Añadir Estrategias de Inversión en Google

¿Ha dejado la ciberseguridad de ser una cuestión tecnológica para convertirse en un riesgo global?

Efectivamente.Hace unos años, la ciberseguridad se veía como algo muy técnico, reservado a perfiles muy especializados y bastante alejado del día a día de la dirección. Sin embargo, en los últimos años, las compañías se han dado cuenta de que, al tener una mayor dependencia digital, necesitan proteger esos activos digitales.

Por tanto, la ciberseguridad ha ido ganando posiciones tanto en importancia como en capacidad de reporte dentro de las organizaciones. Muchas empresas, españolas y extranjeras, tienen ahora mismo a los CISO, los responsables de seguridad, presentes en el consejo. En definitiva, se ha convertido en una de las prioridades que se gestionan en la mesa de los directivos.

¿Cómo cuantifican hoy las empresas el daño reputacional, la pérdida de propiedad intelectual y la paralización de la actividad en su cuenta de resultados?

Creo que aquí hay varias cuestiones. Las grandes empresas ya han visto, y algunas han experimentado en sus propios negocios, incidentes de este tipo. Esos incidentes pueden suponer estar parados unos días o incluso dos semanas. Pensemos, por ejemplo, en lo que ocurre cuando se detiene una cadena de suministro.

Cuando hablamos de un incidente grave, no puedes facturar, no sabes dónde tienes que enviar a la gente y se producen muchas situaciones que pueden llegar a paralizar el negocio. En las pymes puede ser todavía peor. Hay empresas con una elevada dependencia tecnológica que no sobreviven a un incidente de este tipo porque no tienen los mecanismos necesarios, lo que denominamos resiliencia: esa capacidad de decir “me han golpeado, pero soy capaz de levantarme y seguir operando”.

El paradigma ha cambiado un poco y ahora todo el mundo asume que, en algún momento, puede ocurrir algo. Ya no se trata tanto de pensar que no va a pasar, sino de saber cómo seguir funcionando cuando ocurra, incluso en lo que llamamos condiciones degradadas. Es decir: si nos pasa esto, ¿cómo podemos volver a arrancar? ¿Qué es lo mínimo que necesitamos tener funcionando?

Cuando trasladamos esto al impacto real, hay empresas que paralizan su actividad, otras que directamente no pueden operar y algunas que incluso desaparecen como consecuencia de un incidente de seguridad.

¿Está creciendo la inversión empresarial al mismo ritmo que las amenazas?

Sí. Internamente esto ya está ocurriendo y se están haciendo inversiones importantes en ciberseguridad. Y, desde el punto de vista de los clientes, también forma parte de nuestra razón de ser.

Prosegur, además, ofrece una visión diferencial de la seguridad híbrida. Somos la única empresa en este país capaz de combinar la seguridad física y la lógica. Esto permite detectar amenazas que pasan de un ámbito al otro y viceversa. Por ejemplo, puedes hackear una máquina y conseguir abrir una puerta: algo que comienza siendo una amenaza digital acaba convirtiéndose en una amenaza física.

Y también puede ocurrir al contrario. Alguien puede acceder físicamente a un espacio y dejar un pendrive conectado a una máquina. Es esa imagen que muchas veces vemos en las películas, cuando alguien entra en un centro de datos y conecta un dispositivo. En ese caso, una amenaza física pasa rápidamente al ámbito lógico.

Las empresas están invirtiendo porque se dan cuenta de que es un riesgo real. Están viendo que incluso grandes compañías, que destinan muchos recursos a la seguridad, siguen teniendo problemas. La inteligencia artificial, además, está acelerando este proceso y planteando nuevos retos. 

¿Qué peticiones concretas están recibiendo actualmente de sus clientes en materia de ciberseguridad? 

Estamos viendo un resurgir importante de todo lo relacionado con la identidad, algo que ya empezamos a detectar hace unos años. Ahora trabajamos mucho tanto la identidad de las personas como la de las máquinas. ¿Por qué? Porque hay una proliferación enorme de identidades y cada vez resulta más difícil saber qué hay detrás de cada una. De hecho, estamos viendo ataques que utilizan cuentas asociadas a máquinas.

Los servicios que más nos demandan los clientes son auditorías de seguridad, pruebas de penetración o pentesting, y servicios de detección y respuesta. También existe una necesidad creciente de monitorizar una superficie cada vez más amplia, porque ya no hablamos solo de lo que está dentro de la propia oficina, sino también de lo que está en la nube, de servicios SaaS y de soluciones prestadas por terceros.

Ese perímetro, cada vez más amplio, obliga a ser capaces de recopilar información de múltiples entornos y detectar posibles indicios de amenaza.

¿Qué novedades está ofreciendo Prosegur actualmente en el ámbito de la ciberseguridad y qué necesidades concretas de sus clientes pretenden cubrir?

Este año, con motivo de la celebración del 50 aniversario, explicamos cuál era nuestro planteamiento en materia de ciberseguridad. Uno de nuestros principales focos es el SOC y la propuesta de XMDR, orientada a la detección y respuesta.

También estamos avanzando en otros ámbitos, como la inteligencia artificial y el desarrollo de soluciones vinculadas a la soberanía tecnológica, algo que consideramos especialmente importante en el actual contexto geopolítico.

Además, vamos incorporando nuevas funcionalidades. Por ejemplo, recientemente hemos presentado el retrospective hunting, que nos permite, cuando obtenemos nueva información sobre una amenaza, volver sobre los datos que ya teníamos de nuestros clientes para comprobar si existían indicios que en su momento no se pudieron detectar.

Otro de los avances consiste en ampliar nuestro perímetro de protección a nubes de terceros e incluso integrar herramientas propias que ya utiliza el cliente. De esta forma, podemos ofrecer una visión más amplia y coordinada de su seguridad.

¿En qué consiste el servicio SOC by xMDR? ¿Qué problema concreto pretende resolver?

El servicio SOC by xMDR nace para resolver un problema que comentaba antes: la proliferación de activos digitales. Las compañías tienen cada vez más activos, más distribuidos y en más entornos, y eso genera una cantidad ingente de información.

A esto se suma otro problema habitual en el sector de la ciberseguridad: no contamos con todos los profesionales especializados que nos gustaría. La ciberseguridad afecta a muchos ámbitos y requiere conocimientos en disciplinas muy diferentes.

Por tanto, nos encontramos con muchas más alertas como consecuencia de esa proliferación digital, con recursos humanos limitados y, además, con cierta fragmentación dentro de las propias compañías.

Esta herramienta pretende dar respuesta a ese escenario mediante un servicio con un alto grado de autonomía. Recopila evidencias utilizando inteligencia artificial y automatiza buena parte del trabajo: organiza la información, la clasifica, la documenta y se la presenta al analista para que pueda tomar una decisión.

Tenemos un grado muy alto de automatización y un uso intensivo de inteligencia artificial, pero mantenemos lo que se conoce como human in the loop: una persona sigue interviniendo al final del proceso para revisar y valorar la información. ¿Podremos prescindir de esa intervención humana dentro de unos años? Personalmente, creo que no. En cualquier caso, a día de hoy la tecnología todavía no está en ese punto.

¿Qué puede decidir IA Hunter de forma automática y qué debe validar un analista?

IA Hunter es un desarrollo agéntico integrado dentro de la plataforma y está diseñado para comportarse como si fuera un analista. En una primera fase utilizamos un modelo de lenguaje que captura evidencias, procesa grandes volúmenes de información, los organiza y realiza búsquedas sobre esos datos.

A partir de ahí entra en funcionamiento IA Hunter, que actúa como un agente al que se le asigna una misión y los permisos necesarios para llevarla a cabo. Además, se establecen determinados guardarraíles para limitar su actuación y evitar que salga de los parámetros definidos.

IA Hunter es capaz de reunir todas las evidencias disponibles, analizar información histórica, buscar campañas relacionadas, revisar cómo se resolvieron problemas similares en el pasado y comparar casos de otros clientes. Con toda esa información, genera un veredicto y presenta al analista una investigación prácticamente completa.

Esto supone un importante ahorro de tiempo, porque gran parte del trabajo que normalmente tendría que hacer un analista ya aparece centralizado en la consola. IA Hunter recopila esa información, la contextualiza y señala también qué aspectos no ha podido verificar, por ejemplo por falta de permisos, por los propios guardarraíles o por tratarse de información sensible.

Por tanto, IA Hunter no toma todavía la decisión final. Es capaz de realizar prácticamente todo el flujo de investigación, pero la validación y la decisión siguen correspondiendo al analista. Esto permite agilizar mucho el trabajo de quienes tienen que revisar un gran número de alertas cada día.

Ante el auge de la inteligencia artificial, ¿está cambiando también la forma de trabajar de los equipos de ciberseguridad?

Sí, muchísimo. Hay dos grandes vertientes. Una es la de los asistentes o copilotos, que a estas alturas ya conoce prácticamente todo el mundo. Un analista puede encontrarse, por ejemplo, con una secuencia de comandos que no reconoce y preguntarle al copiloto qué significa o qué puede estar ocurriendo.

Estos asistentes están ayudando mucho a ampliar y acelerar el conocimiento de los equipos. Una persona que, en principio, no sabría interpretar determinada información tiene ahora un asistente al que puede consultar tantas veces como necesite. Y, para quienes ya tienen ese conocimiento, el efecto es todavía mayor, porque multiplica su capacidad de trabajo. En lugar de revisar manualmente 500 elementos, puedes pedirle que identifique los tres más relevantes, explique por qué lo son o detecte patrones que se repiten. Son tareas que, de otra manera, requerirían un esfuerzo manual muy grande.
La otra vertiente es la incorporación de la inteligencia artificial directamente dentro de los procesos. Nosotros trabajamos en esas dos líneas. SOC by xMDR cuenta con distintas automatizaciones basadas en inteligencia artificial y agentes de IA que nos permiten acelerar tanto el acceso al conocimiento como la velocidad de procesamiento.

¿Qué respuesta están dando las empresas al incremento de la regulación en torno a la inteligencia artificial?

Estamos ante un escenario bastante complejo. Yo distinguiría tres grandes bloques: Estados Unidos, China y Europa.

Estados Unidos empezó apostando muy fuerte por la innovación y fue uno de los primeros mercados en desarrollar los grandes modelos y concentrar a los principales actores. China, por su parte, avanzó rápidamente a partir de esos desarrollos y comenzó a crear sus propios modelos mediante técnicas como la destilación.

En Europa hemos sido algo más cautos y hemos puesto más el foco en la regulación que en la innovación. Esa es precisamente una de las críticas que se hacen: que estamos generando muchas normas alrededor de la inteligencia artificial y que eso puede acabar frenando su desarrollo.

Ahora también estamos viendo cómo en Estados Unidos empieza a surgir cierto debate sobre la necesidad de poner algunos límites, porque existe preocupación por hasta dónde puede llegar esta tecnología. En China, en cambio, ese debate público está siendo mucho menor, mientras que en Europa seguimos avanzando en la construcción de un marco regulatorio.

En 2023, por ejemplo, se publicó la ISO 42001, orientada a establecer controles para la gestión de sistemas de inteligencia artificial. Además, la regulación europea pone el foco en cuestiones como saber qué modelo se está utilizando, con qué datos se ha entrenado y cómo se ha llegado a una determinada respuesta.

En definitiva, se trata de controlar todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial cuando está en producción: que sea auditable, que exista trazabilidad y que podamos entender por qué el sistema ha llegado a una determinada conclusión.

A esto se suma otra cuestión importante, que es la responsabilidad. Si una decisión la toma una inteligencia artificial, ¿quién responde por ella? Ese sigue siendo uno de los grandes debates abiertos.

Hacia dónde vamos todavía está por ver, especialmente en el contexto geopolítico actual, en el que algunas alianzas tradicionales también están cambiando. Al mismo tiempo, cada vez más empresas están haciendo pilotos o desarrollando sus propios sistemas de inteligencia artificial autónomos: toman un modelo, lo llevan a su propio entorno, lo entrenan con sus datos y lo utilizan internamente, reduciendo así su dependencia de grandes proveedores externos.

¿Hasta qué punto puede la soberanía tecnológica europea convertirse en una ventaja competitiva?

Para mí es crucial. Es, al mismo tiempo, una ventaja competitiva y una cuestión de soberanía. La dependencia que tenemos de tecnologías y productos desarrollados fuera de Europa implica que, aunque sean soluciones muy buenas, existe el riesgo de que en algún momento dejemos de tener acceso a ellas.

Es algo parecido a depender de una fuente externa de energía: mientras funciona no hay problema, pero si se corta el suministro, la dependencia se hace evidente.

Como comentaba antes, en Europa regulamos de manera muy estricta y eso, en ocasiones, puede frenar la innovación. Sin embargo, esa innovación es precisamente la que necesitamos para poder competir con quienes están avanzando más rápido.

Ahora parece que empezamos a buscar un mayor equilibrio: innovar, pero hacerlo de forma segura y controlada. Para mí, la soberanía tecnológica es claramente estratégica y los productos desarrollados en España y, por extensión, en Europa deberían contar con más apoyo, más facilidades y una mayor presencia en el mercado.

¿Hacia dónde se dirige el sector de la ciberseguridad y qué cambios cree que serán más importantes en los próximos años?

sé que avanza al ritmo de repetirme mucho con la IA que parece que hay que meterlo en todo pero es que realmente está cambiando el juego ¿vale? la utilización de la IA supone un salto en orden de magnitud de la velocidad y la complejidad, o sea se pueden descubrir muchas más vulnerabilidades se pueden construir código lo que se llama el exploit que es lo que explota la vulnerabilidad, lo que hace que esa vulnerabilidad sea mala, muchísimo más rápido que antes entonces la ciberseguridad va, es una lucha asimétrica entre los chicos buenos y los chicos malos ¿vale? ¿qué es lo que pasa? los chicos malos no tienen la ley de la IA no tienen problemas para enterar el modelo no tienen lo que se llama el refusal ¿vale? que es cuando tú le preguntas a la IA y le dices ¿quieren hacer un ataque contra esta organización? pues las IAS comerciales te dicen va a ser que no, ¿vale? pero el malo no, el lado del malo dice vamos a por ello ¿vale? entonces si está en una asimetría ahora mismo esa asimetría está exponiendo problemas que antes eran a velocidad humana a velocidad máquina entonces la guerra o la competición ahora está en ser capaces de utilizar IAS para defender que sean capaces de responder la misma velocidad que las IAS que están atacando también hablábamos, 

La inteligencia artificial está alcanzando un nivel cada vez mayor en las empresas. ¿Se ha pasado ya de la experimentación a la generación de valor real?

Ha habido bastante confusión en torno a esto. Durante un tiempo parecía que había que utilizar inteligencia artificial para todo y consumir cada vez más recursos, simplemente porque era la tendencia. Como ocurre con muchas tecnologías, ha habido un componente importante de hype.

Ahora algunas compañías se están dando cuenta de que han invertido mucho dinero en inteligencia artificial y no están obteniendo el rendimiento que esperaban. Un ejemplo es el llamado vibe coding, que consiste, simplificando, en dejar que la IA genere gran parte del código. El problema es que después ese trabajo tiene que ser revisado por una persona y, en algunos casos, el esfuerzo de supervisión y corrección puede ser muy elevado.

Hay empresas que están comprobando que gastan más en recursos asociados a la IA de lo que antes destinaban a personas que realizaban ese mismo trabajo, para obtener un resultado similar. Por eso creo que estamos dejando atrás la fase inicial de entusiasmo y entrando en una etapa en la que las compañías se preguntan qué casos de uso tienen realmente sentido para ellas.

Ahí está la clave. La inteligencia artificial funciona especialmente bien cuando se aplica a procesos definidos, repetibles y con unas entradas y salidas claras. En ese contexto, puede encargarse de determinadas transformaciones, procesar grandes volúmenes de datos, realizar previsiones o acelerar tareas que antes requerían mucho tiempo.

Pero la IA por sí sola no optimiza nada. Hay que definir qué queremos que haga, cómo queremos que lo haga y qué resultado esperamos obtener. Solo así puede integrarse de forma útil en un proceso.

Ahora mismo conviven empresas que han invertido mucho y están revisando ese gasto, otras que consideran que están llegando tarde y, en medio, una mayoría de medianas y grandes compañías que ya están empezando a aplicar la inteligencia artificial a casos de uso concretos.

Por ejemplo, en un proceso de compras puede haber numerosos pasos: revisar documentación, comprobar requisitos legales, analizar contratos y validar determinada información. Si tienes claro cuál es la entrada, cuál debe ser la salida y qué parte del proceso puede automatizarse, la IA puede reducir de forma significativa el tiempo necesario para ir de un extremo al otro.

¿Qué huella cree que dejará la inteligencia artificial en nuestra sociedad y en la forma en que trabajamos durante los próximos años?

A corto y medio plazo, creo que su impacto va a ser revolucionario. La generación Z ya están incorporando la inteligencia artificial de una forma muy natural a su día a día. En algunos casos, incluso empiezan a utilizarla como una especie de interlocutor personal al que consultan cuestiones que van mucho más allá del trabajo o los estudios.

Creo que el impacto de la inteligencia artificial puede compararse, en cierta medida, con lo que supuso internet en su momento. Es una revolución que amplía enormemente nuestras capacidades: puedes preguntarle prácticamente cualquier cosa, obtener respuestas muy rápidas y trabajar con modelos cada vez más avanzados.

Además, los grandes modelos son cada vez más precisos y ofrecen mejores respuestas, con menos errores y menos alucinaciones. Por eso, creo que la inteligencia artificial va a acabar llegando prácticamente a todos los ámbitos.

Es difícil anticipar exactamente cómo será ese futuro o señalar un único cambio concreto, pero sí parece claro que va a transformar profundamente la forma en la que interactuamos con la tecnología y, también, la manera en la que nos relacionamos y trabajamos con otras personas.

¿Considera que hay un riesgo en que las grandes tecnológicas concentren el poder para establecer los límites éticos de la inteligencia artificial?

Sí, claro. Es una preocupación que tienen incluso las propias compañías que desarrollan estos sistemas y, en general, cualquiera que conozca de cerca las capacidades de los llamados modelos frontera, es decir, los modelos más avanzados.

Vivimos en un mundo hiperconectado y, si no somos capaces de establecer ciertos límites y barreras, pueden producirse situaciones problemáticas. Pensemos en un ejemplo extremo: le damos a un agente de inteligencia artificial el control sobre determinados sistemas de un hospital y le indicamos que su objetivo es reducir al máximo la factura eléctrica. Si no le damos más instrucciones, podría concluir que la forma más eficiente de hacerlo es apagar todo.

Por eso es fundamental establecer parámetros muy concretos y dejar claro qué elementos no pueden verse afectados bajo ninguna circunstancia. Una inteligencia artificial no tiene la misma percepción de las consecuencias humanas que nosotros y, por tanto, necesita operar dentro de unos límites bien definidos.

El riesgo existe, especialmente a medida que avanzan los modelos frontera y se habla cada vez más de inteligencia artificial general y, en un futuro, de superinteligencia. Todavía no estamos ahí, pero la evolución avanza muy rápido y existe la sensación de que la capacidad de estos modelos progresa a mayor velocidad que nuestra capacidad para establecer los controles adecuados. En ocasiones, esos límites se fijan después de haber detectado ya un problema.

Por eso creo que tiene sentido establecer controles sobre los modelos más avanzados, pero teniendo cuidado de no frenar la innovación. Estamos viendo, por ejemplo, cómo la inteligencia artificial está abriendo nuevas posibilidades en ámbitos como el farmacéutico o el químico.

El reto está precisamente en encontrar ese equilibrio entre innovación y riesgo: aprovechar todo el potencial de la tecnología y, al mismo tiempo, mantener la capacidad de controlar hasta dónde puede llegar.

¿Qué transformación será más relevante entre 2026 y 2030 y qué deberían hacer ya las empresas?

De aquí a 2030, creo que podemos llegar a un punto en el que la inteligencia artificial sea capaz de igualar a un ser humano medio en determinadas tareas cognitivas. Si seguimos avanzando al ritmo actual, eso volverá a cambiar las reglas del juego.

Ante transformaciones de este tipo, suele haber tres tipos de empresas: las que no hacen nada y terminan quedándose atrás, las que se adaptan lo suficiente para sobrevivir y las que abrazan el cambio y consiguen aprovecharlo para crecer.

Mi lectura es que, si una empresa todavía no se ha acercado a la inteligencia artificial, debería empezar a hacerlo. Y no necesariamente hace falta contar desde el principio con grandes especialistas. Cada empresa conoce su propio negocio y sabe cuáles son sus procesos, qué partes son más complejas o consumen más tiempo y dónde podría tener sentido aplicar inteligencia artificial.

La cuestión es preguntarse: ¿hay alguna parte de este proceso que pueda hacer una IA? En algunos casos la respuesta será sí y en otros no. Lo importante es identificar dónde existe realmente valor. No se trata de invertir de forma indiscriminada, sino de hacerlo allí donde pueda obtenerse un beneficio concreto.

Hay empresas que están adoptando la inteligencia artificial de una forma más prudente, por ejemplo mediante copilotos. Probablemente eso les permita mantenerse y mejorar su eficiencia, pero estamos ante una disrupción importante. Limitarse a adaptarse puede servir para seguir el ritmo, pero no necesariamente para adelantarse.

En cambio, las compañías que están integrando la inteligencia artificial de forma más profunda ya están viendo beneficios: revisan sus procesos, los aceleran, aumentan las capacidades de las personas con menos experiencia y mejoran la productividad de quienes ya cuentan con un conocimiento avanzado. Ahí es donde se está empezando a ver una diferencia real.

¿Qué perspectivas tiene Prosegur en el próximo año ante el auge de la IA?

Prosegur ya está aplicando inteligencia artificial en numerosos procesos dentro de sus diferentes líneas de negocio. En el ámbito específico de la ciberseguridad, el próximo año vamos a seguir profundizando en todo lo relacionado con la propiedad intelectual, el software desarrollado en España y la soberanía tecnológica, tanto en software como en inteligencia artificial.

También estamos empezando a desarrollar capacidades propias de IA dentro de Prosegur y ya tenemos algunos pilotos en funcionamiento. Creemos que ahí puede estar una parte importante de la diferenciación: contar con inteligencias artificiales de propósito específico y modelos muy entrenados para lo que nosotros hacemos y para casos de uso concretos de nuestros clientes.

El objetivo es, además, ganar cierto grado de independencia respecto a grandes proveedores externos. Hemos visto casos de modelos comerciales que han restringido su disponibilidad o han limitado el acceso a determinados usuarios o mercados. Por eso creemos que tener capacidades propias nos aporta mayor autonomía y nos permite reducir esa dependencia.