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No será como Terminator: el riesgo real de la IA en México hoy está en los ciberataques

A pesar de las advertencias que hay alrededor del potencial de la IA para “acabar” con los humanos la próxima década, especialistas coinciden en que el peligro ya está latente.
Imagen representativa de una IA que ejecuta ciberataques y vulnera infraestructura crítica en México, cuya silueta también está mostrada.
Entre los peligros que hoy están latentes, apunta el experto, se encuentran los ciberataques automatizados, la manipulación masiva de información, la vulneración de infraestructura crítica del Estado. (Foto: Generada con IA Google Flow)

Las conversaciones en torno a la Inteligencia Artificial señalan que la extinción humana a raíz de esta tecnología sucederá hacia finales de la década. Sin embargo, la IA ya tiene implicaciones peligrosas hoy en día y sus efectos se demuestran en economías como México, donde la protección cibernética aún es un asunto pendiente.

“El riesgo más real en esta década no es la extinción humana”, apunta el doctor Miguel González Mendoza, especialista en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning. “Son los riesgos económicos, sociales, cibernéticos y de bioseguridad derivados de sistemas cada vez más poderosos”.

Entre los riesgos que hoy están latentes , apunta el experto, se encuentran los ciberataques automatizados, la manipulación masiva de información, la vulneración de infraestructura crítica del Estado y el uso indebido del conocimiento científico.

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Ciberataques y fraudes con deepfakes, los principales peligros de la IA en México

Los datos respaldan las afirmaciones de González. De acuerdo con datos del Índice de preparación en ciberseguridad 2025, de Cisco, el 88% de las empresas en el país experimentaron incidentes de seguridad relacionados con IA.

“Las tareas que antes requerían operadores experimentados que trabajaran con múltiples herramientas pueden comprimirse cada vez más en flujos de trabajo automatizados”, explica Erika Urbina, country manager de Trellix en México, “mientras que las técnicas impulsadas por la IA pueden ayudar a los atacantes a adaptar sus campañas y eludir los controles de seguridad tradicionales”.

Este dato toma una dimensión de mayor relevancia al tomar en cuenta que únicamente el 50% de los líderes de estas organizaciones considera que sus empleados comprenden plenamente las amenazas asociadas a la IA.

Asimismo, solo el 2% de las organizaciones cuenta con una estrategia madura, con la finalidad de defenderse ante amenazas externas impulsadas por este tipo de algoritmos, los cuales han acortado la ejecución de ataque pasando de 48 a 24 horas, según datos de Fortinet.

Por otra parte, el fraude impulsado por deepfakes (imágenes generadas por IA) también registraron aumentos considerables, pues en 2025 tuvieron un incremento del 484% interanual, de acuerdo con datos de la empresa de tecnología Sumsub.

El sistema financiero mexicano procesó más de 108,000 denuncias por fraude digital y aquellos casos que implicaron IA y deepfakes contabilizaron daños por alrededor de 20,000 millones de pesos, según cifras de la Comisión Nacional para la Protección y Defensa de los Usuarios de Servicios Financieros (Condusef).

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Infraestructura crítica, el gran objetivo de la IA

La empresa de ciberseguridad Fortinet detecta que México es el segundo principal objetivo a nivel Latinoamérica de ciberataques a infraestructuras críticas, concentrando el 25% de los ataques dirigidos a la región.

Los sectores más afectados en México, comparte Urbina, son las telecomunicaciones, con un 43.2% de los casos; el industrial, con un 19.5%; y las dependencias públicas, con un 10% de las incidencias.

Ante estas cifras, si bien las advertencias hablan de una IA más potente que podría “acabar” con la humanidad, González menciona que lo realmente preocupante no es la tecnología en sí misma, sino la velocidad con la que puede evolucionar en la actualidad para ejecutar acciones peligrosas contra las instituciones.

“Si una IA comienza a contribuir a la confección de sistemas más inteligentes, podríamos enfrentar ciclos de innovación muy rápidos donde cada generación de modelos sea mejor que la anterior”, concluye el experto en IA. “En ese escenario, las capacidades podrían crecer más rápido que los mecanismos de seguridad, nuestra comprensión de sus implicaciones o las regulaciones”.

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