red seguridad segundo trimestre 2025 81 opinión impulsado una transición hacia modelos proactivos, semiautónomos y, en algunos casos, autónomos. Gen AI permite esta evolución al asumir tareas como la clasificación de incidentes, la correlación de datos, la generación de playbooks automatizados y la elaboración de informes antes novedades en procesos de threat hunting o cibervigilancia. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también libera a los analistas para que se enfoquen en decisiones estratégicas y en la gestión de amenazas avanzadas. A menudo recurrimos a una analogía sencilla pero poderosa para ilustrar este cambio al equipo: podemos seguir trabajando el campo con azadas o podemos adoptar tractores y drones. La inteligencia artificial representa precisamente ese salto generacional que nos permite multiplicar nuestra productividad y eficiencia operativa. El factor humano Uno de los aspectos más relevantes de esta transformación es el impacto en el talento. Gen AI no reemplaza al analista; lo potencia. La colaboración humanomáquina se convierte en el eje de un SOC moderno. Los analistas junior pueden apoyarse en asistentes como Microsoft Copilot para interpretar scripts maliciosos, mientras que los senior pueden utilizar Gen AI para simular escenarios y optimizar respuestas. Además, surge una nueva competencia clave: la ingeniería de prompts. Saber cómo interactuar con los modelos de IA para obtener resultados precisos será una habilidad esencial en los próximos años. En NTT Data estamos desarrollando programas de formación específicos para preparar a nuestros equipos en estas nuevas capacidades y se los ponemos como objetivo a nuestros equipos. Riesgos y desafíos La implementación de Gen AI no está exenta de riesgos. Desde problemas de privacidad de datos hasta sesgos en los modelos, pasando por ataques adversarios y desafíos de integración con plataformas heredadas, los SOC deben abordar estos aspectos con responsabilidad. En nuestra estrategia, seguimos entre otros marcos como el NIST AI RMF y la evolución de normativas como el EU AI Act. La gobernanza, la transparencia y la auditoría continua son pilares fundamentales para garantizar una adopción ética y segura. El modelo SMART Para guiar nuestra adopción de Gen AI, hemos estructurado nuestra hoja de ruta en torno al modelo SMART: S (Strategize): definimos casos de uso de alto valor y bajo riesgo, como la optimización de la respuesta a incidentes. M (Map): evaluamos la infraestructura y los modelos disponibles, asegurando la alineación con nuestras políticas de seguridad. A (Assess): monitorizamos el rendimiento de los modelos, ajustando continuamente para mantener la relevancia frente a amenazas dinámicas. R (Refine): capacitación continua de los equipos mediante simulaciones y escenarios reales. T (Train): fomentamos la colaboración entre expertos en ciberseguridad e IA para compartir conocimiento y mejorar la eficiencia. La inteligencia artificial representa un salto generacional que permite multiplicar nuestra productividad y eficiencia operativa
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