de navegador GenAI pueden introducir riesgos de inyección de IA, acceso silencioso a datos o secuestro de sesiones, especialmente cuando son demasiado permisivas o no son examinadas por los equipos de seguridad.

Ejemplo: Se descubrió que una extensión ChatGPT en Chrome Web Store robaba cookies de sesión de Facebook, otorgando a los atacantes acceso completo a la cuenta.

Repercusiones: Apropiación de cuentas, violaciones a nivel de navegador, erosión de la confianza del usuario.

Sin una sólida seguridad y gobernanza de GenAI, las empresas se arriesgan a algo más que vulnerabilidades técnicas. Se enfrentan a consecuencias legales, reputacionales y operativas. Abordar estos riesgos de forma proactiva con controles de la capa de uso, DLP y gobernanza basada en roles es esencial para facilitar una adopción segura y productiva de la IA.

Cómo LayerX protege el uso de GenAI

A medida que las empresas adoptan las herramientas GenAI, el reto de proteger los datos confidenciales de la exposición involuntaria se vuelve urgente. Las herramientas de seguridad tradicionales no fueron diseñadas para la naturaleza dinámica y basada en navegador de las interacciones GenAI. Aquí es donde entra en juego LayerX, ofreciendo defensas específicas, nativas del navegador, que brindan visibilidad, control y protección en tiempo real contra fugas de datos involuntarias sin comprometer la productividad.

  • DLP de navegador en tiempo real para avisos de IA

La solución de LayerX se basa en su capacidad de DLP (Prevención de Pérdida de Datos). A diferencia de las herramientas de DLP tradicionales que operan a nivel de red o endpoint, LayerX se integra directamente en el navegador, la interfaz principal para herramientas de IA como ChatGPT. Esto le permite inspeccionar y controlar la entrada del usuario en tiempo real, incluso antes de que los datos salgan del perímetro empresarial. LayerX detecta datos sensibles como información personal identificable (PII), código fuente, información financiera o documentos confidenciales cuando los usuarios intentan pegarlos o escribirlos en ChatGPT. A continuación, implementa acciones basadas en políticas, como la redacción, las advertencias o el bloqueo total.

Resultado:Los datos confidenciales se detienen en la fuente, lo que evita la exposición accidental o no autorizada sin interrumpir el flujo de trabajo del usuario.

  • Monitoreo de IA generativa y visibilidad de IA en la sombra

LayerX proporciona visibilidad completa de todas las herramientas, sitios web y aplicaciones SaaS de GenAI a las que acceden los usuarios, ya sean autorizados o no. Mediante la monitorización continua de la actividad del navegador, identifica quién utiliza qué herramientas de IA y a través de qué cuentas (corporativas, con inicio de sesión único o personales). También detecta qué tipo de datos se introducen, ya sea al escribir avisos, pegar datos de clientes o subir archivos confidenciales. 

Resultado: Esto permite a los equipos de seguridad detectar el uso no autorizado, eliminar la IA oculta, monitorear interacciones de datos confidenciales, identificar comportamientos de alto riesgo y tomar medidas correctivas antes de que ocurra un incidente de datos.

  • Aplicación de políticas granular y sensible al contexto

Con LayerX, las empresas pueden definir políticas contextuales adaptadas a los casos de uso de IA. Las políticas se pueden aplicar a nivel de navegador según el rol del usuario, el contexto de la aplicación, el tipo de datos y los atributos de la sesión. Por ejemplo, las políticas permiten a los equipos de marketing usar ChatGPT para la generación de contenido, a la vez que bloquean el envío de datos de clientes o documentos internos. Los desarrolladores pueden probar fragmentos de código, pero no compartir repositorios de código fuente. LayerX aplica acciones basadas en políticas, como la redacción, avisos para alertar a los usuarios cuando están a punto de infringir una política o el bloqueo directo.

Resultado:Habilitación de IA y protección de IA empresarial, garantizando un uso responsable sin restringir la innovación.

  • Gobernanza de complementos y extensiones

LayerX también protege contra interacciones riesgosas con plugins de IA, que pueden filtrar silenciosamente contenido de avisos a API de terceros. Identifica y clasifica las extensiones y plugins de navegador de IA por nivel de riesgo, origen y funcionalidad. Además, supervisa y controla el comportamiento de los plugins, lo que permite a los administradores aprobarlos, bloquearlos o restringirlos según sus prácticas de gestión de datos. 

Resultado:Las empresas reducen su exposición a vulnerabilidades basadas en complementos e implementan una gobernanza de datos de IA más sólida en toda la organización.

Conclusión: Habilitación de una IA segura y escalable en toda la empresa con LayerX

La IA generativa llegó para quedarse y está transformando la forma de trabajar en todas las organizaciones. Sin embargo, sin las protecciones adecuadas, herramientas de IA generativa como ChatGPT pueden pasar rápidamente de ser impulsores de productividad a riesgos de fuga de datos. LayerX permite a las empresas adoptar la IA con confianza, con la visibilidad, el control y la protección necesarios para mantener los datos confidenciales seguros, el cumplimiento normativo y el riesgo bajo control. Ya sea que esté combatiendo la IA en la sombra, aplicando políticas de uso de IA o previniendo fugas de datos en tiempo real, LayerX proporciona la base de seguridad para una adopción de IA segura y escalable. 

No permita que la innovación en IA supere su estrategia de seguridad. Adopte LayerX hoy mismo y convierta la IA de un riesgo en una ventaja competitiva.

Solicita una demo para ver LayerX en acción.