Predicciones de Netskope Threat Labs: cómo la IA impactará la ciberseguridad en 2026

Netskope Threat Labs ha compartido su visión sobre el papel que la inteligencia artificial (IA) jugará en el panorama de las amenazas el próximo año, destacando nuevas tendencias y riesgos emergentes.

1. IA centrada en la privacidad y la soberanía de datos

Según Ray Canzanese, director de Netskope Threat Labs, el aumento de la adopción de IA sofisticada, especialmente en entornos con información sensible o propiedad intelectual, impulsará un cambio hacia implementaciones más controladas y respetuosas con la privacidad. Sectores regulados como el financiero o el sanitario priorizarán plataformas que mantengan los datos dentro de sus propios perímetros seguros, evitando su uso para entrenamiento de modelos externos. Este enfoque promueve una IA “segura por diseño”, donde el control del dato y el cumplimiento normativo (RGPD, HIPAA) serán determinantes, aunque implique mayor complejidad frente a soluciones SaaS tradicionales.

2. Detección de vulnerabilidades mediante IA

Gianpietro Cutolo destaca que las herramientas de análisis de seguridad de aplicaciones basadas en IA (SAST) están revolucionando la revisión de código, detectando errores lógicos y arquitectónicos que los métodos tradicionales no captan. Estas soluciones se han vuelto esenciales para equipos DevSecOps y pentesters, al automatizar la identificación de vulnerabilidades. Sin embargo, Cutolo advierte que la misma tecnología también será aprovechada por atacantes, lo que incrementa la competencia entre defensores y ofensores.

3. Campañas autónomas de phishing impulsadas por IA

Jan Michael Alcantara señala que la IA ya ha facilitado ataques más convincentes, como correos de phishing, deepfakes y sitios falsos realistas. Para 2026, se espera que existan adversarios autónomos capaces de planificar y ejecutar campañas de phishing completas, desde el perfilado de objetivos hasta el despliegue de cargas útiles, reduciendo las barreras técnicas para ataques sofisticados y ampliando la participación de actores maliciosos.

4. OAuth como punto débil en integraciones de IA

Cutolo también alerta sobre la vulnerabilidad de las integraciones de IA con APIs de terceros y servicios en la nube. Los atacantes podrían explotar permisos excesivos, políticas de revocación poco claras o vías ocultas de compartición de datos, replicando patrones vistos en incidentes recientes con Salesforce y Salesloft. Estas debilidades se convertirán en objetivos principales de ataques a la cadena de suministro y filtraciones de datos dentro de entornos de IA empresarial.

En conclusión, 2026 exigirá que las organizaciones adopten un enfoque proactivo en la gobernanza de la IA, la protección de datos y la seguridad de las integraciones, equilibrando innovación con control y cumplimiento normativo.