La IA es el nuevo canal de fuga de datos (y nadie está preparado)

TL;DR

• La IA se ha convertido en uno de los principales vectores de exfiltración de datos en empresas
• Los empleados copian datos sensibles en ChatGPT sin pensar
• Los ataques de phishing potenciados por IA son más sofisticados que nunca
• La seguridad tradicional no está diseñada para esto

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Hay un problema de seguridad del que las empresas no hablan.

Cada día, miles de empleados copian datos confidenciales en ChatGPT, Claude, o cualquier otra IA para “trabajar más rápido”.

Contratos. Datos de clientes. Código propietario. Estrategias internas.

Y nadie lo está monitorizando.

El nuevo vector de ataque

Antes, la exfiltración de datos requería:

• Hackear sistemas
• Robar credenciales
• Ingeniería social elaborada

Ahora, el empleado lo hace voluntariamente. Copia y pega datos sensibles en una IA externa para que le ayude con su trabajo.

No es malicioso. Es conveniente. Y eso lo hace más peligroso.

El otro lado: phishing con esteroides

Los atacantes también usan IA.

Un email de phishing de hace 5 años:

“Estimado usuario, su cuenta ha sido comprometida. Haga clic aquí para verificar.”

Un email de phishing con IA en 2025:

Un mensaje perfectamente redactado, personalizado con tu nombre, el de tu jefe, referencias a proyectos internos reales, tono idéntico al de comunicaciones legítimas…

La IA permite crear ataques personalizados a escala. Lo que antes requería investigación manual de cada víctima, ahora se automatiza.

Por qué la seguridad tradicional falla

Los firewalls protegen el perímetro. Los antivirus detectan malware conocido. Los filtros de email buscan patrones de spam.

Pero ninguno de estos detecta:

• Un empleado copiando datos en una IA
• Un email de phishing perfectamente redactado sin enlaces sospechosos
• Ataques de ingeniería social hiper-personalizados

Las herramientas de seguridad fueron diseñadas para un mundo pre-IA.

Qué están haciendo las empresas (las pocas que lo entienden)

1. Políticas de uso de IA Definir qué se puede y qué no se puede compartir con IAs externas. Parece obvio, pero la mayoría de empresas no tiene ninguna política.

2. IAs internas Desplegar modelos dentro de la infraestructura de la empresa. Los datos no salen. Más caro, más seguro.

3. Monitorización de flujo de datos Herramientas que detectan cuando se copia información sensible fuera del entorno corporativo. DLP (Data Loss Prevention) adaptado a IA.

4. Entrenamiento de empleados La mayoría de fugas son por desconocimiento, no malicia. Educar sobre qué es seguro compartir y qué no.

Phishing: el usuario sigue siendo el eslabón débil

Por mucho que mejore la tecnología, el humano sigue siendo el punto de entrada más fácil.

Y con IA, los ataques son:

• Más convincentes (mejor redacción, mejor personalización)
• Más escalables (miles de emails únicos en minutos)
• Más difíciles de detectar (no hay patrones repetidos)

La solución no es solo tecnológica. Es educación + herramientas + procesos.

Qué puedes hacer tú

Si eres empleado:

• No copies datos sensibles en IAs externas sin autorización
• Verifica emails sospechosos por otro canal antes de actuar
• Desconfía de urgencias artificiales (“hazlo ahora o pierdes acceso”)

Si gestionas un equipo:

• Crea una política clara de uso de IA
• Entrena a tu equipo en nuevas formas de phishing
• Considera herramientas de detección de URLs y dominios maliciosos

Si te interesa la seguridad:

• Este campo está explotando. Hay oportunidades enormes para quien entienda IA + seguridad.

Próximamente en NeuralFlow

Estoy preparando una herramienta de detección de URLs de phishing para ponerla a vuestra disposición.

Un modelo de ML que analiza URLs y te dice la probabilidad de que sea phishing. Descompone la URL, verifica múltiples señales, y te da un veredicto.

Pronto estará disponible en la sección de herramientas.

Porque hablar de seguridad está bien. Pero ofrecer algo útil está mejor.