La IA hará que la GRH sea más precisa y adaptable

La IA ya ha transformado numerosas industrias, pero su potencial en la gestión de los riesgos humanos (GRH) sigue estando infrautilizado e incomprendido. Al evaluar con precisión el comportamiento, identificar los patrones de riesgo e implementar intervenciones adaptativas a la medida de los individuos, la IA puede cambiar fundamentalmente la forma en que las organizaciones gestionan las amenazas a la ciberseguridad.

El cambio hacia una gestión de riesgos centrada en el ser humano 

Históricamente, la ciberseguridad se ha centrado en las vulnerabilidades tecnológicas, como parchear los sistemas, bloquear el software malicioso o proteger las redes. Pero con el error humano contribuyendo a más del 60% de las violaciones de datos según el informe de violación de datos de Verizon de 2025, el enfoque organizativo se está desplazando hacia el comportamiento humano como factor de riesgo crítico. Este cambio da prioridad a la comprensión y la gestión de las opciones y los niveles de concienciación de los empleados, los proveedores externos e incluso la dirección.

Sin embargo, muchas organizaciones, y sus proveedores, todavía están lidiando con lo que realmente significa la "gestión del riesgo humano". La mayoría aplica programas básicos de formación o simulaciones de phishing, pero carece de las herramientas para medir los patrones de comportamiento individuales, evaluar los riesgos matizados o realizar intervenciones que resuenen personalmente con los usuarios. 

La IA, especialmente los modelos de aprendizaje automático predictivo, está especialmente equipada para abordar estas lagunas. Puede procesar grandes cantidades de datos sobre el comportamiento, detectando patrones y anomalías mucho más allá de las capacidades humanas. Y lo que es más importante, puede hacerlo de forma adaptativa, personalizada y predictiva, permitiendo intervenciones que se adapten a los usuarios allí donde se encuentren, en lugar de basarse en tácticas de talla única.

Limitaciones actuales en los enfoques de los proveedores 

A pesar del potencial de la IA, muchos proveedores no van más allá de las aplicaciones superficiales. La mayoría de las ofertas de los proveedores en gestión de riesgos humanos giran en torno al desarrollo de campañas de concienciación de los empleados o pruebas automatizadas de phishing. Aunque valiosas, estas herramientas no abordan cuestiones más profundas. 

Centrarse en la presentación por encima de la precisión 

Los proveedores suelen hacer hincapié en los cuadros de mando llamativos y en los contenidos pulidos, pero descuidan el análisis subyacente del comportamiento y de los riesgos que impulsa un cambio significativo. Por ejemplo, una herramienta de simulación de phishing que clasifica a los empleados en función de la tasa de clics puede informar de un "éxito" porque menos usuarios hicieron clic después de la formación. Sin embargo, le dice poco sobre por qué cambió el comportamiento o lo duraderos que son esos cambios. 

Uso limitado de los datos sobre el comportamiento 

Pocos proveedores aprovechan la IA para analizar a escala los comportamientos individuales de los usuarios. Sin una visión tan granular, resulta imposible medir los riesgos reales que plantean empleados concretos o adaptar las intervenciones en consecuencia. 

Estrategias reactivas en lugar de preventivas 

La mayoría de los enfoques siguen siendo reactivos, abordando los errores humanos después de que se produzcan, ya sea a través de informes, investigaciones o medidas disciplinarias. Aunque estos esfuerzos son necesarios, no abordan las causas profundas del comportamiento de riesgo. 

Las organizaciones necesitan herramientas que vayan más allá, utilizando la IA para evaluar, predecir y adaptarse a los factores de riesgo humanos en tiempo real. 

Cómo la IA puede impulsar una gestión de recursos humanos precisa y adaptable 

La IA ofrece potentes capacidades para revolucionar la gestión del riesgo humano en la ciberseguridad. A continuación se exponen los casos de uso más impactantes que las organizaciones deberían aprovechar.

Perfil de riesgo conductual 

Las herramientas impulsadas por IA pueden analizar una serie de puntos de datos, incluidos los patrones de inicio de sesión, la actividad del correo electrónico, el intercambio de documentos e incluso el tono de la comunicación. Mediante la aplicación de modelos de aprendizaje automático, estas herramientas detectan tendencias y desarrollan perfiles de riesgo detallados para individuos o grupos. 

Por ejemplo, un empleado que accede con frecuencia a archivos confidenciales fuera del horario laboral y opera desde múltiples dispositivos puede representar una amenaza interna significativamente mayor que un compañero que se ciñe a las prácticas estándar. Esta información permite a las organizaciones centrar su atención en las personas de alto riesgo. 

Intervenciones personalizadas 

La formación tradicional en ciberseguridad trata a los empleados como un monolito, impartiendo contenidos idénticos independientemente de la comprensión, los hábitos o el nivel de riesgo de cada individuo. La IA cambia el juego adaptando las intervenciones a cada persona. 

Por ejemplo, un usuario de alto riesgo podría recibir un entrenamiento intensivo personalizado a través de un chatbot de IA o un entrenamiento gamificado. A alguien que tenga dificultades para reconocer el phishing se le podrían proponer módulos de microaprendizaje específicos vinculados directamente a acciones de riesgo recientes. Además, la IA puede recomendar políticas de protección del correo electrónico que pueden ajustarse para proteger de forma más agresiva la bandeja de entrada de un usuario en situación de riesgo. 

Este enfoque personalizado no sólo mejora la eficacia, sino que también limita la falta de compromiso o la resistencia a las medidas de seguridad, algo habitual con la formación genérica. 

Análisis predictivo de riesgos 

La IA permite a las organizaciones pasar de la retrospectiva a la previsión mediante la predicción de futuros comportamientos de riesgo antes de que se conviertan en incidentes. Por ejemplo, los modelos predictivos podrían señalar que es probable que un empleado configure mal los ajustes de la nube basándose en sus interacciones históricas con las plataformas en la nube. Señalar estos riesgos permite tomar medidas preventivas, evitando un punto ciego en materia de seguridad. 

Aplicación adaptativa de políticas 

La IA puede realizar ajustes dinámicos en las políticas de seguridad basándose en los cambios de comportamiento observados. Si un empleado muestra una mejora constante y se adhiere a las mejores prácticas, es posible que se flexibilicen ciertas restricciones para optimizar la productividad. Mientras tanto, los usuarios con un perfil de riesgo creciente pueden encontrarse con controles progresivamente más estrictos. 

Esta adaptabilidad fomenta la confianza dentro de la organización y garantiza que las medidas de seguridad sean eficaces y perturben lo menos posible los flujos de trabajo. 

El impacto empresarial de la gestión de recursos humanos impulsada por la IA 

El despliegue de la IA para revolucionar la gestión de recursos humanos no consiste únicamente en mejorar la ciberseguridad, sino que aporta beneficios empresariales cuantificables.

Ahorro financiero gracias a la reducción de riesgos 

La supervisión y la intervención predictivas reducen los errores humanos, lo que disminuye los costes de los incidentes. Se calcula que el coste medio de una brecha de ciberseguridad ronda los 4,45 millones de dólares. Incluso pequeñas reducciones de los errores humanos conllevan importantes beneficios financieros. 

Aumento de la productividad 

La formación adaptativa y la aplicación de políticas garantizan que los empleados pasen menos tiempo navegando por controles redundantes o asistiendo a sesiones de formación innecesarias. Esta eficacia se traduce en una mejora de la productividad de toda la plantilla. Por ejemplo, ampliar las ventanas de tiempo de espera de MFA para los empleados de bajo riesgo ayuda a reducir la interrupción del flujo de trabajo de un empleado. 

Mayor confianza de los usuarios 

Es más probable que los empleados colaboren con los equipos de seguridad cuando confían en que las intervenciones son justas, personalizadas y no punitivas. Las iniciativas impulsadas por la IA que tienen en cuenta las necesidades individuales pueden ayudar a reforzar esta confianza. 

Riesgos y desafíos 

Aunque las oportunidades son inmensas, las organizaciones deben ser conscientes de los riesgos asociados al despliegue de la IA para la gestión del riesgo humano. 

• Datos de comportamiento de alta calidad: La IA se limita al conjunto de datos utilizados para el análisis. Las organizaciones deben dar prioridad a la alimentación de datos de una amplia gama de herramientas de seguridad y RRHH para obtener el máximo impacto.
• Preocupación por la privacidad: La supervisión exhaustiva del comportamiento plantea cuestiones éticas sobre la privacidad y el consentimiento de los empleados. Es fundamental garantizar la transparencia y el cumplimiento de la normativa sobre privacidad.
• Sesgos en los modelos de IA: Los algoritmos mal diseñados pueden amplificar los sesgos, señalando de forma desproporcionada a determinados grupos de usuarios o comportamientos como "arriesgados". Las pruebas y auditorías rigurosas de los modelos de IA son esenciales para mitigar este problema.
• Falsos positivos: Sin una calibración adecuada, los sistemas excesivamente vigilantes podrían crear fricciones innecesarias, lo que provocaría frustración o reduciría la moral. 

Para superar estos obstáculos y garantizar que la adopción de la IA sea responsable y eficaz, es esencial contar con estrategias de implantación adecuadas, basadas en las aportaciones de equipos interfuncionales. 

Lo esencial

La IA tiene la clave para hacer avanzar la GRH al permitir una medición precisa del comportamiento, una predicción dinámica del riesgo y una intervención personalizada. Las organizaciones que aprovechen estas capacidades no sólo mitigarán los riesgos de seguridad con mayor eficacia, sino que también desbloquearán beneficios empresariales como el ahorro de costes y la mejora de la productividad. 

Sin embargo, hacer realidad este potencial requiere un cambio fundamental en el enfoque de la creación de contenidos visibles a aplicaciones significativas de la IA en el análisis y la adaptación del comportamiento. Los proveedores y organizaciones dispuestos a liderar esta transición obtendrán una ventaja competitiva en el panorama actual de la ciberseguridad, en el que hay mucho en juego.