Con el auge de la detección y respuesta impulsada por inteligencia artificial, muchas organizaciones confían cada vez más en sistemas automáticos para identificar anomalías y amenazas en sus entornos digitales. Esto aporta rapidez y escalabilidad, pero plantea consecuencias no intencionadas si se adopta una dependencia exclusiva de la IA para la seguridad.

Entre los riesgos destacan la pérdida de capacidad crítica de los analistas humanos, la complacencia operativa y la delegación de juicio a alertas que pueden ser imperfectas. Los modelos pueden generar falsos positivos que provocan fatiga en los equipos, o falsos negativos que silencian ataques sofisticados. Además existe la posibilidad de sesgos en los datos de entrenamiento, sobreajuste a patrones históricos y vulnerabilidades a técnicas adversarias diseñadas para evadir detección automática.

La dependencia total de la IA también puede erosionar habilidades esenciales como la intuición, la correlación contextual y el pensamiento adversarial de los analistas. Cuando los equipos confían más en alertas generadas por máquinas que en su propio razonamiento, disminuye la curiosidad investigadora y la capacidad de detectar señales débiles fuera de los parámetros aprendidos por los modelos.

La solución pasa por un enfoque equilibrado humano-IA que combine lo mejor de ambos mundos. Recomendaciones prácticas incluyen implementar mecanismos human in the loop para validar alertas críticas, entrenamientos continuos para los analistas, ejercicios de red teaming y pentesting, auditorías regulares de modelos y fuentes de datos, y la integración de inteligencia de contexto y fuentes externas. También es clave diseñar procesos que mitiguen el alerta fatigue y proporcionen explicabilidad en las decisiones automatizadas.

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