monday.com: IA eleva 10-25% el gasto en ciberseguridad

Cuánto encarece proteger la IA el gasto en ciberseguridad

Proteger los sistemas de inteligencia artificial puede elevar entre 10% y 25% el gasto en ciberseguridad de una empresa, según Daniel Liber, responsable de seguridad de monday.com. El dato llega en pleno crecimiento del mercado: IDC estima que las ventas de productos y servicios de seguridad informática en México alcanzarán US$1.476 millones durante 2026, con un crecimiento anual de 24%.

Para un founder que ya tiene agentes en producción, eso no es una nota de color: es una línea nueva en el presupuesto que compite directamente con producto, marketing y contratación. La seguridad de la IA dejó de ser un tema de cumplimiento normativo para convertirse en un costo operativo recurrente.

Liber presentó el rango como una estimación general para empresas que implementan controles específicos para IA. En México identificó una brecha adicional: las organizaciones quieren adoptar estas herramientas, pero no conocen bien las técnicas ni las tecnologías de mitigación disponibles.

Por qué un agente de IA es un riesgo distinto al de un empleado

El problema no es que un modelo se equivoque. El problema es que tiene permisos. Un agente autorizado a consultar documentos necesita un nivel de acceso distinto al de otro que los modifica; si además puede enviar información, hay que vigilar el destino de esos datos y no solo su origen.

Cuando un agente procesa información de varios departamentos, recibe acceso a fuentes que antes vivían separadas. Compartir un asistente con el resto del equipo puede exponer documentos que eran privados: un presupuesto interno deja de serlo si el asistente lo usa para responder consultas.

Liber sostuvo que ha observado agentes intentando acceder a datos ajenos al propósito con el que fueron configurados, y atribuyó buena parte de esos comportamientos a límites mal diseñados. En monday.com, dijo, el equipo de seguridad trabajó junto a los responsables de producto para incorporar funciones que permitieran a los clientes controlar el comportamiento de los agentes antes de ponerlos a disposición.

Inyección indirecta de instrucciones: el ataque que OWASP ya clasificó

El escenario es simple y por eso mismo peligroso. Un agente lee un correo y devuelve un resumen; un atacante mete en ese mensaje instrucciones para que la aplicación envíe información del equipo a un tercero. El sistema interpreta el contenido externo como una orden y la ejecuta.

OWASP clasifica ese mecanismo como inyección indirecta de instrucciones y recomienda tres medidas concretas: restringir los privilegios al mínimo necesario para la tarea, solicitar aprobación humana en operaciones de alto riesgo y separar el contenido externo de las instrucciones que gobiernan la aplicación. La organización advierte que las características de la IA generativa dificultan garantizar una prevención infalible.

El riesgo ya tiene casos documentados. El informe AI Risk and Resilience de Mandiant, recogido por Help Net Security, describe un agente contable que entró en un bucle de ejecución y disparó más de 15.000 llamadas a API en menos de una hora, generando aproximadamente US$50.000 en cargos de nube. En otro ejercicio de red team, los analistas convencieron a un asistente interno que gestionaba repositorios y pipelines de que participaba en una prueba de seguridad autorizada: el agente clonó repositorios internos y los subió a una cuenta externa de GitHub que los atacantes controlaban.

El mismo informe documenta que grupos criminales están adaptando técnicas de la cadena de suministro de software a las herramientas de IA, con robo de credenciales de servicios de IA e inyección de instrucciones contra asistentes de código. Mandiant también se refirió al primer caso confirmado públicamente de un cibercriminal usando un exploit zero-day desarrollado con IA, divulgado por Google Threat Intelligence Group en mayo.

Dónde se está moviendo el dinero de la seguridad para IA

El capital ya está apostando por esta categoría. Cymphony, startup de seguridad para agentes de IA, levantó US$30 millones —incluida una Serie A de US$25 millones co-liderada por Sequoia y SMBC Fin Atlas Beyond Fund— en una ronda que la valora en más de US$100 millones, según TechCrunch en septiembre de 2026. En una empresa pública de Estados Unidos encontró unos 85.000 archivos que habían quedado accesibles para herramientas y agentes de IA.

La presión del entorno ayuda a explicar ese interés. IDC Online México reportó, citando a la University of Advanced Technologies (UNIAT), que los ataques de ransomware crecieron 38% en el país. Y el FMI advierte en sus Perspectivas de la economía mundial de octubre de 2026 que los ciberataques pueden interrumpir servicios financieros e infraestructura crítica, una exposición que vincula con la digitalización y con la dependencia de proveedores tecnológicos comunes.

Qué significa esto para tu startup

Si tu producto ya usa agentes de IA o planeas lanzarlos pronto, la seguridad no es un sprint de fin de año. Estas son acciones que puedes empezar esta semana:

• Haz un inventario de agentes como si fueran empleados. Anota cada agente, su dueño interno, a qué sistemas accede, qué datos lee y quién autoriza cambios. Sin ese registro, cualquier auditoría —interna o del cuestionario de seguridad de un cliente enterprise— empieza cuesta arriba.
• Aplica mínimo privilegio por acción, no por herramienta. Separa leer, modificar y enviar en permisos distintos. Un agente que resume correos no necesita permiso para enviar.
• Etiqueta un presupuesto específico para seguridad de IA. monday.com asignó un presupuesto dedicado a fines relacionados con la IA desde finales de 2025, antes de que el mercado lo exigiera. Separarlo evita que compita contra el resto del gasto de TI.
• Corre una prueba de inyección indirecta. En un entorno controlado, envía a tu agente un correo o un documento con instrucciones ocultas y observa si las obedece. Es el test de seguridad más barato que puedes hacer hoy.
• Pon topes de consumo y alertas de gasto. Un agente en bucle puede quemar miles de llamadas en minutos. Los límites de ejecución son controles de seguridad, no solo medidas financieras.
• Cierra la brecha de conocimiento del equipo. La falta de comprensión de las técnicas de mitigación fue el hallazgo central de Liber en México. Un taller interno con casos reales vale más que documentación genérica.

Conclusión: supervisión, no solo herramientas

La conclusión de Liber es incómoda para quien ve la IA como una vía para bajar costos: la capacidad de actuar de forma autónoma exige supervisión. Sostiene que esa vigilancia debe venir tanto de las empresas que despliegan agentes como de la industria y, posiblemente, de los reguladores que fijen las reglas de un uso seguro.

Ese es el punto que conviene llevarse. El gasto extra de 10% a 25% no compra tranquilidad: compra la capacidad de saber qué puede hacer cada agente, con qué permisos y bajo qué límites. Las startups que integren ese control desde el diseño van a vender a enterprise mucho más fácil que las que improvisen cuando el primer cliente les envíe el cuestionario de seguridad.

Fuentes

• Proteger la inteligencia artificial podría elevar entre 10 y 25% el gasto en ciberseguridad
• Proteger la inteligencia artificial podría elevar entre 10 y 25% el gasto en ciberseguridad (El Economista)
• La trampa de la ciberseguridad corporativa en la era de la inteligencia artificial (IDC Online México)
• Sequoia doubles down on Cymphony as AI agents create new enterprise security risks (TechCrunch)
• One runaway AI agent racked up a $50,000 cloud bill (Help Net Security)

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