48 red seguridad tercer trimestre 2026 IA monográfico Vivimos un momento de alerta máxima en el ciberespacio, y la inteligencia artificial (IA) está en el centro de esa alerta por partida doble. Por un lado, los atacantes ya la utilizan: campañas de phishing indistinguibles de comunicaciones legítimas, deepfakes de voz que suplantan a directivos, reconocimiento automatizado de infraestructuras a una escala que ningún equipo humano podría igualar... Por otro lado, la industria de la ciberseguridad promete que la misma tecnología nos defenderá: detección inteligente, respuesta autónoma, analistas virtuales, etcétera. Entre ambas promesas hay una pregunta incómoda que casi nadie formula: ¿sobre qué datos se basa toda esa inteligencia? Atajo que nadie debe tomar La tentación del momento es evidente: incorporar un modelo de lenguaje a cualquier producto de seguridad y anunciar “detección impulsada por IA”. El problema es que un modelo aplicado a datos incompletos no reconoce sus lagunas: las rellena. Un resumen bien redactado de una sesión que el sistema solo observó a medias no es información es una ficción con formato de informe. Y un equipo de seguridad que confía en ese informe deja de hacerse las preguntas que debería. Esto importa, sobre todo, en los accesos privilegiados: cuentas de administración, proveedores externos y sesiones en sistemas críticos. Ahí se concentra el riesgo de la mayoría de los incidentes graves. Ahí, el registro de actividad no es un subproducto: es la evidencia. Si una IA resume, puntúa o recomienda a partir de una telemetría parcial, el problema no es solo técnico. Es probatorio. Ver, comprender, explicar Nuestra convicción es que la IA en ciberseguridad debe construirse como una secuencia, no como un lanzamiento. Cómo construir una IA fiable en ciberseguridad Guillaume Pillon Representante Territorial Iberia y Latam de Wallix
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