Desbloquear la gestión del riesgo humano con la IA

La inteligencia artificial no sólo está revolucionando las industrias; está remodelando fundamentalmente la forma en que las organizaciones gestionan el riesgo humano. ¿Cuál es el problema del riesgo humano? Es individualizado. Cada usuario realiza acciones que pueden tener consecuencias, como compartir datos corporativos o hacer clic en enlaces. Están constantemente bajo ataque, ya que los adversarios los atacan con amenazas de ingeniería social diseñadas para engañarlos y hacerles cometer errores. Y como resultado de su papel crítico en nuestras organizaciones, tienen acceso a datos muy valiosos como los financieros, el código fuente y la propiedad intelectual. 

La gestión de los riesgos humanos (GRH) gira en torno a la comprensión y mitigación de los comportamientos que podrían conducir a resultados empresariales adversos como consecuencia de la violación de datos o de fallos en el cumplimiento de la normativa. 

Pero los métodos tradicionales de protección contra los comportamientos de riesgo se basan en la formación única, las evaluaciones periódicas y los simulacros de evaluación, que no pueden abordar plenamente la naturaleza dinámica e impredecible del comportamiento humano en los lugares de trabajo modernos. 

La IA ofrece un enfoque más preciso y adaptable, capaz de predecir patrones de comportamiento, evaluar riesgos en tiempo real e implementar intervenciones específicas. Esto significa pasar de estrategias reactivas a una gestión de riesgos proactiva y verdaderamente centrada en el ser humano.

Cómo la IA puede mejorar la medición del riesgo y el análisis del comportamiento

El núcleo del potencial de la IA reside en su capacidad para procesar volúmenes masivos de datos e identificar patrones que serían imposibles de detectar para los humanos. Cuando se aplica a la gestión de los recursos humanos, la IA permite a las organizaciones pasar de las evaluaciones generalizadas a los conocimientos individualizados, facultando a los equipos de seguridad para identificar qué usuarios son los de mayor riesgo -y los más vulnerables a los ataques- de modo que sus esfuerzos, incluidas las políticas adaptativas, la formación y los empujones conductuales puedan centrarse más en esos usuarios concretos.

Análisis del comportamiento

La IA puede analizar las interacciones de los usuarios dentro de los sistemas digitales, ofreciendo información sobre:

• Tendencias de actividad de los usuarios: Descargas de archivos inusuales o patrones de inicio de sesión que indiquen posibles amenazas internas.
• Señales predictivas: Señalización de comportamientos precursores, como un aumento de las prácticas de seguridad descuidadas, que tienen una mayor probabilidad de desembocar en un incidente.
• Análisis del sentimiento de la comunicación: Señalar las comunicaciones excesivamente agresivas o estresadas como indicadores tempranos de posibles conflictos o riesgos para la seguridad.

Por ejemplo, las herramientas de IA pueden rastrear la dinámica de pulsación de teclas o las variaciones en el tono de los correos electrónicos para identificar cambios sutiles en el comportamiento de los empleados que podrían alertar preventivamente de riesgos inminentes. Un aumento repentino del acceso a archivos sensibles a altas horas de la madrugada podría ser señalado para su investigación antes de que se convierta en un problema de ciberseguridad mayor.

Calificación de riesgos en tiempo real

Las soluciones impulsadas por IA pueden asignar puntuaciones de riesgo dinámicas a individuos o equipos en función de su comportamiento, factores ambientales e historial. Estas puntuaciones se ajustan constantemente, ofreciendo información en tiempo real que permite a las organizaciones reaccionar con rapidez cuando los patrones se desvían. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático podrían calcular la probabilidad de que se produzcan infracciones de la normativa basándose en las tendencias históricas, el comportamiento de los empleados y las presiones externas.

Este nivel de precisión permite a las organizaciones priorizar las intervenciones allí donde más importan, lo que supone una clara mejora con respecto a las medidas generales que muchas organizaciones emplean actualmente.

Hacer que las intervenciones se adapten a los conocimientos sobre el comportamiento

La gestión de los riesgos humanos no consiste sólo en identificar los riesgos, sino en responder a ellos con eficacia. La IA generativa y otras formas de aprendizaje automático pueden adaptar las intervenciones de riesgo a las necesidades específicas, lo que las hace más eficaces que las soluciones tradicionales de talla única.

Por ejemplo, la IA puede permitir la creación de contenidos que eduquen a los empleados sobre los riesgos específicos de sus funciones. A diferencia de los módulos de formación estáticos, la IA generativa puede elaborar simulaciones basadas en escenarios y adaptadas al individuo o al equipo, lo que aumenta su relevancia e impacto.

La IA también puede recomendar la combinación correcta y el nivel de rigor de las políticas de seguridad en las tecnologías de correo electrónico, endpoint y navegación web adecuadas al nivel de riesgo y a las necesidades laborales de una persona.

Conocer a los usuarios allí donde están

Una de las ventajas más perturbadoras de la IA es su capacidad para ir al encuentro de los usuarios allí donde se encuentran. Del mismo modo que las herramientas de automatización del marketing personalizan el alcance basándose en el comportamiento del usuario, la IA en la gestión de riesgos puede personalizar las intervenciones para alinearlas con el papel y las responsabilidades actuales de un individuo, así como con su puntuación de riesgo individual y su nivel de formación en concienciación sobre seguridad.

Tomemos, por ejemplo, un empleado identificado como un futuro riesgo de cumplimiento por las herramientas de IA predictiva. En lugar de emitir una reprimenda genérica, los sistemas de IA pueden recomendar una vía de aprendizaje personalizada para reforzar las normas pertinentes. Este enfoque aumenta el compromiso y reduce la resistencia a las iniciativas de formación, fomentando en última instancia una cultura más segura en el lugar de trabajo de forma sostenible.

Desafíos a la hora de elegir el proveedor de ciberseguridad de IA adecuado

Encontrar un proveedor de ciberseguridad de IA que sea a la vez innovador y se centre en la gestión del riesgo humano puede ser una tarea desalentadora para las empresas. Uno de los principales retos consiste en evaluar las verdaderas capacidades de un proveedor. Muchas organizaciones luchan por diferenciar entre el bombo publicitario y la eficacia tecnológica real.

Amenazas como el phishing, la ingeniería social y los ataques internos aprovechan las vulnerabilidades humanas, lo que requiere soluciones de IA que vayan más allá de la detección tradicional de amenazas. Las empresas necesitan proveedores con herramientas diseñadas para mejorar el compromiso de los empleados, controlar los patrones de comportamiento y minimizar los errores humanos. Por desgracia, muchas ofertas carecen de este enfoque, lo que obliga a las empresas a hacer malabarismos con múltiples proveedores o a comprometer su capacidad para abordar los crecientes riesgos centrados en el ser humano. Esta brecha subraya la importancia de encontrar proveedores que den prioridad a la intersección entre la innovación de la IA y el comportamiento humano.

Pasos prácticos para implantar la IA en la gestión de riesgos humanos

Para aprovechar el potencial de la IA y superar los retos, las organizaciones deben actuar con un enfoque estructurado y estratégico. He aquí los pasos clave para empezar:

1. Realice una evaluación de riesgos: Identifique los tipos de riesgos humanos más relevantes para su organización. Céntrese en las áreas en las que la IA puede añadir un valor mensurable.
2. Construya un marco sólido de gobernanza de datos: Asegúrese de que todos los datos sobre el comportamiento se recopilan, almacenan y procesan de forma ética y segura. Engage a los equipos jurídicos y de cumplimiento en el desarrollo de directrices políticas sólidas.
3. Empiece poco a poco con programas piloto: Pruebe las soluciones de IA en departamentos específicos o con casos de uso limitados antes de ampliarlas a toda la organización.
4. Invierta en la formación de los empleados: Ofrezca formación para ayudar a los empleados a comprender el papel de la IA en la gestión de riesgos y cómo les beneficia.
5. Asóciese con expertos: Trabaje con desarrolladores de IA especializados en análisis de riesgos para personalizar las soluciones a las necesidades únicas de su organización.

Lo esencial

La inteligencia artificial tiene el potencial de hacer que la gestión humana del riesgo sea más precisa, dinámica y personalizada que nunca. Al pasar de estrategias reactivas a proactivas, las organizaciones no sólo pueden mitigar los riesgos, sino también fomentar una cultura de seguridad y responsabilidad.