La brecha en la visibilidad de la cadena de suministro de IA
El avance de la inteligencia artificial ha traído consigo nuevos retos para la seguridad en la cadena de suministro de IA. A pesar de que las aplicaciones empresariales incorporan agentes de IA específicos, solo un pequeño porcentaje de organizaciones cuenta con estrategias avanzadas de seguridad. Esta falta de visibilidad sobre cómo, dónde y cuándo se utilizan los modelos de IA deja a las empresas vulnerables ante brechas críticas y ataques sofisticados.
SBOM y ML-BOM: Herramientas clave para la trazabilidad
Los SBOM (Software Bill of Materials) y los ML-BOM (Machine Learning Bill of Materials) se han convertido en elementos fundamentales para la gestión de riesgos y la gobernanza de IA. Mientras que los SBOM documentan componentes de software tradicional, los ML-BOM aportan una trazabilidad más específica sobre los modelos, sus dependencias, fuentes de datos y ciclos de entrenamiento. Sin embargo, el ritmo de adopción de ML-BOM es bajo y muchas organizaciones carecen de procesos claros para mantener actualizada esta información.
Principales vulnerabilidades y riesgos emergentes
La falta de control sobre modelos y dependencias expone a las empresas a ataques como inyección de prompts, código vulnerable y jailbreaking en modelos de lenguaje (LLMs). Además, amenazas como el Shadow AI —uso no autorizado de modelos— generan brechas invisibles en la organización, incrementando el coste y la complejidad de la respuesta a incidentes. El uso de formatos inseguros como pickle para almacenar modelos también abre la puerta a la ejecución de código malicioso, mientras que soluciones como SafeTensors aportan una capa adicional de protección al eliminar la capacidad de ejecutar código durante la carga de modelos.
Siete pasos para una visibilidad efectiva en la cadena de suministro de IA
- Construir y mantener un inventario de modelos: Registrar nombre, propietario, ubicación y verificación de cada modelo.
- Gestionar el Shadow AI: Redirigir usos no controlados hacia herramientas y plataformas seguras.
- Requerir aprobación humana para modelos en producción: Documentar propósito y responsables para cada despliegue.
- Adoptar SafeTensors en nuevos despliegues: Reducir riesgos asociados a formatos inseguros.
- Pilotar ML-BOM para los modelos más críticos: Empezar con los de mayor riesgo para graficar dependencias y fuentes.
- Tratar cada modelo externo como una decisión de cadena de suministro: Verificar integridad, limitar accesos y aplicar controles internos.
- Incluir la gobernanza de IA en contratos con proveedores: Solicitar SBOM, control de versiones y notificaciones de incidentes.
La urgencia de la gobernanza y la integración automatizada
El aumento de incidentes y regulaciones, como el EU AI Act y la Cyber Resilience Act, vuelve imprescindible adoptar controles de visibilidad y trazabilidad antes de que una brecha obligue a tomar acción. Las herramientas existen, pero la clave está en integrarlas operativamente y actuar con urgencia. El riesgo reputacional y financiero de no anticiparse puede ser irreversible para startups y empresas en crecimiento.
Conclusión
En la carrera por aprovechar la IA, la visibilidad y trazabilidad de la cadena de suministro marcan la diferencia entre reaccionar ante un incidente y anticiparse a él. La adopción temprana de SBOM y ML-BOM, junto con políticas de gobernanza y monitoreo, serán determinantes para escalar de forma segura en 2026.
Profundiza estos temas con nuestra comunidad de expertos…
Fuentes
- https://venturebeat.com/security/seven-steps-to-ai-supply-chain-visibility (fuente original)
- https://innodata.com/how-ai-and-ml-are-revolutionizing-supply-chain-optimization/ (fuente adicional)
Artículos relacionados:
¿Pueden los lockfiles ser SBOMs? Seguridad y gestión SaaS
Ser emprendedor: 3 historias reales que te harán explotar la mente
Brincus ya supera 66% de su 2da ronda de inversión gracias a Rockstart y ángeles
¿Qué sabe Coca-Cola de termodinámica?
CEO de Fundadoras asegura que Business Festival permitirá vivir una experiencia transformadora
