Marcas y empresas se enfrentan a una nueva y compleja amenaza: los ataques dirigidos a modelos de IA

Según ESET Latinoamérica, estos modelos no solo representan una pieza central en las operaciones de empresas innovadoras, sino que también se han convertido en una vía de acceso privilegiada a información sensible, estratégica y, en muchos casos, confidencial. Esto implica que un ataque exitoso no se limita a dañar el desempeño técnico del modelo, sino que puede desencadenar una filtración directa de datos clave vinculados a la identidad y competitividad de una marca.

Las implicancias para las empresas son profundas. Un modelo de IA comprometido puede convertirse en una fuente inadvertida de exposición de secretos comerciales, estrategias internas, perfiles de clientes o hábitos de consumo analizados por el sistema. Por ejemplo, a través de un ataque de inversión o extracción del modelo, un cibercriminal podría reconstruir patrones de comportamiento, campañas publicitarias o segmentaciones de mercado que han sido procesadas por la IA. Esa información, si llega a manos de competidores o se hace pública, no solo socava años de trabajo en inteligencia de negocio, sino que vulnera directamente la diferenciación de la marca frente a su audiencia.

Además, el impacto reputacional de estos ataques puede ser devastador. En un mercado hiperconectado, donde los consumidores son cada vez más conscientes de la importancia de la privacidad y la protección de datos, una empresa que sufra una filtración por causa de un modelo de IA mal protegido corre el riesgo de ser percibida como tecnológicamente irresponsable o poco confiable. El daño a la imagen de marca puede ser inmediato y prolongado: pérdidas en la fidelización, caída en el valor de marca, boicots sociales, y una disminución en la intención de compra por parte de usuarios que priorizan la seguridad digital.

Ejemplos concretos como el caso Tay de Microsoft o la filtración del modelo LLaMA de Meta ilustran este tipo de escenarios. En ambos, las consecuencias se extendieron más allá del plano técnico y captaron la atención de medios, usuarios y organismos de control, erosionando la credibilidad de las empresas involucradas. En un entorno tan competitivo como el actual, este tipo de crisis puede representar no solo una pérdida económica momentánea, sino un golpe estructural a la relación entre la marca y sus públicos.

Las API expuestas, los datos de entrenamiento contaminados, o los modelos manipulados para generar resultados sesgados, son todas brechas que pueden conducir a una pérdida de control sobre el mensaje y los valores que la marca intenta comunicar. En sectores como retail, servicios financieros o tecnología médica, esto podría derivar en recomendaciones discriminatorias, análisis incorrectos o decisiones automatizadas erróneas que perjudiquen directamente a los consumidores. El resultado: litigios, multas regulatorias, y una mancha en la reputación que difícilmente se borra.

Principales ataques contra modelos de IA

Data Poisoning (Envenenamiento de Datos): La manipulación de datos en la fase de entrenamiento puede provocar que un modelo produzca resultados erróneos o sesgados. En el caso de una marca, esto podría traducirse en recomendaciones equivocadas de productos, respuestas inapropiadas en servicios al cliente o incluso errores en sistemas automatizados de logística y calidad. Si el modelo tergiversa información clave sobre productos —como beneficios, ingredientes o compatibilidad—, la confianza del consumidor se erosiona, y la marca puede enfrentar desde reclamos legales hasta crisis mediáticas.

Ataques Adversariales: Estas técnicas introducen perturbaciones mínimas en las entradas del sistema para que la IA cometa errores graves sin que los humanos lo perciban fácilmente. Para una empresa, esto podría implicar desde clasificaciones erróneas de productos hasta la omisión de defectos en controles de calidad automatizados. Además del posible perjuicio al usuario final, los atacantes pueden explotar estas debilidades para generar reseñas negativas o campañas de desinformación, afectando directamente la percepción pública de los productos y, por extensión, de la marca.

Control del Modelo y Explotación: Si un atacante logra hacerse con el control de un modelo en producción, puede modificar su comportamiento, alterar datos de productos o usar la infraestructura digital de la empresa para lanzar ciberataques. Esto no solo expone a la compañía a pérdidas operativas, sino que puede conducir a la difusión intencionada de información falsa sobre su catálogo, listas de precios o stock. En entornos de e-commerce o servicios digitales, la manipulación deliberada de las salidas de un modelo puede distorsionar el mercado y hacer colapsar la credibilidad de una marca en minutos.

Model Inversion Attack (Inversión de Modelo): A través del análisis de las respuestas del modelo, los atacantes pueden reconstruir información sensible que fue parte del entrenamiento. Si una IA fue alimentada con datos sobre prototipos, fórmulas o características no divulgadas de productos en desarrollo, estos ataques podrían revelar secretos industriales. La fuga de innovaciones no lanzadas al mercado puede neutralizar ventajas competitivas, provocar filtraciones antes de campañas clave y, en última instancia, dañar la narrativa corporativa construida en torno a la exclusividad o innovación de la marca.

Model Extraction Attack (Extracción de Modelo): En este escenario, los ciberatacantes replican el modelo sin tener acceso directo al código ni a los datos de entrenamiento, simplemente enviando múltiples consultas. Para una marca, esto equivale al robo de su tecnología o del algoritmo que gestiona funcionalidades clave de sus productos o servicios. Si el modelo incluye recomendaciones inteligentes, motores de búsqueda internos o configuraciones personalizadas, su reproducción indebida puede llevar a la competencia desleal, el uso no autorizado o la manipulación de experiencias de cliente bajo su nombre.

Evasion Attack (Ataque de Evasión): Estos ataques buscan engañar al sistema para que no detecte contenidos o comportamientos maliciosos. En entornos donde la IA filtra reseñas falsas, valida promociones o bloquea productos no permitidos, una entrada maliciosa puede eludir las barreras de seguridad y generar disfunciones graves. Por ejemplo, productos inseguros o falsificados podrían aparecer como legítimos en tiendas en línea, lo cual no solo pone en riesgo al consumidor, sino que compromete la autenticidad del catálogo y mina la reputación de toda la marca.

Por todo ello, la ciberseguridad en inteligencia artificial no es solo una cuestión técnica, sino una dimensión estratégica de la gestión de marca. Las empresas que no integren la protección de sus modelos de IA como parte de su política de gobernanza tecnológica estarán no solo desprotegidas, sino desposicionadas frente a un consumidor que exige transparencia, responsabilidad y confianza. La reputación, uno de los activos más frágiles y valiosos de cualquier organización, hoy también depende de cuán segura sea la inteligencia que impulsa sus decisiones.