La seguridad de la IA: columna vertebral de la industria 4.0

En los últimos años se ha intensificado el debate —incluso a nivel gubernamental— sobre la necesidad de garantizar la seguridad de las instalaciones industriales, incluyendo sectores clave como el transporte, la logística y los edificios inteligentes.

Uno de los desafíos más críticos en este ámbito es la falta de una asignación clara de responsabilidades en materia de seguridad. Las instalaciones industriales son sistemas altamente complejos, cuya protección recae en múltiples actores: desde individuos y entidades privadas hasta organismos gubernamentales. Esta fragmentación genera vacíos que pueden comprometer seriamente la resiliencia del entorno industrial.

En este contexto, y en plena cuarta revolución industrial, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa de futuro para convertirse en un pilar clave de los procesos industriales avanzados. Desde el mantenimiento predictivo hasta la gestión energética, la IA está revolucionando los modelos operativos tradicionales, convirtiéndolos en sistemas más autónomos, eficientes y adaptativos.

Sin embargo, este avance no está exento de riesgos. En entornos donde convergen sistemas físicos y digitales —como la automatización, la robótica o el IoT industrial—, la seguridad de la IA no puede considerarse un aspecto técnico secundario. Al contrario, se trata de un factor estratégico que impacta directamente en la continuidad operativa, la integridad de los datos y la confianza en el proceso de transformación digital.

Pedro Viana, Head of Presales de Kaspersky Iberia.

A diferencia de otras tecnologías, la IA no solo ejecuta instrucciones; aprende, infiere y toma decisiones, a partir de datos que, en muchos casos, son sensibles o determinantes para la operación de sistemas críticos. Esta capacidad genera valor, pero también amplifica la superficie de exposición frente a ciberataques.

Los actores maliciosos explotan vulnerabilidades en los datos de entrenamiento, manipulan modelos y comprometen la integridad del sistema. Y, en entornos industriales, esto puede traducirse en alteraciones de producción, sabotaje silencioso, o fallos en cascada de sistemas conectados.

A su vez, los modelos utilizados en estos sistemas pueden incorporar sin saberlo componentes alterados, puertas traseras o sesgos no detectados. El riesgo ya no reside solo en el perímetro digital tradicional, sino dentro del propio núcleo algorítmico de la operación.

La industria 4.0 exige una IA que no solo sea potente, sino también segura por diseño. Para ello, es imprescindible adoptar una gobernanza técnica que integre desde el inicio buenas prácticas como:

• Modelado de amenazas específico para IA, identificando vectores de riesgo asociados al aprendizaje automático, uso de datos sensibles, y mecanismos de toma de decisiones autónomos.
• Validación continua del comportamiento de los modelos, evitando sesgos operativos, errores invisibles y comportamientos impredecibles en condiciones reales.
• Seguridad en la cadena de suministro algorítmica, limitando el uso de modelos de terceros no auditados y optando por formatos de intercambio como safetensors, que reducen el riesgo de ejecución de código malicioso.
• Supervisión humana y transparencia funcional, alineadas con los principios éticos propuestos por Kaspersky: interpretación explicable, responsabilidad compartida y preferencia por arquitecturas multicapa.

Estas acciones no solo responden a buenas prácticas técnicas. Son parte de una estrategia más amplia de resiliencia industrial, donde la seguridad garantiza no solo la disponibilidad de los sistemas, sino la continuidad del negocio y el cumplimiento normativo.

La Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, adoptada en 2024, posiciona a Europa como un referente global en gobernanza tecnológica. Esta legislación introduce un marco basado en niveles de riesgo que clasifica como “alto riesgo” a los sistemas de IA utilizados en sectores críticos, como la fabricación avanzada o la logística automatizada. Estos sistemas deben cumplir con requisitos estrictos de robustez, trazabilidad, transparencia en la toma de decisiones y supervisión humana (Título III, artículos 9 y 14).

Para la industria europea, este marco no debe verse como una carga regulatoria, sino como una oportunidad estratégica para liderar el desarrollo de una IA confiable y competitiva. La Industria 4.0 no necesita solo algoritmos rápidos, sino algoritmos seguros, auditables y alineados con estándares éticos internacionales.

La vulnerabilidad de las instalaciones industriales, especialmente aquellas consideradas infraestructuras críticas, puede tener serias implicaciones a nivel nacional. La magnitud y las consecuencias de una interrupción son determinantes: si una instalación falla de forma que ponga en riesgo la salud, la seguridad o la estabilidad económica —por ejemplo, un apagón prolongado o un desastre ambiental—, el impacto puede ser muy significativo.

Este tipo de escenarios es precisamente el que contempla la Directiva NIS2, que impone obligaciones concretas a ciertas entidades, catalogadas como importantes y esenciales. Estas entidades están obligadas a implementar medidas de gestión de riesgos de ciberseguridad sólidas, apropiadas y proporcionales (Art. 21), y cumplir con obligaciones específicas en cuanto al reporte de incidentes. (Art. 23). La directiva define claramente los sectores y subsectores que deben cumplir con estos requisitos en toda la Unión Europea.

Aunque la responsabilidad de proteger las instalaciones industriales recae en múltiples actores —incluidas empresas privadas y operadores de infraestructuras—, los gobiernos también juegan un papel central. Ellos crean un marco legal vinculante a través de regulaciones y leyes para incrementar la ciberseguridad y establecer un marco jurídico europeo lo más armonizado posible

En un escenario geopolítico y digital cada vez más complejo, la seguridad de la IA se convierte en un diferenciador competitivo clave. Las empresas industriales que integren modelos seguros, gobernanza clara y cumplimiento regulatorio desde la fase de diseño estarán en mejor posición para:

• Escalar su IA de forma controlada y sostenible.
• Proteger su propiedad intelectual y sus datos industriales.
• Mitigar el impacto reputacional de incidentes algorítmicos.
• Posicionarse como proveedores confiables en cadenas globales.

La seguridad de la IA no es un requisito externo, sino la columna vertebral de una industria 4.0 robusta, confiable y preparada para competir en el largo plazo. Integrarla estratégicamente es asegurar el presente y el futuro de la innovación.