Innovación segura en IA sin interrupciones

Según el informe "2025 State of AI Security and Governance Report", los principales riesgos que citan las empresas son la exposición de datos sensibles (52%) y el cumplimiento normativo (50%). Otras amenazas emergentes son la IA oculta, la inyección de peticiones y el robo de modelos. Una defensa integral requiere proteger los datos, el modelo y la capa de interacción del usuario simultáneamente.

La IA oculta se produce cuando los empleados utilizan modelos o conjuntos de datos no autorizados, eludiendo la gobernanza de TI. Para detectarla, las empresas necesitan herramientas de descubrimiento automatizadas. Security Command Center de Google Cloud proporciona un inventario en tiempo real de todos los recursos de IA, incluidos los modelos "ocultos" no autorizados, lo que ofrece a los equipos de seguridad la visibilidad necesaria para aplicar políticas de seguridad coherentes a los modelos no autorizados, reduciendo así el riesgo sin interrumpir los flujos de trabajo empresariales.

Aunque la falta de competencias es un obstáculo común (mencionado por el 53% de las empresas), no es necesario que lo crees todo desde cero. Google Cloud integra la seguridad de la IA directamente en su plataforma actual. Herramientas como Security Command Center usan la IA para resumir las amenazas y recomendar soluciones, lo que ayuda a tu equipo de seguridad a gestionar los riesgos de la IA sin necesidad de ser expertos en ciencia de datos.

Para proteger la IA con agentes, es necesario tratar a los agentes autónomos como identidades de alto valor. A diferencia de los usuarios estándar, los agentes necesitan políticas estrictas de gestión de identidades y accesos (IAM) que apliquen el principio del mínimo privilegio. Google Cloud te ayuda a trazar las rutas de interacción de los agentes y a asignar identidades específicas a los agentes, lo que garantiza que solo puedan acceder a los datos necesarios para sus tareas concretas.

Sí. Google Cloud admite una estrategia de seguridad multimodelo. Tanto si usas modelos propios como Gemini como si usas modelos de código abierto de terceros en Vertex AI, puedes aplicar protecciones unificadas en tiempo de ejecución con Model Armor. De esta forma, tu pila de software estará protegida frente a la inyección de peticiones y la fuga de datos, independientemente del proveedor del modelo subyacente.

Model Armor proporciona una capa de seguridad específica que filtra las inyecciones de peticiones y las fugas de datos sensibles antes de que lleguen al modelo, lo que elimina la necesidad de usar interceptores con código personalizado. Detecta y bloquea las peticiones maliciosas (como los intentos de saltarse las restricciones del modelo) y filtra el contenido no seguro antes de que llegue a tus aplicaciones, protegiendo así tanto tus datos como la reputación de tu marca.

Para evitar las fugas de datos, es necesario adoptar una estrategia de defensa en profundidad. Google Cloud ofrece Confidential Computing para cifrar los datos mientras se procesan (en uso), junto con controles de prevención de la pérdida de datos (DLP) que pueden escanear y redactar automáticamente la información sensible (como la IPI) de las respuestas de los modelos antes de que se muestren a los usuarios.

En los sectores regulados, la soberanía de los datos implica mantener los datos sensibles dentro de unos límites físicos y digitales específicos. Google Sovereign Cloud te permite adoptar la IA manteniendo el control total sobre la residencia de datos y las claves de cifrado (mediante External Key Manager), lo que garantiza el cumplimiento de normativas regionales como el RGPD o las leyes de datos locales.

El Marco para la IA Segura (SAIF) es el plan de Google para la adopción responsable de la IA, diseñdo para ayudar a las organizaciones a integrar la seguridad en su ciclo de vida de desarrollo de la IA. Se ajusta a los estándares del sector para ayudarte a evaluar los riesgos, automatizar los controles y crear una cultura de seguridad que se adapte a la velocidad de tu innovación en IA.

La seguridad se centra en las defensas técnicas (como los cortafuegos y el cifrado), mientras que el gobierno de datos se centra en las políticas, la responsabilidad y la gestión de riesgos. Como se destaca en nuestra guía "Innovación en IA sin interrupciones", para adoptar la IA con éxito se necesitan dos cosas: herramientas de seguridad sólidas para aplicar controles y un marco de gobernanza para definir quién es responsable de las decisiones de IA y del uso de los datos.