Cómo la IA refuerza la ciberseguridad tras una fusión

Las fusiones y adquisiciones suelen centrarse en sinergias operativas, la  consolidación de la nueva marca o los planes de expansión de mercado. Sin embargo, uno de los mayores desafíos está agazapado y aparece bajo la superficie: la integración de los ecosistemas tecnológicos.

Sistemas duplicados, políticas de acceso divergentes y arquitecturas heredadas pueden abrir grietas que se convierten en el caldo de cultivo perfecto para un ciberataque. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se convierte en un aliado estratégico para blindar la nueva entidad y acelerar una integración segura, como apoyamos en nuestro servicio integral de M&A.

El riesgo oculto en la integración tecnológica

Cuando dos organizaciones se fusionan, el foco suele estar en unir culturas, procesos y estructuras de negocio. Pero mientras los equipos directivos celebran el éxito de la operación, los equipos de TI viven una realidad mucho más compleja: deben conectar dos mundos tecnológicos que, probablemente, nunca fueron concebidos para coexistir.

Imagina una entidad bancaria que adquiere una fintech. En pocas semanas, los responsables de tecnología deben conectar infraestructuras con décadas de diferencia: servidores heredados, aplicaciones en la nube y bases de datos con arquitecturas totalmente distintas.

Lo que en el plan estratégico aparece bajo el sencillo epígrafe “integración de sistemas” abre, en la práctica, un abanico enorme de vulnerabilidades invisibles. Estos riesgos se pueden identificar antes de la integración gracias a procesos de Tech Due Diligence inteligente donde la IA acelera la revisión de sistemas y código.

Algunos de los riesgos más comunes incluyen:

• Superficies de ataque ampliadas. Cada conexión entre redes multiplica los puntos de entrada. Firewalls diseñados para un entorno cerrado pueden quedar obsoletos frente a nuevas interfaces expuestas.

• Duplicidad de credenciales y roles. Empleados o proveedores pueden compartir perfiles en ambas compañías. Si no se revocan o consolidan a tiempo, las credenciales duplicadas se convierten en un vector crítico de riesgo.

• Brechas temporales durante la transición. Mientras se actualizan políticas y directorios, surgen ventanas de exposición: accesos sin revocar, sistemas sin parches o protocolos de cifrado desalineados.

En este escenario, los métodos tradicionales (auditorías manuales o revisiones por lotes) se quedan cortos. No tienen la velocidad ni la capacidad de aprendizaje necesarias para cubrir un entorno que cambia cada semana.

No sorprende, entonces, que la adopción de inteligencia artificial en ciberseguridad esté creciendo a ritmo acelerado. El mercado global de detección de anomalías, clave para identificar accesos no autorizados o movimientos inusuales entre sistemas fusionados, superó los 4.300 millones de dólares en 2022 y podría alcanzar los 14.590 millones en 2030, con un crecimiento anual del 16,5%*.

Y si ampliamos la mirada al conjunto de la IA aplicada a la ciberseguridad, el salto es aún más contundente: de 26.550 millones de dólares en 2024 a más de 234.000 millones en 2032, con un crecimiento medio anual del 31,7% **

Estas cifras no son solo indicadores económicos, sino una respuesta estratégica al riesgo invisible que acompaña toda integración tecnológica. Las organizaciones están invirtiendo en IA porque reconocen que los ataques evolucionan tan rápido como sus propios procesos de fusión. Aquí es donde la inteligencia artificial introduce un cambio de paradigma: permite observar, correlacionar y anticipar comportamientos anómalos en tiempo real, incluso en entornos aún en proceso de integración.

Cómo la IA refuerza la ciberseguridad post-fusión

1. Detección temprana de anomalías

Los algoritmos de machine learning analizan patrones de tráfico, accesos y comportamiento de usuarios en tiempo real. La IA aprende lo que es “normal” para cada entorno y alerta ante desviaciones sutiles, como:

• Accesos fuera de horario habitual.

• Transferencias inusuales de datos entre sistemas fusionados.

• Comportamientos atípicos de cuentas con privilegios.

Esto permite anticipar amenazas internas o externas antes de que se conviertan en incidentes críticos.

Un ejemplo ilustrativo sería: tras una fusión, un empleado con permisos altos accede a servidores de desarrollo a las tres de la madrugada desde otro país. El sistema de IA detecta esta desviación del comportamiento habitual y alerta al equipo de seguridad. Minutos después, se confirma que la credencial había sido comprometida. La detección temprana evita un incidente mayor.

2- Refuerzo del control de identidades

Durante la fusión, consolidar los sistemas de gestión de identidades (IAM) es algo fundamental. La IA puede automatizar la correlación de identidades duplicadas, detectar credenciales comprometidas y recomendar políticas de acceso basadas en riesgo. El resultado: un modelo Zero Trust que unifica seguridad y productividad.

Vamos a poner otro ejemplo ilustrativo: Durante la integración de los sistemas de gestión de usuarios, la IA han detectado que un mismo perfil de administrador aparecía con diferentes nombres de usuario en ambas compañías fusionadas.
Al correlacionar los datos, el algoritmo descubre que una de esas cuentas no había sido utilizada desde hacía meses, pero todavía tiene  permisos de acceso total al sistema de facturación. La IA clasifica el riesgo como “alto” y recomienda revocar los privilegios automáticamente, además de unificar las identidades bajo un esquema de autenticación multifactor.

Con este tipo de automatización, el equipo está evitando mantener cuentas huérfanas que suelen convertirse en puntos de entrada para ataques internos o ransomware.

3- Automatización de la respuesta ante incidentes

Cuando se detecta una anomalía, los sistemas basados en IA pueden ejecutar acciones de contención automática, como por ejemplo aislar dispositivos, revocar accesos o iniciar procesos de remediación sin intervención humana.
Esto reduce drásticamente el tiempo medio de respuesta (MTTR) y mitiga el impacto de los ataques en entornos híbridos o multinube.

Otro ejemplo: Supongamos que en pleno proceso de integración, un endpoint empieza a enviar grandes volúmenes de datos hacia una dirección IP desconocida.
El sistema de IA no solo va a generar una alerta, sino que ejecutará automáticamente una serie de acciones, como por ejemplo aislar el dispositivo de la red, bloquear la conexión saliente y notificar la incidencia al equipo de seguridad. Minutos después, se confirma que se trataba de un intento de extracción de información aprovechando una vulnerabilidad sin parchear.

Gracias a la automatización, el tiempo medio de respuesta (MTTR) se redujo de horas a minutos, conteniendo el incidente antes de que tuviera impacto operativo o reputacional.

Más allá de la tecnología: construir una cultura de ciberseguridad compartida

La inteligencia artificial puede detectar patrones, correlacionar millones de eventos y anticipar amenazas con una rapidez y precisión que ningún equipo humano podría igualar. Sin embargo, ningún algoritmo puede reemplazar la conciencia colectiva de seguridad dentro de una organización, y eso debe quedar igual de claro. Tras una fusión, las empresas no solo integran sistemas y datos: también fusionan hábitos, percepciones del riesgo y culturas de trabajo que pueden ser muy distintas entre sí. Nos referimos a eso cuando hablamos de cultura de ciberseguridad. 

Pensemos en un caso frecuente: una gran empresa del sector industrial adquiere una startup tecnológica. La primera suele tener políticas de seguridad estrictas y procesos jerarquizados, seguramente cuenta con los correspondientes certificados de estándares internacionales que verifican que sus procesos cumplen las normas en materias de calidad, seguridad, eficiencia e interoperabilidad. La segunda se maneja en términos de mayor agilidad, pero también menos rigor en la gestión de accesos o el uso de dispositivos personales. Si no se armonizan y se alinean esas prácticas, los puntos débiles culturales pueden convertirse en vulnerabilidades técnicas.
Un simple descuido, como compartir contraseñas por mensajería interna o usar redes Wi-Fi no seguras, puede anular los beneficios de toda una arquitectura protegida por IA.

Y la evidencia lo respalda, porque según el Verizon Data Breach Investigations Report 2024, el 68 % de las brechas de seguridad incluyen un elemento humano, ya sea por error, negligencia o ingeniería social. Este dato subraya que la tecnología solo es tan fuerte como la cultura que la rodea, y esa es la razón por la cual construir una cultura de ciberseguridad compartida tras una fusión implica actuar en varios frentes:

• Establecer una visión unificada de la seguridad desde la alta dirección. Cuando el mensaje proviene de la capa más alta de liderazgo, se convierte en una prioridad estratégica, no en una carga operativa.

• Implementar programas de formación cruzada entre los equipos de ambas compañías, para alinear comportamientos y criterios de actuación. Los simulacros o ejercicios de respuesta conjunta son especialmente eficaces para crear cohesión.

• Fomentar canales de comunicación abiertos para reportar incidentes o vulnerabilidades sin miedo a represalias. En culturas más rígidas, el temor a “romper el protocolo” puede retrasar la detección de una amenaza crítica.

En definitiva, la ciberseguridad en una organización fusionada no puede verse como una lista de controles técnicos, sino como un valor cultural compartido que guía cada decisión, desde la alta dirección hasta el último usuario. Solo así la nueva entidad podrá ser tan segura como ágil, y tan cohesionada como resiliente.

Conclusión: blindar la nueva entidad, más allá de la integración

En un entorno donde las fusiones y adquisiciones son cada vez más frecuentes, blindar la nueva entidad no es solo una cuestión de conectar sistemas: es un ejercicio de anticipación, coordinación y cultura compartida. La inteligencia artificial permite identificar anomalías, reforzar identidades y automatizar la respuesta ante incidentes con una agilidad sin precedentes. Pero su verdadero valor emerge cuando se integra con una mentalidad colectiva de seguridad, donde cada persona y cada decisión actúan como parte de una defensa común.

Según IBM Cost of a Data Breach Report 2024***, las organizaciones que aplican IA y automatización en sus estrategias de ciberseguridad reducen en promedio un 108 días el tiempo necesario para contener una brecha y ahorran casi 2 millones de dólares por incidente.

Estas cifras dejan claro que la IA refuerza la seguridad, reduce costes y además impulsa la eficiencia operativa, y la resiliencia empresarial. En una fusión, donde cada minuto y cada decisión cuentan, apostar por la IA y por una cultura de ciberseguridad compartida no es una opción, si no la base sobre la que se construye la confianza en la nueva organización.