En pocos años, las apps de IA generativa tipo ChatGPT, Gemini o copilots corporativos han pasado de ser “juguetes” tecnológicos a herramientas integradas en flujos de trabajo sensibles: desarrollo de software, redacción de contratos, análisis de datos o atención al cliente. Eso significa que concentran información valiosa, credenciales y acceso a otros sistemas, lo que las convierte en objetivos de alto valor para atacantes.
Cuando se habla de “hackear” una app de IA generativa no hay un único escenario, sino varios: vulnerabilidades en la infraestructura, ataques específicos al modelo y explotación de terceros.
Qué implica hackear una app de IA generativa
Compromiso de la infraestructura y el ecosistema
En el plano clásico de ciberseguridad, un ataque puede aprovechar fallos en servidores, APIs o servicios de terceros que soportan la app.
- Casos como el incidente de Mixpanel, que afectó a datos vinculados a usuarios de API de ChatGPT a través de un proveedor analítico, muestran que el eslabón débil puede estar fuera del núcleo de la empresa de IA.
- Bugs en componentes de terceros (por ejemplo, bibliotecas como Redis en 2023) ya provocaron filtraciones de títulos de chats y parte de información de pago en usuarios de ChatGPT, evidenciando que la superficie de ataque incluye todo el stack.
Ataques específicos al modelo (prompt injection, jailbreaking, envenenamiento)
En el plano “nativo” de la IA, el OWASP GenAI Security Project ha situado la prompt injection como la amenaza número uno para aplicaciones basadas en LLMs.
- La inyección de prompts (directa o indirecta) puede conseguir que el modelo ignore instrucciones de seguridad, revele prompts de sistema, datos internos o ejecute acciones no previstas a través de herramientas y APIs conectadas.
- El jailbreaking, ampliamente analizado en literatura reciente, explota debilidades en las políticas de seguridad para obtener respuestas que normalmente estarían bloqueadas (código malicioso, instrucciones de abuso, etc.), lo que ya se ha visto en investigaciones sobre vulnerabilidades de modelos grandes.
- Otra categoría es el envenenamiento de datos de entrenamiento o fine‑tuning, en el que el atacante introduce datos manipulados para que el modelo aprenda patrones erróneos o sesgados. Esto puede provocar que la IA recomiende decisiones inseguras (por ejemplo, configuraciones de seguridad inadecuadas) o que filtre, bajo ciertas condiciones, información que debería permanecer protegida.
Riesgos de ciberseguridad cuando se hackea una app de IA
Fuga masiva de datos y violación de la confidencialidad
El riesgo más evidente es la exfiltración de los datos que el modelo procesa y almacena.
- Informes recientes señalan que un porcentaje muy elevado de empleados (en torno al 77%) ha compartido datos sensibles de su empresa en herramientas tipo ChatGPT, incluyendo código, estrategia de negocio e información de clientes.
- Si un atacante explota vulnerabilidades como las documentadas por Tenable en ChatGPT (capaces de extraer información de memorias y de historiales solo con encadenar prompts específicos), puede acceder a datos de miles de usuarios sin necesidad de comprometer credenciales individuales.
Además, la falta de claridad sobre el tratamiento de datos por parte de algunos servicios (por ejemplo, si se usan entradas de usuarios para mejorar modelos) implica riesgos de uso secundario y filtración indirecta: datos corporativos podrían reaparecer sintetizados en respuestas a terceros. Esto abre la puerta no solo a pérdidas económicas, sino a violaciones de secreto profesional, confidencialidad contractual y normativa de protección de datos.
Ataques en cadena y movimiento lateral
Debido a las integraciones, un ataque exitoso contra la app de IA puede servir como palanca para comprometer otros sistemas corporativos.
- Un asistente con acceso a correo y calendarios podría ser instruido para enviar enlaces maliciosos a contactos internos, escalando una campaña de phishing desde dentro.
- Un copiloto de desarrollador con acceso a repositorios podría filtrar fragmentos de código, secretos en variables de entorno o información sobre arquitectura interna que facilite posteriores ataques.
Google, en su análisis sobre uso adversarial de Gemini, documentó cómo actores de amenaza intentan usar asistentes de IA tanto para generar infraestructura de ataque (malware, phishing) como para instruirles a tomar acciones maliciosas en entornos conectados
Explotación de la app hackeada como “fábrica” de ataques
Una vez que el adversario tiene control suficiente, la app puede convertirse en fábrica de contenidos y herramientas de ataque.
- Generación masiva de campañas de phishing y scams: investigaciones de proveedores como Sophos describen cómo la IA permite lanzar campañas de fraude a gran escala, con mensajes adaptados a distintos idiomas, culturas y targets, reduciendo el esfuerzo manual del ciberdelincuente.
- Creación y mejora de malware: blogs de seguridad señalan que GenAI puede ayudar a generar variantes de malware y a evadir métodos tradicionales de detección, facilitando ataques de día cero y aumentando la presión sobre equipos de defensa.
Impacto para usuarios finales
Para personas usuarias, las consecuencias combinan dimensiones económicas, de privacidad y psicológicas.
- Pérdida de dinero por fraudes, inversiones falsas, compras inexistentes o transferencias basadas en correos y mensajes generados o validados por la IA comprometida.
- Exposición de datos personales, historiales de conversación, preferencias o problemas sensibles que, al filtrarse, pueden usarse para extorsión (sextorsión, chantaje laboral) o doxxing.
Impacto para organizaciones y sectores críticos
Para empresas y administraciones públicas, un hackeo de su app de IA (propia o de terceros) se traduce en múltiples frentes de riesgo.
- Riesgo reputacional: filtraciones vinculadas a ChatGPT y otros servicios han tenido amplia repercusión mediática, incluso cuando el origen era un tercero o credenciales robadas en endpoints, no un fallo directo de la empresa de IA.
Monitoreo, red teaming y respuesta a incidentes
Las guías recientes de OWASP subrayan la importancia del red teaming especializado en IA y del monitoreo continuo del comportamiento del modelo.
- Simular ataques de prompt injection, envenenamiento y exfiltración para identificar debilidades antes de que lo hagan los atacantes.
- Integrar los incidentes relacionados con GenAI en los planes de respuesta existentes: detección, contención, análisis forense, notificación a reguladores y comunicación con afectados.
Contar con registros detallados de prompts, respuestas y acciones realizadas por el modelo (respetando la privacidad) facilita la detección temprana de comportamientos anómalos y la reconstrucción de incidentes.
