Los Juegos Olímpicos de Invierno de 2026 han elevado la apuesta al integrar sistemas de IA directamente en el circuito operativo. La IA va a ayudar a gestionar el evento, y esto también dará lugar a que los ciberdelincuentes utilicen nuevas técnicas para crear problemas sin tener que recurrir al «hackeo» tradicional. El mayor riesgo no va a ser la interrupción del servicio o el robo de credenciales, sino la manipulación del comportamiento de los sistemas a través de inputs cuidadosamente diseñados, que pueden llevar a los modelos a filtrar información, tomar malas decisiones o activar acciones automatizadas.
Más que DDoS y phishing
Los eventos deportivos globales siempre han atraído a los ciberdelincuentes. Son los escenarios más importantes del mundo, y los Juegos Olímpicos de Invierno son precisamente eso. Entre los 3.000 millones de espectadores y la enorme red logística, que abarca desde el transporte y la hostelería hasta los servicios de retransmisión, la huella digital es enorme y un objetivo muy tentador.
Durante años, la narrativa de las amenazas ha sido constante: phishing, ransomware o quizás un ataque DDoS para ralentizar el sistema. Esos riesgos siguen ahí, pero ahora, con la IA como componente fundamental del funcionamiento de este evento, algo más entra en juego.
Ya se trate de chatbots que gestionan las preguntas de los espectadores, calendarios automatizados, herramientas de traducción, detección del fraude o análisis de las operaciones, cada vez se confía más en los sistemas de IA para tomar decisiones o ejecutar tareas automáticamente a gran escala. Este cambio crea un nuevo conjunto de riesgos que muchos profesionales de seguridad aún están aprendiendo a abordar.
La ampliación de la superficie de ataque
El riesgo de la IA no radica en un servidor mal configurado o en un error sin parchear. Se trata de un riesgo conductual y no técnico.
Los LLM y los agentes de IA reaccionan a patrones y contexto. Eso es lo que los hace tan útiles, pero también lo que los hace tan fáciles de explotar. Acciones como la inyección de prompts (en esencia, solo inputs cuidadosamente redactados) pueden lograr engañar a un modelo para que filtre datos o eluda sus propias reglas. Estos ataques no necesitan una contraseña robada; solo necesitan una forma de manipular cómo el modelo interpreta la intención.
Por otra parte, también gracias a la IA, los correos electrónicos de phishing ya no son tan fáciles de detectar como en el pasado. Ahora son refinados, localizados y contextuales. Pueden extraer horarios y nombres reales de fuentes públicas para que un intento de suplantación de identidad parezca totalmente legítimo. En un entorno de alta presión como los Juegos Olímpicos, donde todos se mueven con prisa y dependen de la automatización, estas tácticas pueden funcionar.
Pequeños errores que se convierten en grandes problemas
Un fallo de la IA no necesita una brecha masiva y cinematográfica para causar caos. Pequeños errores, multiplicados a escala, pueden tener un impacto enorme. Por ejemplo, estos son algunos escenarios de ataque potenciales:
- Un chatbot de soporte es engañado para que revele las rutas de escalado internas.
- Una IA de logística podría ser convencida, mediante un input malicioso, de enviar actualizaciones erróneas a miles de personas.
- Un motor de decisiones automatizado podría actuar con información falsa, eludiendo las comprobaciones humanas habituales.
Ninguno de estos casos requiere un ataque tradicional, aunque pueden ser habilitados por la IA. Ocurren porque a los sistemas de IA se les otorga autoridad sin las restricciones adecuadas. El principio del mínimo privilegio (uno de los principios fundamentales de la seguridad) a menudo parece quedar relegado a un segundo plano, ya que las organizaciones se apresuran a implementar aplicaciones de IA. Si bien los ejemplos anteriores pueden parecer improbables, el mundo ya está presenciando filtraciones de datos causadas por aplicaciones de IA con un acceso demasiado amplio a datos y sistemas.
Las viejas reglas ya no funcionan
La mayoría de los frameworks y controles de seguridad se crearon para proteger componentes digitales como redes, sistemas e identidades, por lo que no son muy eficaces para controlar el comportamiento.
Una IA no falla porque alguien haya dejado un puerto abierto. Falla porque se le permitió razonar de una manera que los diseñadores no esperaban. Las pruebas tradicionales comprueban si una herramienta funciona, pero rara vez analizan cómo se comporta esa herramienta cuando alguien intenta confundirla intencionadamente.
A medida que la IA asume funciones críticas, su seguridad debe evaluarse con el mismo rigor que las aplicaciones web y API tradicionales: implementar controles de seguridad y probar su eficacia. Confía, pero verifica.
En el mundo de las aplicaciones web, un firewall de aplicaciones web (WAF) ayuda a proteger contra exploits de día cero (desconocidos), mientras que las pruebas de penetración periódicas garantizan que el WAF esté correctamente configurado y que las vulnerabilidades no se filtren.
Los mismos principios se aplican a los LLM y a las aplicaciones agénticas. Para los sistemas de IA, los guardarraíles (mecanismos de seguridad que definen límites éticos, legales y funcionales para los sistemas de Inteligencia Artificial y grandes modelos de lenguaje) cumplen una función similar a la de los WAF, mientras que las pruebas adversarias continuas desempeñan la función que tradicionalmente desempeñaban las pruebas de penetración.
Guardarraíles eficaces
Los guardarraíles no se limitan a censurar malas palabras o bloquear un uso indebido obvio. Requieren límites estrictos y exigibles que distingan el comportamiento permitido de las «sugerencias» adversarias diseñadas para manipular el comportamiento del modelo. Si bien muchas soluciones de guardarraíl afirman tener una alta efectividad, un análisis reciente de F5 Labs puso de manifiesto una brecha significativa entre el rendimiento declarado y el real.
En evaluaciones controladas con prompts conocidos o documentados públicamente, los guardarraíles suelen tener un buen rendimiento. Sin embargo, al probarlos con inputs novedosos (como prompts creativamente estructurados, indirectos o poéticos), su efectividad disminuye drásticamente. Esta disparidad demuestra que los guardarraíles optimizados para amenazas conocidas suelen no generalizar bien, lo que permite que los prompts adversarios eludan los controles sin provocar infracciones obvias de las políticas.
Pruebas adversarias
Las pruebas de penetración web implican intentar activamente explotar una aplicación web de la misma manera que lo haría un atacante real. Van más allá del análisis de vulnerabilidades para evaluar si se pueden eludir los controles de seguridad y si los fallos se pueden encadenar para causar un impacto real. El objetivo es encontrar y solucionar los problemas antes de que se exploten en la práctica.
Las pruebas adversarias aplican la misma mentalidad que las pruebas de penetración, pero se centran en cómo se pueden manipular los sistemas de IA a través de inputs en lugar de explotarlos mediante código. Investigan debilidades como la inyección de prompts, la anulación de instrucciones, la divulgación involuntaria de datos y el abuso de flujos de trabajo agénticos donde los sistemas de IA pueden tomar acciones o decisiones.
Dado que los sistemas de IA no son estáticos, estas pruebas deben ser continuas. Las actualizaciones de modelos, las nuevas integraciones y la evolución de los patrones de uso pueden cambiar el comportamiento del sistema de forma sutil. Las pruebas adversarias continuas (a menudo respaldadas por herramientas de equipos rojos impulsadas por IA) ayudan a identificar debilidades emergentes de forma temprana, lo que permite refinar y reforzar los guardarraíles como parte de un ciclo de retroalimentación de seguridad continuo.
Una realidad operativa
Los Juegos Olímpicos de Invierno son solo una versión de mayor presión y mayor visibilidad de lo que está sucediendo en todas las organizaciones y sectores en este momento. La lección no es que la IA sea peligrosa, sino que la IA sin restricciones crea enormes puntos ciegos y riesgos.
La seguridad de la IA ya no es un problema teórico del futuro. Es una realidad operativa. Cuando confiamos en que un sistema actúe, la pregunta no es solo si funciona, sino cómo va a comportarse cuando alguien intente que falle.
