Radware presentó los resultados de su 2026 Cyber Survey: New Trends in AI, API and Application Security, elaborado por Osterman Research, que expone la urgencia de reforzar la seguridad en la nueva capa de inteligencia artificial. El estudio revela que el ritmo de adopción de tecnologías como modelos de lenguaje, agentes autónomos y flujos de trabajo impulsados por IA supera la capacidad de las organizaciones para implementar controles de protección adecuados.
De acuerdo con el informe, el 83% de las compañías ya utiliza de manera amplia funciones de IA generativa o modelos de lenguaje, y el 96% espera incorporar agentes de IA o flujos autónomos en los próximos doce meses. Sin embargo, solo el 17% afirma tener visibilidad completa sobre esos procesos, lo que genera un vacío de gobernanza y control. Esta falta de transparencia abre la puerta a que actores maliciosos aprovechen vulnerabilidades, evadan defensas y aceleren ataques mediante el uso de IA.
La encuesta también señala que el tráfico generado por agentes y rastreadores de IA plantea un nuevo desafío de control de acceso. Apenas el 14% de las organizaciones tiene visibilidad total sobre ese tráfico, mientras que el 76% reporta impactos negativos derivados de su actividad. En paralelo, el desarrollo de aplicaciones continúa superando a la seguridad de las API: casi la mitad de las empresas actualiza APIs para producción diariamente, pero solo el 19% mantiene un inventario automatizado y actualizado, y apenas el 24% realiza pruebas de seguridad completas durante todo el ciclo de vida.
El impacto económico de los ataques también se refleja en el estudio. El 71% de las organizaciones experimenta ataques DDoS dirigidos a la capa de aplicación o a APIs al menos una vez al mes. El costo promedio de la interrupción por un ataque de este tipo aumentó 23% interanual, alcanzando los 7,530 dólares por minuto, lo que equivale a unos 451,800 dólares por hora. A pesar de ello, solo el 21% de las compañías asegura contar con el máximo nivel de preparación para gestionar incidentes de seguridad en aplicaciones, y el tiempo promedio de resolución de eventos significativos relacionados con APIs, bots o DDoS es de 2.8 horas.
Connie Stack, directora de crecimiento de Radware, afirmó que la capa emergente de IA presenta desafíos que no pueden resolverse con soluciones aisladas. Según la ejecutiva, las organizaciones necesitan visibilidad coordinada sobre IA, aplicaciones y APIs para identificar y responder con mayor rapidez a las amenazas. Este planteamiento coincide con análisis de Gartner y Forrester, que han advertido que la seguridad de la IA requiere marcos específicos y prácticas de auditoría algorítmica. Gartner proyecta que para 2027 más del 40% de las empresas habrá implementado políticas de protección adaptadas a modelos de IA, mientras que Forrester destaca la importancia de combinar defensas tradicionales con monitoreo continuo.
El informe de Radware se publica en un contexto donde grandes proveedores como Microsoft y Google han anunciado iniciativas para reforzar la seguridad de sus plataformas de IA, y donde reguladores en Estados Unidos y la Unión Europea discuten normas que obliguen a auditar modelos y transparentar procesos de entrenamiento. Bloomberg ha señalado que estas medidas podrían incrementar el costo de cumplimiento, pero también abrir oportunidades para empresas especializadas en seguridad de IA.
La conclusión del estudio es clara: la expansión de la inteligencia artificial en entornos corporativos exige un enfoque integral que combine visibilidad, gobernanza y coordinación de seguridad, con el fin de mitigar riesgos y sostener la confianza en sistemas cada vez más automatizados.
Fuente Radware | Editado por CDOL
