La ciberseguridad ya es un tema de sala de juntas, como lo demuestran claramente casos en el Reino Unido. El ataque de 2025 a Jaguar Land Rover dejó a la automotriz con una pérdida de 485 millones de libras, consumiendo el beneficio de 398 millones obtenido solo un año antes.

Las líneas de producción se detuvieron por más de un mes al cerrar partes de su red, evidenciando cuán rápido un incidente cibernético puede afectar el rendimiento empresarial, la continuidad operativa y la cadena de suministro.

Hoy, las empresas enfrentan una nueva amenaza habilitada por la IA: el ataque autónomo. Los atacantes ya pueden automatizar partes de la investigación de objetivos, el acceso inicial y el desarrollo de malware, con cualquier esfuerzo manual reduciéndose de forma rápida.

Al mismo tiempo, la capa de confianza de la que depende la gente se erosiona con la proliferación de contenidos generados por IA y deepfakes. Es una carrera para abordar el ataque autónomo, pero ¿cómo pueden las organizaciones formular una respuesta efectiva?

IA en el arsenal de un ciberdelincuente

Las tecnologías automatizadas impulsadas por IA fortalecen el arsenal de un atacante. Antes de aprovechar las herramientas de IA, los actores maliciosos solían dedicar tiempo y recursos a investigar a una empresa objetivo antes de planificar un ataque.

El factor temporal era crítico; un agresor tenía que coordinar e iniciar manualmente un ataque en un momento específico. La IA no se detiene, y el auge de herramientas de ataque como servicio facilita violar organizaciones de forma rápida y precisa.

Se están imponiendo salvaguardas alrededor de herramientas de IA generativa como ChatGPT y Claude para evitar este tipo de uso indebido. Pero los hackers están encontrando métodos para sortearlas.

En lugar de depender de modelos de lenguaje grandes disponibles públicamente, están desplegando sus propios modelos de lenguaje pequeños (SLMs) en dispositivos locales, incluso en algo tan básico como un ordenador Raspberry Pi. Desde allí, pueden escalar ataques y esconderse en las sombras.

La amenaza para empresas de todos los tamaños

El crecimiento de ataques automatizados significa que las empresas, independientemente de su tamaño, pueden ser identificadas por tecnología automatizada como vulnerables. Las pymes que antes quedaban fuera del radar pueden ser captadas por su simple existencia, ya que la IA puede escanear y procesar grandes volúmenes de organizaciones con rapidez.

Además, las defensas en las pymes suelen estar más fragmentadas y menos organizadas que las de las grandes empresas, lo que las hace más susceptibles cuando comparten redes con proveedores o terceros. Con IA, los atacantes pueden coordinar y escalar ataques mucho más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones puede defender.

Los ataques autónomos complican también la gestión de riesgos de terceros y de la cadena de suministro. Las redes empresariales pueden facilitar el acceso a datos, sistemas o procesos operativos. Si los atacantes pueden automatizar el reconocimiento y escalar ataques a miles de organizaciones, los proveedores más débiles pueden convertirse en una vía de entrada atractiva para las grandes empresas.

Este es un motivo clave por el que la gestión de riesgos de proveedores ha confiado tradicionalmente en cuestionarios anuales, evaluaciones puntuales y garantías contractuales; pero estos enfoques ya no son suficientes por sí solos. Un proveedor puede haber expuesto recientemente un servicio, haber sufrido una brecha, cambiado privilegios de acceso o no parcheado una vulnerabilidad crítica.

Por ello, las empresas deben avanzar hacia una monitorización continua y automatizada del estado de seguridad de sus proveedores.

Las regulaciones como NIS2 han aumentado el enfoque en la seguridad de la cadena de suministro para organizaciones que operan en la UE o venden hacia ella. También existe una expectativa creciente de que la juntas directivas demuestren resiliencia cibernética ante ICO y la FCA.

Automatización y el surgimiento de tipos de ataque específicos

La historia de Jadepuffer ilustra cómo la IA está transformando tipos de ataque establecidos. Divulgado por Sysdig en julio de 2026, se distingue como la primera operación de extorsión end-to-end impulsada por LLM, con un agente de IA que realiza reconocimiento, obtiene credenciales, se mueve entre sistemas, destruye datos y se adapta cuando ciertas acciones fallan.

Aunque las técnicas en sí no eran nuevas, la magnitud reside en cómo la IA las conecta en un ataque completo y adaptable.

Las técnicas de ingeniería social, como hacerlo pasar por personas de confianza, son cada vez más convincentes. Mensajes en un tono profesional y de CEO pueden replicarse por completo en correos, SMS e incluso WhatsApp.

La IA puede gestionar toda la conversación, adaptando respuestas a las respuestas de la víctima, y ejecutar campañas simultáneas y personalizadas.

El compromiso de correo de proveedores, donde criminales se hacen pasar por proveedores para interceptar conversaciones de pago o usar cuentas comprometidas para solicitar cambios de datos bancarios, conecta directamente la ingeniería social con el riesgo de terceros.

En un plano más amplio, la fase inicial de recopilación de datos para ataques de ingeniería social puede verse acelerada. La IA puede extraer automáticamente datos de fuentes públicas como Companies House y redes sociales para identificar nombres, cargos y relaciones en cuestión de minutos.

Cuando la confianza y la identidad están bajo ataque

Incluso en llamadas de videoconferencia, es cada vez más difícil distinguir si la persona es real debido a la creciente precisión de los deepfakes. Por ejemplo, a veces es necesario pedir a un posible deepfake que realice una acción que no estaba programada para confirmar si es real. Pero incluso esa prueba está siendo eludida por nuevas tecnologías.

Las organizaciones deben fortalecer los protocolos de verificación fuera de banda para solicitudes de alto valor o inusuales. Podría ser necesaria una palabra de código acordada previamente a través de un canal separado para garantizar la confianza y la seguridad.

La seguridad de la identidad se está convirtiendo en un área clave de defensa ante ataques autónomos cada vez más avanzados. El stuffing de credenciales a gran escala, la recopilación de cookies de sesión, ataques de fatiga MFA y vishing para sortear la autenticación multifactor están en aumento. La IA puede hacer estos ataques más eficientes al identificar objetivos probables, generar guiones convincentes y adaptar respuestas en tiempo real.

Por ello, la gestión de identidad y acceso debe tratarse como un control crítico. Las organizaciones deben saber quién tiene acceso a qué, si ese acceso sigue siendo necesario, qué cuentas son privilegiadas y qué tan rápido se pueden detectar comportamientos inusuales.

Combatir la IA con IA

Aunque los ataques autónomos impulsados por IA elevan el riesgo, la IA también puede emplearse con fines defensivos. Un ejemplo claro es realizar un análisis de riesgos automatizado de la organización y destacar dónde las herramientas de seguridad y fundamentos, como la protección contra malware, están desactualizados o ausentes.

Con los fundamentos en su lugar, la IA puede respaldar una monitorización continua de los sistemas críticos, en lugar de revisiones periódicas. Las empresas deben identificar y proteger las “joyas de la corona”, los activos más críticos como nómina o un sistema bancario, y dirigir los esfuerzos impulsados por IA para protegerlos.

La visibilidad integrada es crucial. Las empresas deben saber quién tiene acceso a esos activos críticos, la actividad de endpoints y redes relacionada, y tener la capacidad de correlacionar incidentes rápidamente para que la respuesta a un ataque impulsado por IA sea lo más rápida posible.

Una combinación de tecnología impulsada por IA, respaldada por experiencia humana, puede proporcionar búsqueda proactiva de amenazas para buscar, investigar y remediar peligros, incluso si tienen origen autónomo.

Las organizaciones no están indefensas en la lucha

El surgimiento de ataques autónomos marca una nueva fase del riesgo cibernético. Para muchas empresas, especialmente las más pequeñas, el desafío es prepararse para ataques que pueden moverse mucho más rápido que las defensas tradicionales. Pero las organizaciones no están indefensas.

Las respuestas efectivas comienzan por hacer bien lo básico: controles de acceso, visibilidad de activos críticos y pasar de revisiones periódicas a monitorización continua y detección más rápida con IA.

Sin embargo, la tecnología por sí sola no será suficiente. La experiencia humana puede interpretar el riesgo y tomar decisiones informadas bajo presión para garantizar la resiliencia, incluso cuando la amenaza de autonomía impulsada por IA evoluciona al siguiente nivel.

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