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Las dos caras de la IA en el IoT industrial

Antoinette Hodes, Global Solutions Architect and Evangelist en Check Point Software26/04/2024
La Industria 4.0 ha sido la base de innovación durante la última década y ahora que con el avance de la IA generativa, el aprendizaje automático avanzado y los algoritmos son más accesibles, surgen nuevas preguntas sobre el valor y los riesgos que la Inteligencia Artificial podría aportar al sector.
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A medida que las industrias adoptan el Internet de las Cosas (IoT), la IA ha surgido como una fuerza transformadora que mejora la eficiencia operativa porque tiene capacidades predictivas y allana el camino de la toma de decisiones estratégicas más sencilla. Solo en el sector manufacturero se prevé que el gasto en IA alcance los 9.8 mil millones de dólares en 2027, lo que supone una tasa de crecimiento anual de casi el 25%

Está claro que todas las industrias ven el valor de la IA cuando se trata de aprovechar el IoT de manera efectiva. Sin embargo, este avance también trae consigo retos para la seguridad y ciertos dilemas éticos.

El lado positivo de la IA en el IoT industrial

El impacto transformador de la IA en el IoT industrial se extiende a través de una gran variedad de casos de uso que demuestran su poder para optimizar e innovar. Por ejemplo, en la fabricación, el mantenimiento predictivo impulsado por IA va más allá de la detección temprana de fallos y también ayuda a comprender patrones de desgaste que permiten ampliar la vida útil de la maquinaria. En la gestión de la cadena de suministro, además de controlar el inventario con algoritmos, ofrece un seguimiento en tiempo real y un análisis predictivo para gestionar las fluctuaciones de la demanda. Asimismo, la revolución de la IA ha llegado al control de calidad gracias a las inspecciones de alta precisión a velocidades inalcanzables para los trabajadores.

Desafíos de seguridad en el IoT industrial mejorado por IA

A la vez que la IA impulsa al IoT industrial hacia nuevas fronteras se amplía la superficie de ataque con nuevos desafíos de ciberseguridad. La complejidad de los ecosistemas de IoT, combinada con la IA crea nuevas vulnerabilidades que pueden explotarse. Estas debilidades van desde el acceso no autorizado a datos sensibles, hasta su posible robo en los sistemas industriales en red. La interconexión inherente en el IoT significa que una brecha de seguridad que puede tener efectos en cascada y compromete la integridad de todas las redes.

Abordar estos desafíos de seguridad requiere un enfoque general. En primer lugar, es crucial implementar protocolos de ciberseguridad sólidos diseñados específicamente para el entorno de IoT. Esto incluye actualizaciones regulares de algoritmos de seguridad, métodos seguros de cifrado de datos y una vigilancia constante en busca de cualquier indicio de intrusión. Además, existe una necesidad urgente de contar con una estrategia proactiva que anticipe las amenazas potenciales y mitigue los riesgos antes de que se materialicen. Esto implica no solo soluciones tecnológicas avanzadas, sino también un fuerte énfasis en capacitar al personal para reconocer y responder a las amenazas de seguridad, lo que crea una defensa integral contra los riesgos multifacéticos presentados por la IA en el IoT industrial.

La IA puede convertirse en un objetivo para los ciberataques

Afrontar los riesgos y desafíos asociados con la IA en entornos de IoT industrial implica abordar tanto las preocupaciones técnicas como éticas. Técnicamente, la IA puede convertirse en un objetivo para los ciberataques, con el potencial de causar interrupciones significativas en los entornos de tecnológicos operativos. Asegurar la fiabilidad de los sistemas de IA frente a datos vulnerados también es fundamental, ya que los falsos positivos o negativos en la toma de decisiones pueden tener graves consecuencias.

En el frente ético, se deben establecer regulaciones y directrices para promover la transparencia, la responsabilidad y la equidad en las aplicaciones de IA. Esto incluye abordar la protección de datos, mitigar los sesgos y garantizar que los sistemas de IA operen dentro de los límites éticos.

Estrategias para mitigar el riesgo

Para mitigar de forma eficaz los riesgos asociados con la IA en el IoT industrial, es esencial adoptar una estrategia de seguridad proactiva y exhaustiva. Esto implica implementar controles de seguridad basados en los principios de Zero Trust y asegura que cada componente dentro del ecosistema de IoT esté verificado y seguro.

Más allá de las medidas técnicas, los marcos regulatorios como la Ley de IA de la UE desempeñan un papel fundamental a la hora den abordar las implicaciones más amplias de la IA en el IoT industrial.

A medida que la IA continúa evolucionando dentro del panorama del IoT industrial, su potencial para revolucionar el sector es ilimitado. El futuro podría ver a la IA no solo como una herramienta para la eficiencia y la seguridad, sino como una colaboradora en la innovación, dando forma a la propia estructura de los procesos industriales.

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