16.10.2026
La inteligencia artificial ha dejado de ser patrimonio exclusivo de los departamentos de innovación. Hoy es el campo de batalla central de la ciberseguridad. Las organizaciones afrontan una doble amenaza: actores maliciosos que emplean la IA para perfeccionar sus ataques y, simultáneamente, ataques diseñados para comprometer los propios sistemas de IA que las empresas despliegan.
El Plan de Acción sobre Ciberseguridad e IA presentado por la Comisión Europea el 7 de julio de 2026 confirma la urgencia: la Unión Europea reconoce que la IA transforma tanto la defensa como la ofensiva en el ciberespacio. Este artículo analiza ambos vectores y los conecta con las obligaciones normativas que ya vinculan a consejos de administración y responsables de seguridad.
La IA como arma de ataque
Los informes de ENISA (Artificial Intelligence Cybersecurity Challenges (2020), Securing Machine Learning (2021) y Cybersecurity of AI and Standardization (2023)) ya alertaban de que la IA amplifica las capacidades ofensivas. El ENISA Threat Landscape 2025 confirma la evolución: el phishing continúa siendo el principal vector inicial de intrusión y ENISA documenta el uso de modelos de lenguaje para automatizar ingeniería social y acelerar el desarrollo de herramientas maliciosas. Los avances en modelos generativos han reforzado esta tendencia en tres frentes:
- Suplantación de identidad (phishing) e ingeniería social de nueva generación: Los modelos de lenguaje generan correos indistinguibles de comunicaciones legítimas, personalizados a escala. La Guía de ciberseguridad del sandbox español (AESIA, 2025) identifica la “protección frente a ataques de ingeniería social” (MG11) como medida guía específica, advirtiendo de que estos ataques pueden comprometer la supervisión humana de sistemas de IA.
- Automatización de vulnerabilidades explotadas: Agentes autónomos identifican vulnerabilidades, generan código de explotación y pivotan dentro de redes, reduciendo drásticamente el tiempo entre descubrimiento y aprovechamiento masivo.
- Descubrimiento inteligente de vulnerabilidades: Herramientas basadas en IA escanean superficies de ataque con velocidad y profundidad inalcanzables para un equipo humano.
Para entidades financieras sujetas a DORA y operadores esenciales bajo NIS2, los controles tradicionales (filtros basados en firmas, listas negras estáticas) resultan insuficientes. El Cyber Solidarity Act refuerza la respuesta coordinada a escala de la UE cuando estos incidentes tengan carácter transfronterizo.
Ataques contra los sistemas de IA: cuando el modelo es el objetivo
El considerando 76 del Reglamento (UE) 2024/1689 (RIA) es explícito: los ciberataques contra sistemas de IA pueden dirigirse contra los conjuntos de datos de entrenamiento (envenenamiento de datos), los modelos entrenados (ataques adversarios) o la infraestructura TIC subyacente.
La Guía de Ciberseguridad de la AESIA (Agencia Española de Supervisión de la IA) clasifica las amenazas que toda dirección debe conocer. Se trata de una guía técnica no vinculante y sujeta a revisión. La AESIA ha anunciado su actualización tras la aprobación del Ómnibus digital:
- Envenenamiento de datos (data poisoning): manipulación de conjuntos de entrenamiento para que el modelo aprenda patrones erróneos.
- Extracción de modelos (model extraction): réplica no autorizada que facilita ataques de transferencia posteriores.
- Manipulación de prompts (prompt injection): inyección de instrucciones para alterar el comportamiento del sistema, eludiendo salvaguardas.
- Evasión adversarial: entradas perturbadas para que el modelo produzca resultados incorrectos sin que el operador lo advierta.
- Ataques a la cadena de suministro y DoS específicos de IA: compromiso de componentes preentrenados o saturación calculada del modelo.
Para los modelos GPAI de riesgo sistémico , el artículo 55 del RIA y el GPAI Code of Practice subrayan que el robo de pesos, la extracción de capacidades o la manipulación de la cadena de procesamiento de entrenamiento pueden tener consecuencias a gran escala, obligando a garantizar un nivel adecuado de ciberseguridad del modelo y de su infraestructura.
Marco regulatorio: obligaciones interconectadas
La convergencia regulatoria europea exige una aproximación integrada:
- RIA + Cyber Resilience Act. El Reglamento (UE) 2026/1744 ha facilitado la coordinación entre el RIA y el Cyber Resilience Act (CRA). En la práctica, si un sistema de IA de alto riesgo está sujeto al CRA y cumple determinados requisitos de ciberseguridad, se considerará que también cumple las exigencias de ciberseguridad previstas en el RIA.
- NIS2 y DORA. DORA ya se aplica plenamente desde enero de 2025 a las entidades financieras incluidas en su ámbito. NIS2 también impone obligaciones de ciberseguridad y de notificación de incidentes, pero en España su incorporación al derecho nacional todavía no se ha completado. De hecho, en julio de 2026 la Comisión Europea llevó a España ante el Tribunal de Justicia de la UE por este retraso. Por eso, las empresas deben distinguir bien entre las obligaciones de DORA, que ya están vigentes, las normas españolas actualmente aplicables y las que llegarán cuando NIS2 se transponga por completo.
- Cyber Solidarity Act. Mecanismos de respuesta coordinada ante crisis de ciberseguridad a escala europea, especialmente relevantes cuando un ataque contra IA desplegada en infraestructuras críticas tiene efectos transfronterizos.
- Plan de Acción Ciberseguridad e IA (julio 2026). La Comisión sitúa la resiliencia de los sistemas de IA como prioridad estratégica y concreta medidas como un European Blueprint (plano de acción europeo) para facilitar el acceso seguro a sistemas avanzados de IA con fines de ciberseguridad, una plataforma segura de pruebas para organizaciones de sectores críticos y un EU Grand Challenge sobre IA aplicada a la ciberseguridad, en cooperación con ENISA, los Estados miembros, la industria y la comunidad investigadora.
De la regulación a la acción: qué debe hacer la dirección
La Guía de ciberseguridad de la AESIA recomienda ejercicios de simulación de ataques, marcos de trabajo como MITRE ATLAS e indicadores de seguridad específicos de IA. A estas referencias se suman las actualizaciones de OWASP de 2026: el OWASP GenAI LLM Top 10 2026, el OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 y el Agent Control Standard, publicado en septiembre de 2026 para reforzar el control de sistemas de IA agéntica.
La dimensión técnica debe acompañarse de gobernanza: matrices de notificación claras, planes de respuesta actualizados y simulacros que prueben la cadena de decisiones desde el SOC hasta el consejo. Dado el carácter no vinculante y evolutivo de las guías de AESIA, conviene contrastarlas con las normas armonizadas, especificaciones comunes y directrices europeas que vayan publicándose.
En España, el Proyecto de Ley Orgánica para el buen uso y la gobernanza de la inteligencia artificial continúa en fase de enmiendas en la Comisión de Economía, Comercio y Transformación Digital, con el plazo ampliado hasta el 16 de septiembre de 2026. El texto proyecta un modelo de supervisión sectorial: distribuye funciones de vigilancia, inspección y sanción entre distintas autoridades, designa a la AESIA como punto de contacto único y le atribuye competencias específicas y carácter de autoridad por defecto en los supuestos no asignados. Retrasar la adaptación supone asumir un riesgo regulatorio creciente.
Alba Terés | Departamento IA-Gobernanza Digital
