La transformación digital ha acelerado la adopción de nuevas tecnologías digitales en numerosos sectores. Entre ellas, la IA se ha convertido en una palanca para ganar eficiencia, automatizar procesos y apoyar la toma de decisiones. Sin embargo, el avance de la IA también abre la puerta a nuevas formas de fraude y ciberamenazas más sofisticadas, lo que obliga a las empresas a replantear cómo entienden, gestionan y gobiernan el riesgo digital.
Hoy la ciberseguridad no es solo un tema técnico ni de un área concreta. Se ha convertido en un asunto estratégico, ligado a la confianza, la reputación corporativa y la responsabilidad de las empresas hacia empleados, clientes y socios. En un entorno donde lo digital atraviesa toda la actividad, el riesgo también lo hace.
El factor humano ha sido históricamente el principal vector de entrada del fraude. Antes resultaba relativamente sencillo detectar el engaño. Mensajes mal redactados, errores evidentes o comportamientos anómalos actuaban como señales de alerta. Ese contexto ha cambiado. Las capacidades actuales de la IA han difuminado esas pistas y nos han situado en una ambigüedad perceptiva donde lo verosímil ha sustituido a lo verdadero. Correos impecables, audios que reproducen la voz de un directivo o vídeos generados mediante deepfakes han elevado ataques clásicos, como el fraude del CEO, a un nivel de credibilidad difícil de distinguir en tiempo real. En muchos casos, al atacante le basta con que alguien confíe durante unos segundos en una comunicación que parece legítima.
Ante esta realidad, la concienciación se ha convertido en un elemento crítico de cualquier estrategia antifraude. Pero concienciar ya no puede limitarse a enviar recordatorios o a impartir sesiones teóricas desconectadas de la práctica. Hablar de concienciación hoy implica hablar también de formación continua, adaptada al contexto real en el que las personas toman decisiones, bajo presión y con información incompleta. Las campañas avanzadas de ingeniería social, diseñadas de forma controlada y ética, están ganando peso precisamente por eso. Simulan escenarios reales de fraude, incorporan técnicas como deepfakes de audio o vídeo y permiten comprobar cómo responden los procesos y las personas. No se trata de señalar errores individuales, sino de reforzar la cultura de seguridad, clarificar criterios de actuación y mejorar la identificación y reporte de situaciones sospechosas. La experiencia práctica, integrada en programas formativos bien diseñados, resulta más eficaz que cualquier manual para interiorizar señales de alerta.
Esta pérdida de referencias claras no se limita a los ataques externos. La IA se está integrando a gran velocidad en los procesos internos de las empresas. Modelos de lenguaje, asistentes virtuales, agentes autónomos y sistemas de automatización se utilizan para ganar productividad, eficiencia y capacidad de respuesta. Bien gobernada, la IA es una aliada potente para prevenir, anticipar y responder a ciberamenazas, analizando grandes volúmenes de datos, detectando patrones inusuales o reduciendo tiempos de reacción ante incidentes. Pero, al mismo tiempo, introduce una nueva superficie de riesgo. Si estos sistemas no están bien diseñados, configurados y supervisados, pueden ser inducidos a error, manipulados o aprovechados de forma maliciosa. En entornos automatizados, un fallo puede propagarse a lo largo de toda una cadena de decisiones.
Proteger estos escenarios exige ampliar el enfoque tradicional de la ciberseguridad. Ya no basta con asegurar infraestructuras o aplicaciones convencionales. Es imprescindible comprender cómo funcionan los ecosistemas que incorporan IA, cómo interactúan entre sí y qué ocurre cuando sus supuestos de confianza fallan o son deliberadamente alterados. En este contexto han surgido prácticas como el pentesting de ecosistemas basados en IA, orientadas a identificar vulnerabilidades propias de los modelos, de los datos, de los procesos de decisión y de las integraciones con otros sistemas corporativos o de terceros. Estas pruebas ofensivas permiten evaluar riesgos de forma realista antes de que se materialicen y favorecen un uso más seguro, responsable y gobernado de la tecnología.
Todo ello refuerza una idea clave: la ciberseguridad y la prevención del fraude forman parte del buen gobierno corporativo. No se trata solo de implantar controles técnicos, sino de establecer marcos claros de responsabilidad, supervisión y toma de decisiones. Una gobernanza eficaz del riesgo digital implica llevar estas cuestiones a la agenda de los órganos de dirección, alinearlas con los programas de cumplimiento normativo y sostenibilidad, y fomentar una colaboración real entre tecnología, recursos humanos, legal, comunicación y negocio. Solo desde ese enfoque transversal es posible pasar de una postura reactiva a una organización más resiliente, capaz de anticipar riesgos y proteger activos críticos como la continuidad operativa, la reputación y la confianza.
La IA, como cualquier tecnología transformadora, exige un uso ético y responsable. Su adopción debe ir acompañada de principios claros, supervisión humana y mecanismos de control que aseguren que la tecnología proteja a las personas y no genere nuevas exposiciones al fraude o abuso. Evaluar de forma proactiva los riesgos asociados, someter los sistemas a pruebas rigurosas y reforzar la concienciación y la formación internas no son solo buenas prácticas técnicas, sino expresiones concretas de responsabilidad corporativa.
En un entorno automatizado e interconectado, la confianza se ha convertido en un activo estratégico. Protegerla exige asumir que las amenazas son más sofisticadas, más creíbles y más difíciles de distinguir. Solo un enfoque integral de tecnología, gobernanza, concienciación y formación permitirá responder a ese desafío. La ciberseguridad y la prevención del fraude no deberían entenderse como un coste inevitable, sino como una inversión en resiliencia, reputación y buen gobierno. Las empresas que integren estos riesgos en su modelo de decisión y adopten una actitud proactiva estarán mejor preparadas para operar en un entorno digital incierto.
