Verificación de pulso CISO

Inteligencia Artificial: El Nuevo Superpoder y el Nuevo Superriesgo

Los riesgos relacionados con la IA han crecido exponencialmente a medida que su adopción se acelera más rápido de lo que los responsables de seguridad de la información (CISO) pueden seguir el ritmo. Para 2026, se requiere una nueva plataforma de gobernanza de la IA antes de que se produzca la próxima oleada de brechas de seguridad. 

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El estado actual de concienciación sobre los crecientes riesgos del uso de la IA

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Cómo los CISO de las organizaciones estadounidenses están mitigando los riesgos de la IA en la actualidad

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Prioridades presupuestarias para mitigar los riesgos de la IA en 2026

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El estado actual de concienciación sobre los crecientes riesgos del uso de la IA

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Cómo los CISO de las organizaciones estadounidenses están mitigando los riesgos de la IA en la actualidad

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Prioridades presupuestarias para mitigar los riesgos de la IA en 2026

Los CISO necesitan gobernanza de IA.
Está diseñado para la velocidad y la variabilidad de la adopción de la IA.

El informe CISO Pulse Check revela una verdad clara pero incómoda sobre la gestión de riesgos de la IA en las organizaciones estadounidenses: la concienciación es alta, pero la preparación operativa es desigual. 

Actualmente, la mayoría de las organizaciones reconocen la IA como una preocupación importante en materia de seguridad y cumplimiento normativo. Casi el 70 % de los encuestados afirma seguir activamente las normativas o estándares relacionados con la IA y prepararse para cumplirlos, y más de la mitad (53 %) ha elevado la IA a una categoría de riesgo específica, en lugar de incorporarla a programas más amplios de seguridad de datos o de terceros.

¿Conoce las normativas o estándares relacionados con la IA?

Sí, siguiendo y preparándonos activamente. Conscientes de la situación, pero aún no hemos tomado medidas. Vagamente consciente No estoy al tanto en absoluto

Lamentablemente, la concienciación no se ha traducido en una ejecución de controles coherente.

Más del 30 % de las organizaciones informan haber sufrido un incidente de seguridad importante relacionado con la IA en los últimos 12 meses, y los patrones de incidentes más comunes son precisamente los que proliferan en entornos de gobernanza débiles: uso de IA en la sombra, fuga de datos/inversión de modelos, abuso de API y envenenamiento de datos. Estos no son riesgos del futuro. Ya se están infiltrando en las operaciones diarias, a menudo más rápido de lo que las políticas y los procesos pueden adaptarse.

¿Conoce las normativas o estándares relacionados con la IA?

Las deficiencias más importantes en la gobernanza de la IA no tienen que ver con la intención. Se trata de hacer cumplir la ley y de la velocidad.

Casi el 39 % de las organizaciones cuentan con una política de uso de IA que, si bien existe, no se aplica de forma consistente, lo que dificulta reducir el uso no autorizado, demostrar el cumplimiento o influir de manera fiable en el comportamiento de los empleados. Aún más preocupante es que solo el 21 % afirma tener controles implementados para evitar que se carguen datos sensibles en plataformas de IA públicas. En este ámbito, una sola acción del usuario puede resultar en la exposición irreversible de propiedad intelectual, datos confidenciales o información regulada.

¿Qué grado de madurez tiene la política de uso de IA de su organización?

¿Conoce las normativas o estándares relacionados con la IA?

Semiautomatizado (combinación de trabajo manual y algunas herramientas/monitoreo) Principalmente manual (hojas de cálculo, revisiones ad hoc, seguimiento informal) En gran medida automatizado (controles supervisados ​​continuamente con herramientas/plataformas).

De aquí al 2026 Las organizaciones están invirtiendo en la mitigación de riesgos de la IA.

El 69 % ya ha asignado un presupuesto para gestionar los riesgos de la IA el próximo año, y otro 17 % planea hacerlo en el próximo ciclo. Solo el 25 % califica su programa de gobernanza de la IA como "avanzado", lo que significa que la mayoría de las organizaciones aún están desarrollando capacidades básicas, como la implementación de controles técnicos para el uso de la IA, la realización de evaluaciones periódicas de riesgos de la IA, la capacitación del personal, la formalización de políticas y el aumento de la automatización.

¿Disponen de presupuestos para 2026 que les ayuden a gestionar los riesgos relacionados con la IA?

Sí, hemos reservado más del 10% de nuestros presupuestos. Sí, hemos reservado menos del 10% de nuestros presupuestos. No, pero planeamos asignar un presupuesto el próximo ciclo. Actualmente no existe un presupuesto específico para los riesgos de la IA.

El camino a seguir se está volviendo más claro. La gestión de riesgos de la IA no será escalable como un conjunto de documentos y revisiones periódicas.

Sin un sistema de registro y automatización integrada, las auditorías se convierten en búsquedas infructuosas, la evidencia se duplica o se pierde, los controles se vuelven a probar innecesariamente y los equipos quedan atrapados en ciclos reactivos repetitivos. Para pasar de la concienciación a la resiliencia, los CISO necesitan una gobernanza continua, medible y aplicable.

Preguntas PREGUNTAS

La gobernanza de la IA se refiere a las políticas, los controles, los procesos y las estructuras de rendición de cuentas que garantizan que los sistemas de IA se utilicen de forma segura, protegida y conforme a la normativa. Su importancia radica en que la adopción de la IA ha superado a los modelos de gobernanza tradicionales, generando nuevos riesgos relacionados con la exposición de datos, la integridad de las decisiones y el cumplimiento normativo, riesgos que los responsables de seguridad de la información (CISO) ya no pueden gestionar de forma informal.

Un conjunto de herramientas de gobernanza de IA es el conjunto de herramientas, flujos de trabajo y sistemas que una organización utiliza para gestionar el riesgo de la IA, hacer cumplir las políticas, realizar el seguimiento de los controles y generar evidencia para auditorías. Un conjunto de herramientas de gobernanza de IA débil o fragmentado obliga a los equipos a depender de procesos manuales, ralentiza la respuesta ante riesgos y dificulta la demostración del cumplimiento de la IA a gran escala.

La mayoría de los CISO comprenden el riesgo de la IA y lo monitorean activamente, pero su infraestructura de gobernanza actual fue diseñada para riesgos más lentos y predecibles. La IA evoluciona rápidamente, abarca múltiples dominios y requiere monitoreo continuo, lo que genera riesgos que muchas plataformas de cumplimiento heredadas no pueden gestionar de manera eficiente.

El riesgo asociado a la IA abarca múltiples áreas simultáneamente, como la seguridad de los datos, el riesgo de terceros, el desarrollo de software y la toma de decisiones automatizada. A diferencia de los riesgos tradicionales, el riesgo de la IA puede surgir del comportamiento habitual de los empleados y cambiar rápidamente a medida que evolucionan las herramientas y los modelos, lo que hace que las evaluaciones estáticas resulten insuficientes.

Un alto nivel de madurez en la gestión de riesgos de la IA incluye la aplicación coherente de las políticas, controles técnicos para prevenir la exposición de datos confidenciales, monitorización automatizada de riesgos, una clara definición de la responsabilidad y un sistema centralizado de registro. Un nivel bajo de madurez suele implicar revisiones puntuales, una aplicación inconsistente de las políticas y una fuerte dependencia de hojas de cálculo y la recopilación manual de pruebas.

El cumplimiento de la normativa sobre IA exige que las organizaciones demuestren no solo que existen políticas, sino también que los controles se aplican de forma continua y que los riesgos se gestionan activamente. Muchos programas de cumplimiento se basan en auditorías periódicas, mientras que la IA requiere visibilidad en tiempo real y ciclos de corrección más rápidos.

Entre los riesgos comunes de la IA se incluyen el uso no autorizado de la misma, la carga de datos confidenciales a plataformas públicas de IA, las API de IA expuestas o utilizadas indebidamente y los problemas de integridad causados ​​por la introducción de datos no validados o manipulados. Estos riesgos suelen deberse a deficiencias en la gobernanza, más que a intenciones maliciosas.

Las organizaciones reconocen que el riesgo de la IA no hará más que aumentar a medida que crezca su adopción y maduren las regulaciones. Muchos CISO ahora se dan cuenta de que, sin modernizar su infraestructura de gobernanza de IA mediante la automatización, los flujos de trabajo integrados y una mejor gestión de la evidencia, tendrán dificultades para escalar de forma segura y cumpliendo con la normativa.

Los CISO pueden evaluar el nivel de madurez en la gestión de riesgos de la IA analizando la coherencia en la aplicación de las políticas de IA, la rapidez con la que se mitigan los nuevos riesgos, la automatización de los controles y la facilidad con la que se pueden generar pruebas para auditorías o para los organismos reguladores. Comparar estas capacidades con las de otras organizaciones similares ofrece una visión clara del nivel de preparación.

Las prioridades de mayor impacto son obtener visibilidad sobre el uso de la IA, aplicar políticas mediante controles técnicos, prevenir la exposición de datos confidenciales y reducir el trabajo manual de gobernanza mediante la automatización. Fortalecer la infraestructura de gobernanza de la IA sienta las bases para una gestión de riesgos y un cumplimiento normativo sostenibles en materia de IA.