¿Por qué el año 2026 romperá la seguridad corporativa?
Las deepfakes, los dispositivos inteligentes personales y las demandas de capacitación en inteligencia artificial convergen para poner a prueba los modelos de seguridad corporativa.
La seguridad corporativa siempre ha evolucionado ante la presión. Surgen nuevas amenazas, los controles evolucionan y las arquitecturas cambian gradualmente. Lo que distingue a la siguiente fase no es un único avance ni una técnica de ataque, sino la convergencia de varias fuerzas que llegan simultáneamente. La inteligencia artificial ya no se limita al análisis administrativo. Los dispositivos personales se vuelven cada vez más inteligentes y se mantienen constantemente conectados. Al mismo tiempo, las organizaciones están entrenando y implementando sistemas de IA a escala que imponen exigencias sin precedentes a las redes y la infraestructura.
Individualmente, cada uno de estos cambios es manejable. En conjunto, están llevando los modelos de seguridad y conectividad existentes a un punto crítico. En 2026, las suposiciones que sustentan muchas estrategias de seguridad corporativa serán cada vez más precarias. El resultado no será un colapso repentino, sino una erosión constante de la confianza, la visibilidad y el control, a menos que las organizaciones modernicen sus bases de seguridad.
Los ataques basados en deepfakes se vuelven rutinarios
La suplantación de identidad siempre ha sido una táctica predilecta de los atacantes. Lo que está cambiando es su calidad y velocidad. Los avances en la síntesis de voz y vídeo en tiempo real implican que la suplantación convincente ya no se limita a mensajes grabados o contenido cuidadosamente preparado. Las interacciones en vivo ahora pueden manipularse de forma que imitan fielmente a las personas reales, con patrones de habla naturales, expresiones faciales y matices conversacionales.
Esto tiene profundas implicaciones para la forma en que se establece la confianza en las organizaciones. Las videoconferencias, las llamadas de voz y las herramientas colaborativas se han convertido en canales operativos esenciales, especialmente en entornos distribuidos. Estos canales se adoptaron rápidamente, a menudo bajo la premisa de que la confirmación visual o auditiva era suficiente para establecer la autenticidad. Esta premisa ahora se está debilitando.
Antes, la vulneración del correo electrónico corporativo se basaba en scripts estáticos y respuestas tardías. Sin embargo, la suplantación de identidad basada en IA se adapta en tiempo real. Un atacante puede responder preguntas, ajustar el tono y dirigir las conversaciones de manera dinámica. El objetivo ya no es solo engañar a alguien para que haga clic en un enlace, sino influir en decisiones, autorizar acciones o extraer información confidencial durante lo que parece ser una interacción legítima.
A medida que los patrones de trabajo se vuelven más asincrónicos y geográficamente dispersos, estos ataques resultan más difíciles de detectar. Es posible que los compañeros no compartan horarios que coincidan. Las horas o los lugares de reunión inusuales ya no son señales de alerta inmediatas. En este entorno, depender de las defensas perimetrales o de la confianza implícita basada en la presencia en una red se vuelve cada vez más frágil.
Esto no implica simplemente que los ataques aumenten, sino que las señales tradicionales de legitimidad perderán fiabilidad. Los modelos de seguridad que asumen que la identidad puede inferirse únicamente del contexto tendrán dificultades. La verificación debe ser continua, estratificada e independiente de la aparente «normalidad» de una interacción.
Los dispositivos personales conectados amplían la superficie de ataque
Si bien la falsificación de identidades es cada vez más fácil, el número de terminales conectados involucrados en el trabajo diario continúa aumentando. Las computadoras portátiles y los teléfonos ya no son los únicos dispositivos que participan en los flujos de trabajo corporativos. Las gafas inteligentes, los auriculares con traducción automática, los wearables y la robótica personal emergente introducen nuevos tipos de sensores e interfaces en entornos profesionales.
Estos dispositivos no son simples accesorios pasivos. Capturan audio, video, señales biométricas y datos ambientales en tiempo real. Gran parte de esta información se procesa en la nube, a menudo fuera de la visibilidad corporativa tradicional. La distinción entre datos personales y profesionales se difumina cuando los dispositivos se usan a lo largo del día y se desplazan con fluidez entre contextos laborales y no laborales.
Desde una perspectiva de seguridad, esto genera un efecto multiplicador. Cada nuevo dispositivo añade no solo un endpoint, sino también un flujo continuo de datos. Los fragmentos de voz, el contexto visual y las señales de ubicación pueden circular por las redes corporativas o ser utilizados por aplicaciones corporativas. Proteger esta información requiere más que el registro de dispositivos o controles de acceso básicos. Requiere comprender cómo fluyen los datos entre entornos y cómo pueden ser mal utilizados si se interceptan o manipulan.
El desafío se agrava por el ritmo de adopción. Estos dispositivos suelen introducirse de forma gradual, impulsados por aumentos de productividad o mejoras de accesibilidad, en lugar de por una planificación centralizada. Con el tiempo, lo que parecía unas pocas excepciones se convierte en una densa red de conexiones siempre activas. Sin controles de arquitectura precisos, la visibilidad se degrada y la aplicación de políticas se vuelve inconsistente.
Los equipos de seguridad se ven obligados a gestionar una superficie de ataque más amplia y dinámica que antes. Los enfoques tradicionales basados en inventarios tienen dificultades para mantenerse al día, y los modelos de segmentación estáticos no reflejan cómo trabajan realmente las personas. El resultado es un mayor riesgo, no porque no existan defensas, sino porque estas no se ajustan a la realidad.
Las cargas de entrenamiento de la IA transforman las demandas de la red
Mientras los endpoints se multiplican en el borde, la presión también aumenta en el núcleo. Las organizaciones ya no solo consumen servicios de IA, sino que también entrenan y perfeccionan modelos adaptados a sus propios datos y flujos de trabajo. Estos ciclos de entrenamiento implican el traslado de grandes cantidades de información a través de redes, a menudo de forma repetida, a medida que los modelos se iteran y actualizan.
Los volúmenes de datos que antes se movían en lotes ahora se transfieren de forma continua. Las tareas de entrenamiento pueden consumir terabytes o petabytes en periodos cortos, lo que genera picos de demanda que sobrecargan la infraestructura compartida. La latencia, la pérdida de paquetes y la congestión ya no son solo problemas de experiencia de usuario; afectan directamente la viabilidad y el costo de las iniciativas de IA.
Para afrontar esta situación, muchas organizaciones están experimentando con cambios en la arquitectura. Los enfoques de entrenamiento distribuido acercan la computación al lugar donde se generan los datos. Los dispositivos de usuario con GPU compatibles se integran en el tejido de procesamiento. Los modelos de ejecución híbridos y de tiempo compartido difuminan la línea entre la computación centralizada y la periférica.
Estos enfoques pueden mejorar la eficiencia, pero también comprometen la seguridad. Los datos de entrenamiento sensibles pueden recorrer rutas que no fueron diseñadas para transferencias de gran volumen y valor. La distinción entre el tráfico de producción y las cargas de trabajo experimentales se vuelve menos clara. Monitorear y controlar estos flujos requiere una visión mucho más granular que la que ofrecen las herramientas de red tradicionales.
Lo que surge es una tensión entre la innovación y el control. El desarrollo de la IA prioriza la velocidad y la flexibilidad, mientras que la seguridad depende de la previsibilidad y la restricción. Resolver esta tensión requerirá replantear cómo se establece la confianza no solo para los usuarios, sino también para las cargas de trabajo, los dispositivos y los procesos automatizados que actúan en nombre de los humanos.
Los límites del pensamiento perimetral
En estas tendencias, surge un tema común: las suposiciones sobre los límites ya no se sostienen. La idea de un interior y un exterior claramente definidos se ha ido erosionando durante años, pero la combinación de la suplantación de identidad impulsada por deepfakes, la omnipresencia de dispositivos personales y las cargas de trabajo distribuidas de IA acelera esta erosión.
Las defensas perimetrales se diseñaron para entornos con pocos puntos de acceso e identidades estables. En las empresas modernas, el acceso se origina en todas partes, las identidades son fluidas y una proporción cada vez mayor de la actividad no es humana. Agentes automatizados inician solicitudes, los dispositivos generan datos de forma autónoma y las interacciones se producen en diferentes zonas horarias sin supervisión directa.
En este contexto, las estrategias de seguridad basadas en modelos de confianza estáticos se convierten en una desventaja. Otorgar acceso amplio una vez establecida la conexión crea oportunidades de uso indebido cuando las credenciales se ven comprometidas o el comportamiento cambia a mitad de la sesión. Confiar en patrones históricos para detectar anomalías pierde eficacia cuando la variabilidad es la norma.
Un enfoque más resiliente considera la verificación como un proceso continuo, en lugar de un evento de control. La identidad, el estado del dispositivo y el comportamiento deben evaluarse continuamente, y el acceso debe limitarse a la tarea en cuestión. No se trata simplemente de una autenticación más robusta, sino de la alineación de la arquitectura con la forma en que se realizan el trabajo y la computación.
La infraestructura como control de seguridad
Otra consecuencia de estos cambios es la creciente importancia de las decisiones de infraestructura en los resultados de seguridad. El rendimiento y la protección ya no pueden considerarse cuestiones independientes. Cuando la latencia aumenta o las conexiones se vuelven inestables, los usuarios y los sistemas se adaptan de maneras que a menudo eluden los controles. Surgen soluciones alternativas, proliferan las herramientas ocultas y la gobernanza se debilita.
Por el contrario, cuando las redes están diseñadas para ofrecer un rendimiento consistente independientemente de la ubicación o de la carga de trabajo, es más probable que se cumplan las políticas de seguridad. Un acceso confiable reduce el incentivo para eludir las medidas de seguridad y una visibilidad clara de los patrones de tráfico permite detectar con mayor rapidez el uso indebido.
Esto replantea la inversión en infraestructura como una decisión de seguridad, en lugar de una decisión puramente operativa. Las decisiones sobre enrutamiento, ubicación de recursos informáticos y optimización del tráfico influyen directamente en la viabilidad de los modelos de seguridad modernos. A medida que crecen las cargas de trabajo de IA y la colaboración en tiempo real, las arquitecturas capaces de adaptarse dinámicamente sin generar cuellos de botella estarán mejor posicionadas para absorber los cambios.
Preparándose para la convergencia
Las presiones descritas aquí ya son visibles, pero su impacto combinado aún es incipiente. Para 2026, las organizaciones las sentirán simultáneamente. La ingeniería social impulsada por los deepfakes desafiará las suposiciones sobre la identidad. Los dispositivos personales conectados ampliarán el alcance de lo que debe protegerse. El entrenamiento y la inferencia de IA someterán las redes a una presión que los diseños tradicionales no pueden soportar con facilidad.
La preparación no consiste en predecir todas las amenazas ni en adoptar todas las nuevas tecnologías. Significa reconocer que los modelos existentes se diseñaron para una era distinta y que los ajustes graduales podrían no ser suficientes. Las estrategias de seguridad deben evolucionar junto con los patrones de trabajo y las realidades computacionales, no quedarse atrás.
Las organizaciones que triunfen serán aquellas que prioricen la visibilidad, la adaptabilidad y la coherencia de la arquitectura. Tratarán la identidad como algo dinámico, los dispositivos como transitorios y las cargas de trabajo como distribuidas. Reconocerán que la confianza ya no es un atributo estático, sino una condición que se evalúa continuamente.
Los próximos años no se definirán por una sola brecha o avance, sino por la eficacia con la que las empresas gestionen esta convergencia. Quienes se adapten pronto descubrirán que la resiliencia se convierte en una ventaja competitiva. Quienes no lo hagan podrían descubrir que los cimientos en los que se apoyan ya no soportan el peso que les impone.
PRAKASH MANA
Prakash Mana es emprendedor y líder en seguridad y conectividad laboral. Su empresa, Cloudbrink, facilita el teletrabajo al ofrecer una conectividad segura y rápida, independientemente de la ubicación o del dispositivo.
