Riesgos de la IA en la empresa: cómo identificarlos y proteger tu negocio

La inteligencia artificial (IA) ya forma parte de muchos procesos empresariales: desde la atención al cliente hasta el análisis de datos, la selección de candidatos o la elaboración de informes. Su uso puede mejorar la eficiencia y automatizar tareas, pero también introduce nuevos riesgos. Conocerlos permite a las empresas decidir qué procesos pueden apoyarse en IA, cuáles necesitan mayores controles y cómo actuar cuando se produce un incidente.

Qué es el riesgo tecnológico en la IA y cómo afecta a las empresas

El riesgo tecnológico asociado a la IA es la posibilidad de que un sistema de inteligencia artificial genere un fallo, un resultado incorrecto o una vulnerabilidad que provoque consecuencias negativas para la empresa.

Con la extensión de las aplicaciones de inteligencia artificial para empresas, este riesgo puede aparecer en ámbitos muy distintos. Por ejemplo, una herramienta utilizada para resumir contratos podría omitir una cláusula relevante, mientras que un asistente conectado a información interna podría facilitar datos a usuarios que no deberían acceder a ellos.

Por eso, no todas las aplicaciones requieren el mismo nivel de control. Una IA utilizada para proponer asuntos de correo no presenta el mismo impacto potencial que otra empleada para evaluar operaciones financieras o tomar decisiones sobre clientes.

Principales amenazas y peligros de la IA en el entorno empresarial

Identificar el tipo de riesgo ayuda a establecer medidas específicas para cada situación. Entre los principales se encuentran los relacionados con la información, la toma de decisiones y la fiabilidad de los resultados, además del cumplimiento normativo o la propiedad intelectual.

Fugas de información y brechas de privacidad de datos

Una de las principales amenazas aparece cuando los empleados introducen en herramientas de IA datos personales, información financiera, documentos internos o información confidencial de clientes y proveedores.

Por ejemplo, copiar una base de datos de clientes en una herramienta pública para obtener un análisis comercial puede generar un problema de privacidad si la aplicación no está autorizada para tratar esa información.

La empresa debe determinar qué herramientas pueden utilizarse, qué información puede compartirse con ellas y qué niveles de acceso corresponden a cada empleado.

Sesgos en algoritmos y decisiones automatizadas sin supervisión

Los sistemas de IA pueden reproducir sesgos existentes en los datos con los que han sido entrenados o generar resultados que no tengan en cuenta todas las circunstancias de un caso.

Un ejemplo sería una herramienta de selección de personal que priorizase sistemáticamente determinados perfiles porque se basa en contrataciones anteriores. También puede ocurrir en sistemas que clasifican clientes, proveedores o solicitudes.

Cuando una decisión tiene consecuencias relevantes, la IA puede servir como apoyo, pero es recomendable que exista supervisión humana capaz de revisar el resultado, contextualizarlo y corregirlo.

Alucinaciones y errores de cálculo en procesos críticos

La IA generativa puede inventar datos, fuentes o explicaciones que parecen verosímiles. Estos errores, conocidos como alucinaciones, son especialmente relevantes cuando la información se utiliza en procesos jurídicos, financieros, fiscales o comerciales.

Por ejemplo, una IA podría incluir en un informe una norma que no existe o calcular incorrectamente el impacto financiero de una operación. Por ello, los resultados utilizados en procesos críticos deben contrastarse con fuentes fiables.

Junto con las medidas de prevención tecnológica, la empresa también puede revisar sus seguros para empresas y negocios para conocer qué coberturas contempla ante incidentes tecnológicos, ciberataques, interrupciones de actividad o posibles responsabilidades frente a terceros.

Cómo prevenir los riesgos de la inteligencia artificial

Una política eficaz de prevención empieza por saber qué herramientas de IA utiliza realmente la empresa y para qué las utiliza, ya que su uso incorrecto podría desembocar en la posible pérdida de criterio propio. A partir de ahí, puede establecer diferentes controles según el nivel de riesgo.

Algunas medidas útiles son:

• Crear un inventario de herramientas y procesos que utilizan IA.
• Definir qué información puede introducirse y cuál debe quedar excluida.
• Establecer responsables para validar aplicaciones especialmente sensibles.
• Mantener revisión humana en decisiones relevantes.
• Formar a los empleados para detectar respuestas incorrectas o intentos de fraude.
• Actualizar permisos, sistemas de seguridad y copias de respaldo.
• Evaluar periódicamente a los proveedores tecnológicos.

Estas medidas pueden requerir inversiones en software, infraestructura, ciberseguridad o formación. Dentro de la planificación financiera del negocio, disponer de financiación para empresas puede facilitar proyectos dirigidos a reforzar la digitalización y la protección tecnológica.

Qué hacer si tu empresa sufre un fallo o ataque relacionado con IA

La respuesta dependerá del incidente. Si una herramienta empieza a generar decisiones incorrectas, puede ser necesario suspender temporalmente su uso; si existe una fuga de datos, la prioridad será impedir nuevos accesos; y ante un ciberataque, puede ser necesario aislar los sistemas afectados.

A partir de ahí, conviene identificar qué ha ocurrido, determinar qué datos y procesos están afectados, conservar evidencias y activar los protocolos internos de seguridad y continuidad de negocio. Si existen datos personales comprometidos, también deberá valorarse si procede realizar las comunicaciones previstas por la normativa.

El último paso es analizar la causa del incidente y corregirla. La gestión del riesgo asociado a la IA no consiste en evitar esta tecnología, sino en utilizarla de forma proporcional al impacto que puede tener cada aplicación sobre el negocio.