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Ahora m¨¢s que nunca, las organizaciones quieren utilizar los datos de seguridad electr¨®nica para aumentar la seguridad, incrementar la productividad y mejorar las operaciones. Esto est¨¢ impulsando a los l¨ªderes a examinar m¨¢s de cerca la . Desde la automatizaci¨®n inteligente hasta las herramientas de b¨²squeda forense, las organizaciones quieren saber c¨®mo se combinan la IA y la seguridad para ayudarles a alcanzar nuevos resultados.

El Reporte sobre el Estado de la Seguridad Electr¨®nica en 2025 tiene m¨¢s que decir sobre la adopci¨®n de la IA. ?Sab¨ªas que el 42% de los encuestados que trabajan en compras, gesti¨®n o uso de tecnolog¨ªa de seguridad electr¨®nica tienen previsto implementar la IA? De hecho, muchos de ellos pretenden integrar alguna faceta de la IA en sus operaciones de seguridad en los pr¨®ximos meses.

Aunque los proveedores est¨¢n lanzando nuevos modelos de IA y soluciones anal¨ªticas basadas en IA, los responsables de la toma de decisiones deben permanecer atentos a los . Tambi¨¦n es importante tener en cuenta el cumplimiento normativo que rige el desarrollo y uso responsable de las aplicaciones de IA.

?Quieres saber c¨®mo est¨¢ evolucionando la IA en la seguridad y qu¨¦ significa elegir soluciones creadas con pr¨¢cticas de IA responsables? Este blog tiene de todo.

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?Cu¨¢l es la diferencia entre IA y AI?

Cuando hablamos de IA en seguridad, es importante tener claro qu¨¦ significa.

La inteligencia artificial se refiere a herramientas y procesos que permiten a las m¨¢quinas aprender de los datos y adaptarse a nuevas situaciones sin programaci¨®n expl¨ªcita. Incluye una amplia variedad de conceptos y t¨¦cnicas, incluidos el Machine Learning y el Deep Learning.

La automatizaci¨®n inteligente (AI), por su parte, utiliza la IA y la combina con otras tecnolog¨ªas como reglas, acciones y UX intuitiva para crear soluciones a problemas del mundo real. Al fusionar la IA con la automatizaci¨®n, la AI puede reducir la brecha entre la tecnolog¨ªa avanzada y la obtenci¨®n de resultados pr¨¢cticos. De este modo, el ser humano se mantiene a la vanguardia, con funcionalidades dise?adas para ser intuitivas y capaces de aumentar las capacidades del usuario.

?Qu¨¦ implica esto realmente? Donde la IA es la herramienta, la AI se convierte en la soluci¨®n centrada en el ser humano.

?C¨®mo se utiliza la inteligencia artificial en la seguridad electr¨®nica?

Actualmente existe una comprensi¨®n m¨¢s fundamentada de lo que la IA puede hacer en la seguridad electr¨®nica. Sabemos que la IA no es perfecta, pero tenemos curiosidad por saber c¨®mo avanza y se desarrolla esta tecnolog¨ªa.

A continuaci¨®n se ofrecen algunos ejemplos de c¨®mo la IA y la seguridad se est¨¢n combinando:

Dando sentido a todos los datos

El volumen de video y datos recopilados por los sistemas de seguridad electr¨®nica sigue creciendo. Esto puede dificultar que los operadores procesen la informaci¨®n y act¨²en de manera efectiva. Las aplicaciones basadas en IA pueden ayudarte a obtener nuevos conocimientos a partir de estos datos. ?El resultado? Mejora la resoluci¨®n de problemas y la toma de decisiones.

La IA puede ayudar a las organizaciones a alcanzar diferentes objetivos detectando amenazas m¨¢s r¨¢pidamente y automatizando respuestas como los procedimientos de evacuaci¨®n de edificios. Tambi¨¦n puede proporcionar informaci¨®n pr¨¢ctica que mejore la eficiencia y la seguridad.

Los propietarios de tiendas, por ejemplo, pueden utilizar la IA para comprender mejor el comportamiento de sus clientes. Otras organizaciones podr¨ªan utilizarla para agilizar el estacionamiento o hacer un seguimiento de los niveles de ocupaci¨®n. Las herramientas basadas en IA, como las anal¨ªticas de flujo direccional y conteo de personas, utilizan los datos para ayudar a identificar los cuellos de botella, al tiempo que garantizan el cumplimiento de las normas de seguridad.

Mejorando la b¨²squeda forense

Gracias a las funciones de b¨²squeda forense basadas en IA, podr¨¢s identificar e investigar actividades sospechosas y reconstruir cronolog¨ªas de eventos en cuesti¨®n de minutos. Estas herramientas tambi¨¦n pueden ayudar a los equipos de seguridad a consultar informaci¨®n espec¨ªfica no disponible en los reportes tradicionales, como "?Qui¨¦n ha accedido a la oficina fuera de horario?" o "?Qui¨¦n ha entrado en ¨¢reas restringidas?". Esto puede ayudar a aislar actividades sospechosas de los tarjetahabientes, detectar posibles amenazas internas o, simplemente, comprender mejor las operaciones.

La b¨²squeda en lenguaje natural facilita a¨²n m¨¢s el tratamiento de grandes cantidades de datos. Ahora los equipos pueden buscar personas, veh¨ªculos o incluso colores concretos. Esto permite investigaciones m¨¢s r¨¢pidas y una mayor precisi¨®n. Los algoritmos basados en IA pueden examinar r¨¢pidamente las grabaciones de video en un periodo de tiempo determinado para localizar todas las grabaciones en las que aparezca un veh¨ªculo rojo, por ejemplo, lo que ayuda a aislar detalles espec¨ªficos durante una b¨²squeda y mejorar la eficiencia operativa general.

 

Fortaleciendo la ciberseguridad

La detecci¨®n de anomal¨ªas siempre ser¨¢ un factor importante en las operaciones de seguridad, especialmente cuando se trata de riesgos de ciberseguridad. Contar con paneles de estado del sistema puede ayudar a identificar la manipulaci¨®n de las c¨¢maras, y a?adir mecanismos de protecci¨®n adicionales integrados en los dispositivos de infraestructura puede garantizar que tanto los sistemas como las redes permanezcan reforzadas. El Machine Learning puede utilizarse para identificar y bloquear el malware conocido y desconocido que se ejecuta en dispositivos de punto final, reforzando la protecci¨®n antivirus en los dispositivos.

LISTA DE VERIFICACI?N

 

Detecci¨®n de placas vehiculares.

Los sistemas de reconocimiento de placas vehiculares (LPR) hacen algo m¨¢s que leer las placas vehiculares. Estos sistemas ayudan a agilizar el estacionamiento, realizar un seguimiento de los veh¨ªculos buscados y monitorear eficientemente el flujo de tr¨¢fico. AutoVu Cloudrunner? hace esto y mucho m¨¢s. ?C¨®mo? Combinando c¨¢maras inteligentes con la potencia de la nube.

La c¨¢mara Cloudrunner CR-H2 es un dispositivo alimentado con energ¨ªa solar que recopila datos detallados de los veh¨ªculos. Puede identificar atributos del veh¨ªculo como el color y el tipo, e incluso analizar comportamientos como la velocidad y el sentido del recorrido. Este enfoque basado en la nube permite a los investigadores acotar sus b¨²squedas de forma r¨¢pida y eficiente, al tiempo que posibilita el acceso a los datos desde cualquier lugar.

 

Por qu¨¦ es importante cumplir la normativa sobre IA

El potencial de la IA y la seguridad es apasionante. Sin embargo, a medida que esta tecnolog¨ªa evoluciona, tambi¨¦n lo hacen los riesgos. Los sesgos injustos de la sociedad, de los desarrolladores o de los modelos pueden influir en decisiones cr¨ªticas. La informaci¨®n personal puede utilizarse de forma que no se tenga en cuenta la protecci¨®n de los datos y la privacidad. De hecho, un revel¨® que s¨®lo el 24% de las soluciones de IA generativa son seguras.

A medida que surgen m¨¢s riesgos, los gobiernos est¨¢n elaborando leyes que regulen la forma en que las organizaciones deben desarrollar e implementar la tecnolog¨ªa basada en IA. El objetivo es proteger los derechos individuales al tiempo que se fomentan los avances tecnol¨®gicos y la confianza.

Por ejemplo, recientemente ha entrado en vigor la (UE), que establece obligaciones para diversas aplicaciones de inteligencia artificial dependiendo de la categor¨ªa de riesgo identificada. Esto incluye la creaci¨®n de evaluaciones de riesgo y pr¨¢cticas de mitigaci¨®n adecuadas, el uso de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad para reducir el sesgo y la entrega de documentaci¨®n detallada sobre los modelos a las autoridades gobernantes, seg¨²n sea necesario. En los casos m¨¢s extremos, el incumplimiento de esta nueva legislaci¨®n puede costar a las empresas hasta el de su facturaci¨®n anual global.

El (RGPD) tambi¨¦n incide en la seguridad de las aplicaciones de IA. Esta legislaci¨®n exige obtener el consentimiento expl¨ªcito de los propietarios de los datos para que los modelos de IA utilicen informaci¨®n personal. Los sistemas de IA tambi¨¦n deben dise?arse teniendo en cuenta la privacidad, garantizando al mismo tiempo que las decisiones relacionadas con la IA puedan explicarse f¨¢cilmente a los usuarios afectados.

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Es fundamental conseguir un equilibrio entre el desarrollo y el uso de la IA y estas obligaciones de cumplimiento de regulaciones. Al fin y al cabo, la capitalizaci¨®n de soluciones inteligentes no debe ir en detrimento con el uso responsable, las normas ¨¦ticas o el cumplimiento de las regulaciones de privacidad.

Buenas pr¨¢cticas para garantizar el uso Responsable de la IA y su cumplimiento regulatorio

• Realiza evaluaciones de riesgos: Eval¨²a c¨®mo la automatizaci¨®n de un proceso espec¨ªfico puede afectar a los sistemas cr¨ªticos o a los protocolos de seguridad.
• Identifica las aplicaciones no cr¨ªticas: Implementa primero la IA en procesos que no sean fundamentales para tus operaciones m¨¢s cr¨ªticas. Esto puede ayudar a frenar importantes interrupciones de la actividad empresarial. 
• Prioriza el dise?o basado en el ser humano: Aseg¨²rate de que las aplicaciones de IA siempre proporcionen a las personas la informaci¨®n que necesitan para tomar las mejores decisiones.
• Aprovecha las anal¨ªticas de privacidad: Implementa funcionalidades de privacidad integradas en los sistemas de IA para limitar y proteger el acceso a informaci¨®n sensible.
• Amplia las estrategias de protecci¨®n de datos: Aplica medidas de ciberseguridad y buenas pr¨¢cticas a las soluciones basadas en IA, incluida la gesti¨®n de auditor¨ªas peri¨®dicas y actualizaciones del sistema.
• Elige proveedores de confianza: Trabaja con proveedores que tengan en cuenta los sesgos, la protecci¨®n de datos y la ciberseguridad, as¨ª como los principios de la IA responsable.