La Casa Blanca no está perdiendo el tiempo preparándose para la avalancha de vulnerabilidades de día cero que se espera que salgan a la luz con las herramientas de IA de vanguardia.
El 2 de junio, el presidente Trump firmó la Orden Ejecutiva 14409, que promueve la innovación y la seguridad en inteligencia artificial avanzada . Se trata de un intento por reunir a proveedores de IA y operadores de infraestructuras críticas nacionales (CNI) en una colaboración para la detección y corrección de errores.
La orden ejecutiva exigía la creación de un centro de intercambio de información sobre ciberseguridad basado en IA que reuniera a proveedores de IA con actores del sector de infraestructura crítica (CNI). Anunciado formalmente como "Gold Eagle" a mediados de julio , se centra en el uso de escaneo de vulnerabilidades impulsado por IA para fortalecer las organizaciones de CNI.
La administración ha actuado con rapidez, y el Departamento del Tesoro (que lidera este esfuerzo), la NSA y la CISA establecieron el centro de intercambio de información en un plazo de 30 días a partir de la publicación de la orden ejecutiva.
La iniciativa es lo suficientemente amplia como para que participe un gran número de personas. No solo los desarrolladores de modelos de código cerrado pueden participar en este programa; los modelos de código abierto también son bienvenidos. Por parte de CNI, se dará prioridad a los hospitales rurales, los bancos comunitarios y las empresas de servicios públicos locales como candidatos para recibir ayuda de proveedores de IA, con el fin de detectar vulnerabilidades y fortalecer su infraestructura.
La orden ejecutiva mantiene la postura antirreguladora que la administración ha adoptado respecto a la IA, eximiendo oficialmente a los desarrolladores de modelos de IA de la obligación de obtener licencias para lanzar su software o de buscar aprobación alguna. Esto representa un retroceso en el enfoque de la era Biden hacia la IA. La administración anterior había exigido a los desarrolladores la presentación de informes sobre sus modelos de IA mediante una orden ejecutiva que la administración actual revocó.
Falta de responsabilidad de terceros
Si bien esta medida beneficia en cierto sentido a las organizaciones de inteligencia artificial crítica (CNI), también genera un desequilibrio. Se trata de un programa voluntario para operadores de IA, lo que los exime en gran medida del escrutinio. La NSA llevará a cabo un proceso de evaluación comparativa para determinar si los modelos de IA cumplen con los requisitos de seguridad. El gobierno tendrá acceso anticipado a dichos modelos y también participará en la decisión sobre qué otros socios tendrán acceso temprano, pero el proceso de evaluación comparativa es confidencial.
Los bancos, los hospitales y las empresas de servicios públicos se enfrentan a normas estrictas sobre la aplicación de la ciberseguridad tanto dentro de su propia infraestructura como a lo largo de sus cadenas de suministro, pero no parece claro cómo exigirán lo mismo a sus socios de IA, o si se esperará que dejen la aprobación final en manos del director de la NSA.
“Los criterios no estarán sujetos a la dinámica de notificación pública y comentarios que normalmente acompaña al establecimiento de normas federales”, señala un análisis de la empresa legal Ropes & Gray.
La necesidad de someter a escrutinio la cadena de suministro mediante IA
En términos generales, una iniciativa como esta tiene sentido dado el rápido ritmo al que los modelos de IA de vanguardia están desarrollando capacidades para la detección de amenazas. Ya hemos visto surgir múltiples vulnerabilidades de día cero como resultado del Proyecto Glasswing, un proyecto de Anthropic en el que colaboró con socios de la industria para detectar vulnerabilidades de software utilizando su avanzado modelo Mythos.
Sin embargo, el programa también subraya la necesidad de políticas de gobernanza más evolucionadas que den cabida a una nueva capa de riesgos generados por la IA.
Estos riesgos incluyen el descubrimiento y la explotación de nuevas amenazas por parte de modelos de IA. Una encuesta de BCG de 2026 reveló que más de un tercio de las organizaciones habían sufrido un "impacto significativo" debido a ataques con IA en los 12 meses anteriores.
El rápido desarrollo y la adopción de la IA también introducen, sin quererlo, vulnerabilidades de seguridad. Además del riesgo que supone el desarrollo interno de software asistido por IA, BCG señala que la IA aumenta la dependencia de las organizaciones respecto a terceros, desde proveedores de servicios en la nube a gran escala hasta proveedores de modelos y herramientas que integran funciones de IA. Esta cadena de suministro más amplia incrementa la superficie de ataque.
El auge de la IA autónoma no hace sino agravar el problema. El Instituto de Investigación de Seguridad de la IA del gobierno británico ha detectado agentes de IA que realizan acciones no autorizadas en internet, dirigidas a personas y organizaciones reales en línea.
Un llamamiento a favor de la gobernanza de la IA y la garantía de los proveedores.
Los marcos de ciberseguridad y control son una herramienta fundamental para estructurar una respuesta. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) propuso recientemente el concepto de IA confiable en infraestructura crítica para un nuevo perfil dentro de su Marco de Gestión de Riesgos de IA (RMF). Esto crearía un vocabulario oficial para definir qué significa una IA confiable. Detallaría qué riesgos deben abordarse y qué evidencia debe proporcionarse para su mitigación, convirtiendo la confiabilidad en un requisito contractual y auditable entre el operador y el proveedor.
Los sectores de infraestructura crítica ya han comenzado a desarrollar guías para contrarrestar el riesgo de la IA de terceros y la transparencia de la cadena de suministro, como la Guía sobre el riesgo de la IA de terceros y la transparencia de la cadena de suministro del Consejo Coordinador del Sector de la Salud.
Las normas ISO ofrecen una base para el cumplimiento de la IA.
Existen otros marcos de control que se integran perfectamente con el Marco de Gestión de Riesgos (RMF) para la IA. En un análisis del RMF realizado tras su anuncio, Jessica Newman, codirectora del Centro de Políticas de IA de la UC Berkeley, afirmó que el marco del NIST era compatible con la norma ISO/IEC 23894 para evaluar el cumplimiento de los Criterios Comunes para la Evaluación de la Seguridad de las Tecnologías de la Información. Añadió que también está alineado con la Ley de IA de la UE.
También existen otros marcos que las organizaciones pueden utilizar para ayudar a gestionar los riesgos de la IA en la cadena de suministro, como la guía SP 800-161 del NIST para identificar y mitigar los riesgos cibernéticos de la cadena de suministro.
Varias normas ISO complementarias pueden ayudar a las organizaciones a comprender la compleja red de dependencias de IA que actualmente sustentan la mayoría de las cargas de trabajo empresariales. En particular, el marco del Sistema de Gestión de IA (AIMS) ISO/IEC 42001:2023 adopta un enfoque amplio para la gobernanza de la IA, abarcando modelos y herramientas de terceros.
La norma ISO/IEC 5338 ofrece un enfoque integral para la gobernanza de los sistemas de IA, que considera factores como la gestión de modelos por parte de los proveedores. Esta herramienta resulta útil dada la rapidez con la que los proveedores actualizan sus modelos y datos de entrenamiento, tanto en modelos de ponderación abierta como cerrada.
Aunque no todos estén de acuerdo con su enfoque regulatorio de no intervención, la postura de la Casa Blanca sobre la integración de proveedores de IA e infraestructura crítica representa un avance para combatir una nueva era de amenazas impulsadas por la IA. Los problemas que plantea, desde la protección de la propiedad intelectual hasta la rigurosidad de la cadena de suministro, deberían llevar a las organizaciones de todo el mundo a evaluar su estrategia a largo plazo para trabajar con un amplio espectro de proveedores de IA y tecnologías afines.
En conjunto, estas normas proporcionan a los equipos de compras, seguridad y riesgos un vocabulario común para formular las preguntas adecuadas a los proveedores de IA, y una forma de integrar las preocupaciones específicas de la IA en los regímenes de certificación y auditoría que ya gestionan.
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Seminario web: Lecciones de una de las primeras certificaciones ISO 42001 del mundo
Blog: Qué significa el marco de política nacional de IA de la Casa Blanca para el cumplimiento normativo.
