La adopción acelerada de chatbots impulsados por modelos de IA generativa dentro de las organizaciones se ha convertido en una nueva superficie de ataque silenciosa. El personal de distintas áreas está transfiriendo información confidencial a estas plataformas sin comprender el nivel real de exposición y persistencia del dato. Los modelos pueden reutilizar los prompts ingresados para retroalimentar futuros entrenamientos, generando un riesgo severo de fuga, persistencia y trazabilidad de información sensible.

La irrupción masiva de asistentes como ChatGPT, Gemini, Copilot y otros modelos open foundation ha incrementado la productividad y automatización de procesos internos. Sin embargo, esta integración indiscriminada ha creado nuevos escenarios de amenaza. La baja percepción de riesgo y la falsa sensación de “entorno seguro” provoca que usuarios entreguen voluntariamente datos corporativos críticos a servicios externos sin control ni contención.

La falta de governance, monitoreo y políticas claras por parte de las áreas de Ciberseguridad corporativa dificulta la capacidad de medir impacto real o identificar fugas. Actores maliciosos pueden aprovechar conversaciones aparentemente legítimas para obtener data confidencial, credenciales, rutas de infraestructura o información estratégica.

El problema principal radica en que la mayoría de empleados desconoce dónde queda alojada la información una vez enviada. Estos modelos pueden retener, inferir y correlacionar los datos para mejorar sus pesos internos. Es prácticamente imposible garantizar la eliminación total de esa información una vez ingresada al modelo.

Además, el uso de plataformas sin aprobación del área TI abre puertas para exfiltración masiva sin detección. Pérdida de propiedad intelectual, filtración de datos personales, exposición de estrategias de negocio y sanciones legales (como cumplimiento de GDPR o Ley de Protección de Datos) son consecuencia directa de este riesgo.

La mitigación debe ser estratégica y multicapacitada:

• capacitar a los empleados sobre privacidad y clasificación de información
• aplicar políticas de Zero Trust en servicios IA
• implementar filtros automáticos que bloqueen datos sensibles
• restringir funciones avanzadas no autorizadas
• segmentar accesos y aislar herramientas IA externas
• monitorear tráfico y endpoints que interactúan con modelos generativos
• reforzar detección y respuesta a anomalías

La seguridad debe alinearse a la nueva realidad IA-first que está adoptando el mundo corporativo. Sin un marco sólido de control y cultura digital consciente, los chatbots de IA se convertirán en la puerta principal para fuga silenciosa de datos críticos de negocio.

Fuente: unaaldia.hispasec[.]com