En el contexto creciente de convergencia entre sistemas industriales, inteligencia artificial (IA) y digitalización, la gestión del riesgo cibernético en entornos de producción se vuelve crítica. Según el artículo “Mexico Industry - Ciberseguridad industrial en el tiempo de la Inteligencia Artificial”, el uso de IA en manufactura está abriendo nuevas puertas tanto a la eficiencia como al peligro de ataque.
Este artículo examina los retos para el CISO, su impacto en entornos OT/ICS, y propone acciones estratégicas para integrar la ciberseguridad industrial en una arquitectura moderna impulsada por IA.
Descripción
Agustín Tiburcio, director nacional del Comité de Tecnologías de la Información de Index Nacional, señaló que con la adopción de soluciones basadas en IA “se abren nuevas puertas o vectores de ataque en donde los ciberdelincuentes pueden ingresar y atacar directamente tu cadena de suministro”.
Las fábricas que adoptan IA, grandes centros de datos y digitalización de procesos industriales están expandiendo su superficie de ataque, ya que la IA suele implicar redes más amplias, interconexión con sistemas de OT/IT y servicios de datos que pueden tener debilidades.
También se subraya que muchas empresas manufactureras carecen de una figura de CISO y de una estructura formal de seguridad, lo que deja la responsabilidad en áreas de TI que muchas veces “no tienen los conocimientos adecuados”.
Se advierte que el enfoque meramente técnico ya no es suficiente: la ciberseguridad debe tratarse como un asunto estratégico, transversal a toda la organización, con presupuesto, gobernanza y cultura, no sólo tecnologías.
Implicancias para la organización
Expansión del vector OT/IT/IA: La integración de IA con sistemas industriales (mantenimiento predictivo, control de calidad en línea, optimización de procesos) implica que los entornos de OT ya no están aislados. Un atacante puede usar la IA como palanca para acceder a la red de control, manipular procesos o incluso sabotear producción, lo que conlleva riesgos de seguridad, disponibilidad y reputación.
Cadena de suministro y dispositivos IoT/IIoT: La introducción de IA suele implicar sensores, actuadores, gateways y conexiones a la nube. Cada nuevo dispositivo conectado es una amenaza potencial, “cuando hay más empresas conectadas, se abre un paraíso de ataque”.
Falta de gobernanza y rol de CISO en manufactura: Si la organización no ha asignado responsables claramente, falta visibilidad de riesgos, procedimientos y métricas. Eso hace que la adopción de IA se convierta en un acelerador de riesgo sin control efectivo.
Disponibilidad como competencia crítica: En entornos industriales la interrupción no sólo genera pérdidas económicas, sino riesgos de seguridad física, medioambiental, e impacto de marca. El directivo menciona que “prevenir es mucho más barato que recuperarse”.
Necesidad de cultura y presupuesto: La tecnología por sí sola no es suficiente. Es necesario dotar de presupuesto, formación continua, sensibilización y gobierno de la seguridad como parte del riesgo empresarial.
Acciones prioritarias
Mapeo de activos IA/Industrial: Identificar todos los sistemas que involucran IA en producción, mantenimiento, cadena de suministro o centros de datos, su nivel de interconexión con OT/IT, qué datos reciben/procesan, qué actuadores controlan.
Segregar y controlar redes OT/IT/IA: Asegurar que los sistemas de IA industrial no estén libremente conectados con TI convencional o Internet sin barreras de control (firewalls, IDS/IPS, microsegmentación) y aplicar principios de “least privilege” y “zero-trust”.
Governance de seguridad industrial: Establecer la función de CISO para entornos industriales, definir roles y responsabilidades, establecer políticas, métricas KPI/KRIs, y vincular seguridad con continuidad de negocio.
Evaluación de riesgo de IA: Más allá de vulnerabilidades técnicas, analizar riesgos propios de IA (manipulación de modelos, adversarial attacks, dependencia de datos, sesgos, integridad de modelos) e incorporarlos en el marco de gestión de riesgos.
Gestión de cadena de suministro y dispositivos IIoT: Verificar quién provee sensores, gateways, plataformas de IA, qué actualizaciones tienen, si tienen mecanismos seguros de actualización, encriptación, autenticación fuerte.
Plan de respuesta y continuidad: Preparar planes de contingencia para escenarios de interrupción de producción o manipulación de IA industrial. Definir cuánto tiempo puede operar la planta si determinados sistemas quedan comprometidos, como sugiere el artículo.
Cultura de seguridad y formación: Realizar programas de sensibilización para personal de planta, mantenimiento, producción y TI para que identifiquen vectores de ataque (por ejemplo, acceso físico a sensores, manipulación de datos de entrenamiento, conexiones inseguras).
Monitoreo y analítica avanzada: Implementar soluciones de detección de anomalías tanto en redes de producción como en datos de IA: caídas de rendimiento, resultados inusuales de modelos, accesos no esperados, tráfico de red extraño.
Presupuesto adecuado y visibilidad al negocio: Asegurar que el presupuesto cubra tanto los sistemas de seguridad, los dispositivos, como la formación y sensibilización. Comunicar a niveles ejecutivos que la seguridad industrial es parte del riesgo estratégico del negocio.
Conclusión
La adopción de IA en entornos industriales plantea un “nuevo frente” en el dominio de la ciberseguridad. No basta con “añadir” nuevas herramientas: es necesario repensar la estrategia de seguridad industrial de forma holística, con gobernanza, cultura, continuidad operativa, visibilidad de activos y análisis de riesgo específico de IA. Para el CISO, este escenario exige elevar la seguridad industrial al nivel de riesgo corporativo, asegurar que la tecnología viene acompañada de control y consentimiento operaciones-seguridad, y que la organización esté preparada para responder ante un ataque que ya no sea “solo TI”, sino “IA + OT”.
Fuente
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