A medida que las organizaciones aceleran la adopción de la inteligencia artificial, surge una pregunta fundamental: ¿cómo se protegen los sistemas que se comportan de manera diferente cada vez que se interactúa con ellos? Las pruebas de seguridad tradicionales se diseñaron para software determinista, en el que la misma entrada produce la misma salida. Los sistemas de IA funcionan con un paradigma totalmente diferente, ya que generan respuestas probabilísticas que pueden manipularse de formas que los equipos de ciberseguridad tradicionales nunca habían previsto.
Hay mucho en juego. Según el informe de seguridad de Adversa AI para 2025, el 35 % de los incidentes de seguridad relacionados con la IA en el mundo real se debieron a simples indicaciones, y algunos de ellos provocaron pérdidas superiores a 100 000 dólares por incidente. Cuando OpenAI lanzó GPT-5 en enero de 2026, los equipos rojos de SPLX lo desbloquearon en menos de 24 horas y lo declararon «prácticamente inutilizable para las empresas tal y como viene de fábrica».
Esta guía proporciona a los profesionales de la seguridad un marco integral para comprender e implementar el equipo rojo de IA. Tanto si es usted un responsable de SOC que desea ampliar las capacidades de su equipo, un CISO que está elaborando un caso de negocio para una inversión o un arquitecto de seguridad que evalúa programas de seguridad de IA, encontrará orientación práctica basada en los últimos marcos, herramientas y pruebas del mundo real.
El red teaming de IA es la práctica de realizar pruebas adversarias diseñadas específicamente para sistemas de IA con el fin de identificar vulnerabilidades, problemas de seguridad y brechas de seguridad antes de que los atacantes las aprovechen. A diferencia del red teaming tradicional, que se centra en la infraestructura y las aplicaciones, el red teaming de IA se centra en las superficies de ataque únicas de los modelos de aprendizaje automático, incluidos los datos de entrenamiento, los procesos de inferencia, las indicaciones y el propio comportamiento del modelo.
La práctica evolucionó a partir de las tradiciones militares y de ciberseguridad del «red teaming», pero aborda retos propios de los sistemas de IA. Mientras que el software convencional se comporta de forma determinista, los sistemas de IA producen resultados variables basados en modelos probabilísticos. Esta diferencia fundamental requiere enfoques de prueba que tengan en cuenta la variación estadística y los comportamientos emergentes.
Según Growth Market Reports, el mercado de los servicios de equipos rojos de IA alcanzó los 1430 millones de dólares en 2024 y se prevé que crezca hasta los 4800 millones de dólares en 2029, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 28,6 %. Este crecimiento refleja la creciente adopción de la IA por parte de las empresas, junto con la presión reguladora de marcos normativos como la Ley de IA de la UE.
La investigación de Georgetown CSET aporta una claridad esencial sobre lo que realmente abarca el «red teaming» en IA. El término se ha aplicado a todo, desde el hacking rápido hasta las evaluaciones de seguridad exhaustivas, pero los programas eficaces abordan tanto la dimensión de la seguridad (proteger la IA de actores maliciosos) como la dimensión de la protección (evitar que la IA cause daños).
Las organizaciones que implementan programas de seguridad de IA deben comprender esta doble naturaleza. Un sistema que resiste la inyección inmediata pero produce resultados sesgados sigue planteando un riesgo significativo. Por el contrario, un sistema con fuertes barreras de seguridad pero controles de seguridad débiles sigue siendo vulnerable a los atacantes decididos.
La distinción entre pruebas de seguridad y pruebas de protección de la IA representa uno de los marcos conceptuales más importantes en el red teaming de la IA.
Las pruebas de seguridad de la IA se centran en proteger al mundo de la IA. Esto incluye pruebas para:
Las pruebas de seguridad de la IA se centran en proteger la IA del mundo. Esto incluye pruebas para:
La documentación sobre la metodología de Anthropic muestra cómo los principales laboratorios de IA integran ambas dimensiones. Sus programas de equipos rojos emplean a expertos en ámbitos específicos (incluidos especialistas en confianza y seguridad, expertos en seguridad nacional y evaluadores multilingües) para investigar las vulnerabilidades tanto de seguridad como de protección.
Los programas eficaces de equipos rojos de IA abordan ambas dimensiones, ya que los atacantes aprovechan cualquier debilidad que les proporcione la vía más fácil. Una omisión de seguridad que permite la generación de contenido dañino puede convertirse en un problema de seguridad cuando se utiliza como arma. Una vulnerabilidad de seguridad que filtra datos de entrenamiento tiene implicaciones de seguridad para la privacidad y la confianza.
Las capacidades de detección de amenazas basadas en el comportamiento que los equipos de seguridad implementan para las amenazas tradicionales deben evolucionar para tener en cuenta estos patrones de ataque específicos de la IA.
Un equipo rojo de IA eficaz sigue una metodología estructurada que adapta las pruebas de seguridad tradicionales a las características únicas de los sistemas de IA.
El proceso de equipo rojo de IA:
La documentación del Equipo Rojo de IA de Microsoft ofrece orientación autorizada sobre esta metodología. Su equipo desarrolló PyRIT (herramienta de identificación de riesgos en Python para IA generativa) con el fin de poner en práctica estos pasos a gran escala.
La fase de definición del alcance requiere una atención especial en el caso de los sistemas de IA. A diferencia de las aplicaciones tradicionales con funcionalidades definidas, los sistemas de IA muestran comportamientos emergentes que pueden no ser evidentes durante el diseño. Una definición eficaz del alcance identifica los casos de uso previstos del sistema de IA, los datos a los que accede, las acciones que puede realizar y el impacto potencial de los fallos.
El desarrollo de estrategias adversarias mapea los posibles vectores de ataque al sistema de IA específico que se está probando. Un chatbot de atención al cliente basado en LLM se enfrenta a amenazas diferentes a las de un agente de IA autónomo con acceso a herramientas. La estrategia debe priorizar los ataques en función de la probabilidad y el impacto potencial.
Los enfoques de ejecución varían en función de los objetivos de las pruebas. Las pruebas de detección identifican las vulnerabilidades existentes. Las pruebas de explotación determinan si las vulnerabilidades pueden utilizarse como arma. Las pruebas de escalada exploran si el acceso inicial puede conducir a un compromiso más amplio. Las pruebas de persistencia examinan si los atacantes pueden mantener el acceso a lo largo del tiempo.
Los informes y análisis deben incluir casos de prueba reproducibles. Los sistemas de IA producen resultados variables, por lo que la documentación de las pruebas debe reflejar con exactitud las entradas, las versiones de los modelos y las condiciones que provocaron las vulnerabilidades. Esto permite a los desarrolladores reproducir y solucionar los problemas.
El debate entre el equipo rojo de IA manual y automatizado se ha resuelto en gran medida con un consenso en torno a enfoques híbridos.
Las pruebas manuales siguen siendo esenciales para descubrir nuevas vulnerabilidades. La creatividad humana identifica patrones de ataque que las herramientas automatizadas no pueden anticipar. Según una investigación de arXiv, los ataques de juego de roles alcanzan una tasa de éxito del 89,6 %, los ataques de trampas lógicas alcanzan el 81,4 % y los trucos de codificación tienen éxito en el 76,2 % de los casos. Estas técnicas requieren la perspicacia humana para desarrollarlas y perfeccionarlas.
Las pruebas automatizadas proporcionan cobertura sistemática y a gran escala. Las herramientas pueden probar miles de variantes de ataque en diferentes versiones del modelo, identificando regresiones y garantizando unas bases de seguridad coherentes. La investigación GOAT de Giskard demuestra que los ataques automatizados de múltiples turnos logran un 97 % de éxito en el jailbreak en modelos más pequeños en cinco turnos de conversación.
Microsoft recomienda completar primero el red teaming manual antes de implementar el escalado automatizado. Las pruebas manuales identifican los patrones de ataque que son importantes para un sistema específico. Las pruebas automatizadas garantizan que esos patrones y sus variantes se prueben de forma coherente a medida que el sistema evoluciona.
Los enfoques híbridos con intervención humana combinan ambas fortalezas. Las herramientas automatizadas generan posibles ataques basados en patrones aprendidos. Los expertos humanos revisan los resultados, identifican direcciones prometedoras y guían la exploración automatizada hacia objetivos de alto valor.
Para las organizaciones que están desarrollando capacidades de búsqueda de amenazas, este modelo híbrido refleja la evolución de la seguridad de las redes. La detección automatizada se encarga de los patrones conocidos a gran escala, mientras que los analistas humanos investigan las amenazas novedosas.
Las habilidades tradicionales del equipo rojo proporcionan una base para el equipo rojo de IA, pero las características únicas de los sistemas de IA requieren capacidades adicionales y enfoques diferentes.
Tabla 1: Comparación entre el equipo rojo tradicional y el equipo rojo con IA
Esta tabla compara las dimensiones clave del equipo rojo de ciberseguridad tradicional con el equipo rojo específico para IA, destacando el alcance ampliado y las diferentes técnicas necesarias para los sistemas de IA.
La naturaleza probabilística de los sistemas de IA cambia radicalmente la metodología de pruebas. Cuando una aplicación tradicional tiene una vulnerabilidad de inyección SQL, falla sistemáticamente ante entradas malformadas. Cuando un LLM tiene una vulnerabilidad de jailbreak, puede resistir algunos intentos mientras que sucumbe a otros. Los equipos rojos deben realizar múltiples iteraciones de pruebas e informar de las tasas de éxito estadísticas en lugar de resultados binarios de aprobado/suspenso.
Las superficies de ataque difieren significativamente. Los equipos rojos tradicionales se centran en los sistemas de autenticación, las rutas de escalada de privilegios y la segmentación de la red. Los equipos rojos de IA se centran en estos aspectos, además de en vectores específicos de los modelos, como la inyección de comandos, el envenenamiento de los datos de entrenamiento y los ataques de inversión de modelos que extraen información confidencial de los resultados de los modelos.
Los requisitos de habilidades reflejan este ámbito ampliado. Los miembros eficaces de equipos rojos de IA combinan la experiencia tradicional en seguridad con conocimientos de aprendizaje automático y experiencia en el ámbito relevante para el caso de uso del sistema de IA. Según el marco de HiddenLayer, esta combinación es poco frecuente, lo que contribuye a la escasez de talento en este campo.
La relación entre los equipos rojos de IA y las pruebas de penetración suele generar confusión. El marco comparativo de Zscaler ayuda a aclarar la diferencia.
Las pruebas de penetración se centran en las vulnerabilidades de la infraestructura, las aplicaciones y la red. Los evaluadores de penetración intentan explotar clases de vulnerabilidades conocidas dentro de un ámbito definido. El objetivo es identificar y priorizar la corrección de debilidades específicas de seguridad.
El equipo rojo de IA va más allá de la infraestructura e incluye el comportamiento de los modelos, la integridad de la formación y los vectores de ataque específicos de la IA. Los miembros del equipo rojo de IA intentan provocar que el sistema de IA se comporte de forma no deseada, lo que puede implicar o no el aprovechamiento de vulnerabilidades de la infraestructura.
Las organizaciones necesitan ambos elementos para garantizar una seguridad integral. Una infraestructura bien protegida no protege contra los ataques de inyección rápida que manipulan el comportamiento de los modelos. Por el contrario, unas barreras de protección robustas para los modelos no sirven de nada si los atacantes pueden acceder a los datos de entrenamiento a través de vulnerabilidades de la infraestructura.
Consideremos un chatbot de IA para servicios financieros. Las pruebas de penetración evaluarían la aplicación web que aloja el chatbot, las API que lo conectan a los sistemas backend y los mecanismos de autenticación que lo protegen. El equipo rojo de IA evaluaría si el chatbot puede manipularse para revelar datos de los clientes, proporcionar asesoramiento financiero fuera de su ámbito previsto o generar contenido perjudicial.
Para los equipos con experiencia en operaciones de equipos rojos, los equipos rojos de IA representan una ampliación del alcance más que una sustitución de las habilidades existentes.
Los equipos rojos de IA prueban categorías de ataques que difieren significativamente de las vulnerabilidades de seguridad tradicionales. Comprender esta taxonomía ayuda a los profesionales a priorizar las pruebas y comunicar los resultados de manera eficaz.
Tabla 2: Taxonomía de ataques de equipos rojos de IA
Esta tabla cataloga las principales categorías de ataques que prueban los equipos rojos de IA, y proporciona descripciones, ejemplos y posibles repercusiones para ayudar a los profesionales a comprender y priorizar los esfuerzos de prueba.
La inyección rápida representa el vector de ataque específico de la IA más frecuente y peligroso. Estos ataques manipulan el comportamiento de la IA mediante entradas diseñadas, lo que provoca que los sistemas ejecuten acciones no deseadas.
La inyección directa se produce cuando una entrada controlada por el atacante manipula directamente el comportamiento del modelo. Un atacante podría enviar un texto que anule la solicitud del sistema, cambiando la personalidad, los objetivos o las restricciones de la IA.
La inyección indirecta incrusta instrucciones maliciosas en fuentes de datos externas que procesa la IA. La investigación de Tenable sobre las vulnerabilidades de ChatGPT documentó inyecciones indirectas de comandos a través de SearchGPT al leer comentarios maliciosos en blogs, lo que demuestra cómo los sistemas de IA que consumen contenido externo se vuelven vulnerables a los ataques de terceros.
El informe Adversa AI de 2025 reveló que el 35 % de los incidentes de seguridad relacionados con la IA en el mundo real se debieron a simples ataques de prompt. Estos ataques no requieren herramientas ni conocimientos especiales, lo que los hace accesibles a atacantes oportunistas.
Las pruebas eficaces para la inyección rápida requieren creatividad en la formulación del ataque y una cobertura sistemática de los puntos de inyección. Cada entrada que acepta el sistema de IA representa un vector de inyección potencial.
Las técnicas de jailbreaking eluden las barreras de seguridad integradas en los sistemas de IA. Las investigaciones demuestran que incluso las barreras más sofisticadas fallan ante atacantes decididos.
Los ataques de juego de roles alcanzan una tasa de éxito del 89,6 % según una investigación de arXiv. Al enmarcar las solicitudes en escenarios ficticios, los atacantes convencen a los modelos para que generen contenido que, de otro modo, rechazarían.
El jailbreaking multiturno se desarrolla gradualmente hacia resultados perjudiciales. La investigación GOAT de Giskard muestra que estos ataques alcanzan un 97 % de éxito en modelos más pequeños y un 88 % en GPT-4-Turbo en cinco turnos de conversación.
Los ataques de trampa lógica aprovechan las capacidades de razonamiento del modelo y alcanzan una tasa de éxito del 81,4 %. Estos ataques presentan escenarios en los que la respuesta lógicamente coherente requiere infringir las directrices de seguridad.
La rapidez con la que se desarrolla el jailbreak pone de relieve el desafío. Cuando OpenAI lanzó GPT-5 en enero de 2026, los equipos rojos lo jailbreakearon en menos de 24 horas, siguiendo el patrón observado con Grok-4 y otros lanzamientos de modelos importantes.
Las pruebas de jailbreak requieren un esfuerzo continuo, ya que tanto los ataques como las defensas evolucionan constantemente. Un modelo que hoy resiste los jailbreaks conocidos puede caer mañana ante técnicas novedosas.
El auge de los agentes de IA autónomos introduce categorías de ataques que no existían en la seguridad tradicional de LLM. El Top 10 de OWASP para aplicaciones agenticas proporciona el primer marco de seguridad específico para estos sistemas.
Secuestro de objetivos por parte de agentes (ASI01) redirige la misión principal de un agente mediante la manipulación. A diferencia de la simple inyección de comandos, el secuestro de objetivos se centra en los objetivos persistentes del agente, en lugar de en respuestas individuales.
Uso indebido y explotación de herramientas (ASI02) Hace que los agentes utilicen herramientas de formas no deseadas y perjudiciales. Los agentes con acceso al correo electrónico, bases de datos o API externas pueden ser manipulados para que realicen acciones que sus diseñadores nunca previeron.
Abuso de identidad y privilegios (ASI03) aprovecha las identidades de los agentes o los permisos excesivos. Los agentes suelen operar con privilegios elevados para realizar sus tareas, lo que crea oportunidades para amenazas internas cuando se ve comprometido.
Fallos en cascada (ASI08) se producen cuando pequeños errores desencadenan reacciones en cadena destructivas en sistemas de agentes interconectados. Las arquitecturas multiagente amplifican los modos de fallo.
Las organizaciones que implementan IA agente deben comprender que los controles de seguridad tradicionales pueden no abordar estos vectores de ataque. Las capacidades de detección y respuesta ante amenazas de identidad deben evolucionar para supervisar las identidades de los agentes de IA junto con las identidades de las cuentas humanas y de servicio.
Para probar los sistemas agenticos es necesario evaluar todas las capacidades de los agentes, incluyendo el acceso a herramientas, la persistencia de la memoria y los canales de comunicación entre agentes. La superficie de ataque se amplía con cada capacidad que posee el agente.
Los ataques de exfiltración de datos contra sistemas de IA pueden explotar cualquiera de estos vectores, ya que los agentes con amplio acceso pueden ser manipulados para recopilar y transmitir datos confidenciales. Los patrones de movimiento lateral en entornos de IA pueden parecer diferentes del movimiento lateral tradicional en redes, ya que los agentes comprometidos pivotan a través de conexiones API en lugar de rutas de red.
El ecosistema de herramientas de equipos rojos de IA ha madurado significativamente, con opciones tanto de código abierto como comerciales disponibles para los profesionales.
Tabla 3: Comparación de herramientas de equipos rojos de IA
Esta tabla compara las principales herramientas de código abierto para equipos rojos de IA, destacando sus desarrolladores, puntos fuertes, características clave y licencias para ayudar a los profesionales a seleccionar las soluciones adecuadas.
PyRIT, de Microsoft, se ha convertido en la herramienta empresarial líder. Se integra con Azure AI Foundry e incluye el agente AI Red Teaming Agent, lanzado en abril de 2025, para automatizar los flujos de trabajo de pruebas. La biblioteca de ataques de PyRIT abarca pruebas de inyección de comandos, jailbreaking y seguridad de contenidos.
Garak, de NVIDIA, se centra en el análisis de vulnerabilidades de LLM con una amplia biblioteca de sondas. La versión 0.14.0 se encuentra actualmente en desarrollo con soporte mejorado para sistemas de IA agenticos. La arquitectura de complementos de Garak permite el desarrollo de sondas personalizadas para los requisitos específicos de cada organización.
Red AI Range proporciona un entorno basado en Docker para simular vulnerabilidades de IA, lo que lo hace muy valioso para fines formativos y educativos.
Las plataformas comerciales de Zscaler, Mindgard y HackerOne ofrecen servicios gestionados y capacidades adicionales para las organizaciones que prefieren el soporte de los proveedores. Por lo general, incluyen informes de cumplimiento, integración de pruebas continuas y asesoramiento de expertos.
Para seleccionar la herramienta adecuada, es necesario que sus capacidades se ajusten a las necesidades de la organización.
Entre los puntos fuertes de PyRIT se incluyen el respaldo de Microsoft, una documentación exhaustiva y una profunda integración con Azure. Las organizaciones que utilizan los servicios de IA de Azure se benefician de la compatibilidad nativa. La biblioteca de ataques refleja la experiencia del equipo rojo de IA de Microsoft en la prueba de sistemas de producción, incluidos Bing Chat y Microsoft 365 Copilot.
Entre los puntos fuertes de Garak se incluyen la experiencia de NVIDIA en IA, su enfoque en la exploración de LLM y sus amplias capacidades de detección de vulnerabilidades. La herramienta destaca por su capacidad para realizar pruebas sistemáticas en múltiples modelos e identificar regresiones entre versiones.
Los criterios de selección deben incluir:
Para los equipos de los centros de operaciones de seguridad que desarrollan capacidades de equipos rojos de IA, estas herramientas complementan la experiencia humana en lugar de sustituirla. Las herramientas automatizadas proporcionan cobertura y coherencia. Los evaluadores humanos aportan creatividad y desarrollan nuevos tipos de ataques.
La detección de amenazas se incorpora a la configuración de las herramientas a medida que surgen nuevas técnicas de ataque. Las organizaciones deben establecer procesos para actualizar las bibliotecas de ataques basándose en las amenazas emergentes y las divulgaciones de vulnerabilidades.
El equipo rojo de IA opera en un panorama en constante evolución de marcos y normativas. Comprender estos requisitos ayuda a las organizaciones a estructurar programas eficaces y demostrar su cumplimiento.
Tabla 4: Comparación cruzada del marco de trabajo del equipo rojo de IA
Esta tabla relaciona los principales marcos de gobernanza de la IA con sus requisitos de equipos rojos, lo que ayuda a las organizaciones a comprender el panorama normativo y a alinear los programas de pruebas con las obligaciones de cumplimiento.
El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST posiciona las pruebas adversarias como parte de la función de Medición. El marco define el red teaming como «un enfoque que consiste en realizar pruebas adversarias a los sistemas de IA en condiciones de estrés para detectar modos de fallo o vulnerabilidades del sistema de IA».
MITRE ATLAS amplía el marco ATT&CK para amenazas específicas de la IA. La actualización de octubre de 2025 añadió 14 nuevas técnicas centradas en los agentes de IA y los sistemas de IA generativa. ATLAS incluye ahora 15 tácticas, 66 técnicas, 46 subtécnicas, 26 mitigaciones y 33 casos prácticos.
OWASP ofrece múltiples recursos, entre los que se incluyen el Top 10 para aplicaciones LLM (versión 2025), la Guía Gen AI Red Teaming publicada en enero de 2025 y el Top 10 para aplicaciones agénticas publicado en diciembre de 2025.
Para las organizaciones que deben cumplir con requisitos de conformidad, estos marcos proporcionan una orientación autorizada que satisface las expectativas normativas y demuestra la debida diligencia.
La Ley de IA de la UE introduce requisitos obligatorios para las pruebas adversarias de los sistemas de IA de alto riesgo. La guía de Promptfoo sobre la Ley de IA de la UE detalla las obligaciones específicas.
La clasificación de alto riesgo determina si es obligatorio el uso de equipos rojos de IA. Los sistemas en áreas como infraestructuras críticas, educación, empleo, aplicación de la ley y control fronterizo se enfrentan a requisitos más estrictos.
Los requisitos de documentación incluyen pruebas contradictorias como parte del sistema de gestión de riesgos. Las organizaciones deben demostrar que han identificado y mitigado las posibles vulnerabilidades mediante pruebas sistemáticas.
Plazo: El cumplimiento total para los sistemas de IA de alto riesgo es obligatorio a partir del 2 de agosto de 2026. Los modelos de IA de uso general (GPAI) con riesgo sistémico se enfrentan a obligaciones adicionales de red teaming.
Las sanciones por incumplimiento pueden alcanzar hasta 35 millones de euros o el 7 % del volumen de negocios anual global, lo que sea mayor.
Las organizaciones que implementan IA en los mercados europeos deben integrar el red teaming en sus programas de cumplimiento normativo. Incluso las organizaciones fuera de la UE pueden enfrentarse a requisitos si sus sistemas de IA afectan a ciudadanos de la UE.
MITRE ATLAS proporciona la taxonomía que los equipos rojos de IA utilizan para estructurar las pruebas y comunicar los resultados.
La estructura del marco refleja el formato habitual de ATT&CK. Las tácticas representan los objetivos de los adversarios. Las técnicas describen cómo los adversarios alcanzan esos objetivos. Las mitigaciones proporcionan recomendaciones defensivas.
Las tácticas específicas de la IA incluyen:
AML.TA0004 - Acceso a modelos de aprendizaje automático: técnicas para obtener acceso a modelos de aprendizaje automático.AML.TA0012 - Preparación de ataques contra sistemas de aprendizaje automático: técnicas para preparar ataques contra sistemas de aprendizaje automático.La actualización de octubre de 2025 añadió 14 nuevas técnicas relacionadas con los agentes de IA y la IA generativa, desarrolladas en colaboración con Zenity Labs.
La integración con los hallazgos del equipo rojo proporciona informes coherentes. Cuando los equipos rojos descubren vulnerabilidades, su asignación a las técnicas ATLAS permite comparar las evaluaciones y realizar un seguimiento del progreso de las correcciones.
Para equipos familiarizados con MITRE ATT&CK, ATLAS proporciona una extensión natural para los sistemas de IA. Los marcos comparten fundamentos conceptuales, al tiempo que abordan diferentes superficies de ataque.
El establecimiento de capacidades de equipos rojos de IA requiere una inversión deliberada en personas, procesos y herramientas. Esta sección ofrece orientación práctica para organizaciones en diversas etapas de madurez.
La composición del equipo para el red teaming de IA abarca múltiples disciplinas:
Según AI Career Finder, los salarios de los especialistas en equipos rojos de IA oscilan entre 130 000 y 220 000 dólares, con un crecimiento de la demanda del 55 % interanual. La escasez de talento hace que las organizaciones suelen crear equipos híbridos que combinan la experiencia en seguridad interna con especialistas externos en IA.
Las fases de implementación siguen un modelo de madurez:
Las decisiones de crear o comprar dependen del contexto organizativo. Los equipos internos aportan un profundo conocimiento institucional y una capacidad continua. Los servicios gestionados de los proveedores de MDR ofrecen experiencia sin los retos que plantea la contratación. Los enfoques híbridos contratan a especialistas externos para realizar pruebas novedosas, al tiempo que se desarrolla la capacidad interna.
Para elaborar un caso de negocio para el equipo rojo de IA es necesario cuantificar tanto los costes como los beneficios.
Los puntos de referencia de costes de Obsidian Security indican que los servicios externos de equipos rojos de IA tienen un precio inicial de 16 000 dólares o más, dependiendo del alcance y la complejidad. Los equipos internos requieren una inversión en salarios, además de herramientas, formación y desarrollo continuo.
Las ganancias en eficiencia demuestran un rendimiento cuantificable. Las organizaciones con programas maduros de equipos rojos de IA informan de un 60 % menos de incidentes de seguridad relacionados con la IA. Esto se traduce en una reducción de los costes de respuesta a incidentes, menos interrupciones en el negocio y la evitación de sanciones normativas.
La justificación para evitar riesgos se centra en las pérdidas evitadas. El informe de Adversa AI documenta que los simples ataques rápidos han causado pérdidas superiores a 100 000 dólares por incidente. Un solo incidente evitado puede justificar una inversión sustancial en el programa.
El marco de justificación debe abordar:
Las evaluaciones puntuales proporcionan instantáneas, pero no reflejan la naturaleza dinámica de los sistemas de IA. El red teaming continuo soluciona esta limitación.
¿Por qué continuo? Los modelos de IA evolucionan mediante ajustes, cambios de ingeniería rápidos y actualizaciones de los modelos subyacentes. Constantemente surgen nuevas técnicas de ataque. Las defensas requieren una validación continua. Un sistema que superó las pruebas el trimestre pasado puede tener nuevas vulnerabilidades hoy en día.
Integración con CI/CD: Las herramientas automatizadas de red teaming pueden ejecutarse en los procesos de desarrollo, probando cada actualización del modelo antes de su implementación. Esto permite detectar regresiones de forma temprana y evita que los cambios vulnerables lleguen a la fase de producción.
Recomendaciones sobre la cadencia de las pruebas:
La supervisión y las alertas complementan las pruebas al identificar los intentos de explotación en la producción. El análisis del comportamiento puede detectar comportamientos anómalos en el sistema de IA que pueden indicar ataques en curso.
El panorama del red teaming de IA sigue evolucionando rápidamente, con la aparición de nuevos enfoques para hacer frente a la creciente superficie de ataque de la IA.
Las pruebas continuas automatizadas han pasado de ser experimentales a convertirse en algo habitual. Plataformas como AgentSuite de Virtue AI proporcionan equipos rojos continuos utilizando más de 100 estrategias de ataque específicas para agentes patentadas en más de 30 entornos sandbox. Según Help Net Security, esto soluciona una brecha crítica: IBM informa de que el 79 % de las empresas están implementando agentes de IA, pero el 97 % carece de los controles de seguridad adecuados.
Las pruebas multimodales van más allá del texto y abarcan entradas de imagen, voz y vídeo. A medida que los sistemas de IA aceptan entradas más complejas, las superficies de ataque se amplían. Los ataques de clonación de voz han demostrado su capacidad para eludir la autenticación multifactorial mediante ingeniería social.
El enfoque de la IA agencial domina la inversión actual. El Top 10 de OWASP para aplicaciones agenciales publicado en diciembre de 2025 codifica el panorama de amenazas para los agentes autónomos. Para probar estos sistemas es necesario evaluar el acceso a las herramientas, la persistencia de la memoria y la comunicación entre agentes.
El red teaming asistido por IA utiliza sistemas de IA para generar entradas adversarias a gran escala. Este enfoque descubre patrones de ataque que los humanos podrían pasar por alto, al tiempo que plantea preguntas sobre los sistemas de IA que prueban los sistemas de IA.
La consolidación del sector refleja la maduración del mercado. La adquisición de SGNL por parte de CrowdStrike por 740 millones de dólares aborda la autorización de identidad mediante IA. Palo Alto Networks adquirió Chronosphere para la observabilidad de la IA. Estas operaciones indican que la seguridad de la IA se ha convertido en una prioridad estratégica para los principales proveedores de soluciones de ciberseguridad.
Las directrices de NVIDIA sobre entornos aislados (sandboxing) hacen hincapié en que la contención es la única solución escalable para los flujos de trabajo de IA agencial. Su equipo AI Red Team recomienda tratar todo el código generado por LLM como salida no fiable que requiere ejecución en un entorno aislado.
Vectra AI la seguridad de la IA desde la perspectiva de asumir el compromiso y Attack Signal Intelligence. En lugar de basarse únicamente en la prevención, los programas de seguridad de IA eficaces deben combinar el trabajo proactivo en equipo rojo con la supervisión y detección continuas.
Esto significa probar los sistemas de IA de forma adversaria, al tiempo que se mantiene la visibilidad sobre cómo se comportan esos sistemas en producción. El objetivo es identificar patrones anómalos que puedan indicar explotación y responder rápidamente cuando los ataques tengan éxito.
La resiliencia, y no solo la prevención, define la madurez de la seguridad de los sistemas de IA. Las organizaciones que utilizan la Vectra AI amplían sus capacidades de detección y respuesta para cubrir las amenazas relacionadas con la IA, además de los patrones tradicionales cloud redes, identidades y cloud .
Las capacidades de detección y respuesta de red proporcionan visibilidad de las comunicaciones del sistema de IA, identificando intentos de exfiltración de datos, patrones de comando y control, y movimientos laterales que involucran la infraestructura de IA.
El panorama del red teaming con IA seguirá evolucionando rápidamente durante los próximos 12 a 24 meses. Los profesionales de la seguridad deben prepararse para varios avances clave.
La proliferación de la IA agencial impulsará nuevas categorías de ataques. A medida que las organizaciones implementan agentes de IA con mayor autonomía y acceso a herramientas, la superficie de ataque se expande drásticamente. El Top 10 de OWASP Agentic representa el comienzo del desarrollo de un marco para estos sistemas. Se espera que haya más orientación, herramientas y atención regulatoria centradas específicamente en los agentes autónomos.
La convergencia normativa determinará los requisitos de cumplimiento. La Ley de IA de la UE establece los requisitos más prescriptivos, pero otras jurisdicciones están desarrollando sus propios marcos. Las organizaciones que operan a nivel mundial tendrán que conciliar requisitos potencialmente contradictorios, al tiempo que mantienen programas de seguridad eficaces.
Los ataques multimodales serán cada vez más sofisticados. Actualmente, los equipos rojos se centran principalmente en ataques basados en texto contra los modelos de lenguaje grande (LLM). A medida que los sistemas de IA procesan imágenes, audio, vídeo y datos de sensores, las técnicas de ataque se centrarán en estas modalidades. Los ataques de deepfake de voz ya han demostrado su eficacia contra los sistemas de autenticación.
La seguridad de IA contra IA plantea nuevas cuestiones. Cuando los sistemas de IA se defienden contra ataques impulsados por IA, la dinámica difiere de los escenarios de humanos contra máquinas. Los equipos rojos tendrán que evaluar cómo se comportan los sistemas de IA defensivos frente a la IA adversaria, en lugar de solo frente a atacantes humanos.
Las prioridades de inversión deben incluir:
Las organizaciones deben estar al tanto de las actualizaciones de MITRE ATLAS, los lanzamientos del marco OWASP y las CVE emergentes en los componentes de la infraestructura de IA. El campo evoluciona rápidamente y las mejores prácticas actuales pueden resultar insuficientes a medida que las amenazas evolucionan.
Los recursos de aprendizaje sobre seguridad de IA de Vectra AI orientación continua a medida que evoluciona el panorama.
El red teaming de IA es la práctica de realizar pruebas adversarias diseñadas específicamente para sistemas de IA con el fin de identificar vulnerabilidades, problemas de seguridad y brechas de seguridad antes de que los atacantes las aprovechen. A diferencia del red teaming tradicional, que se centra en la seguridad de las redes y las aplicaciones, el red teaming de IA se centra en las superficies de ataque únicas de los modelos de aprendizaje automático, incluidos los datos de entrenamiento, los procesos de inferencia, las indicaciones y el propio comportamiento del modelo.
La práctica combina pruebas de seguridad (proteger la IA de actores maliciosos) y pruebas de protección (evitar que la IA cause daños). Los programas eficaces abordan ambas dimensiones, ya que los atacantes aprovechan cualquier debilidad que les facilite el camino hacia sus objetivos. Los equipos rojos de IA utilizan herramientas, técnicas y marcos especializados, como MITRE ATLAS y OWASP Top 10 para LLM, para estructurar sus metodologías de prueba.
El red teaming con IA difiere del red teaming tradicional en varios aspectos fundamentales. El red teaming tradicional se centra en sistemas deterministas en los que una misma entrada produce una misma salida. Los sistemas de IA son probabilísticos y producen salidas variables que requieren un análisis estadístico a lo largo de múltiples iteraciones de prueba.
La superficie de ataque se amplía considerablemente. Los equipos rojos tradicionales se centran en redes, aplicaciones e infraestructura. Los equipos rojos de IA se centran en estos elementos, además de en vectores específicos de los modelos, como la inyección de comandos, el envenenamiento de datos de entrenamiento, el jailbreaking y la evasión de modelos. Esto requiere habilidades diferentes que combinan la experiencia tradicional en seguridad con conocimientos de aprendizaje automático.
La frecuencia de las pruebas también varía. Las pruebas tradicionales de red teaming suelen realizarse una vez al año o cada trimestre. Los sistemas de IA requieren pruebas continuas porque los modelos evolucionan, surgen constantemente nuevos ataques y las defensas necesitan una validación continua.
Las principales herramientas de código abierto para equipos rojos de IA incluyen PyRIT de Microsoft, Garak de NVIDIA, DeepTeam y Promptfoo. PyRIT se integra con Azure AI Foundry e incluye una completa biblioteca de ataques que refleja la experiencia de Microsoft en la prueba de sistemas de producción. Garak se centra en el análisis de vulnerabilidades LLM con una amplia biblioteca de sondas y una arquitectura de complementos.
Las plataformas comerciales de Zscaler, Mindgard y HackerOne ofrecen servicios gestionados con informes de cumplimiento normativo y asesoramiento de expertos. Red AI Range proporciona un entorno basado en Docker para la formación y la simulación de vulnerabilidades.
La selección de herramientas depende de los sistemas de IA que se estén probando, la experiencia del equipo, los requisitos de integración y los escenarios de amenazas prioritarios. La mayoría de las organizaciones utilizan varias herramientas en combinación con pruebas manuales.
Las pruebas de seguridad de la IA se centran en proteger al mundo de la IA. Esto incluye pruebas de sesgos y discriminación, alucinaciones y errores fácticos, generación de contenido perjudicial y potencial de uso indebido. El objetivo es garantizar que los sistemas de IA se comporten según lo previsto y no causen daños a los usuarios ni a la sociedad.
Las pruebas de seguridad de la IA se centran en proteger la IA del mundo. Esto incluye pruebas de ataques de inyección rápida, exfiltración de datos, manipulación de modelos y acceso no autorizado. El objetivo es evitar que los actores maliciosos exploten los sistemas de IA.
Los programas integrales de equipos rojos de IA abordan ambas dimensiones. Una omisión de seguridad puede convertirse en un problema de seguridad cuando se utiliza como arma. Una vulnerabilidad de seguridad tiene implicaciones de seguridad cuando afecta a la privacidad del usuario o permite resultados perjudiciales. Comprender los procedimientos de respuesta a incidentes se vuelve fundamental cuando los sistemas de IA se ven comprometidos.
La inyección rápida es una técnica de ataque en la que entradas maliciosas manipulan el comportamiento del modelo de IA. La inyección directa se produce cuando una entrada controlada por el atacante anula directamente las instrucciones del sistema, cambiando la personalidad, los objetivos o las restricciones de la IA.
La inyección indirecta incrusta instrucciones maliciosas en fuentes de datos externas que procesa la IA. Por ejemplo, una IA que lee contenido web podría encontrar instrucciones maliciosas ocultas en comentarios de blogs o páginas web, y ejecutarlas como si procedieran de usuarios legítimos.
Según un estudio realizado en 2025, el 35 % de los incidentes de seguridad relacionados con la IA en el mundo real se debieron a simples ataques de inyección de comandos. Las pruebas de inyección de comandos requieren creatividad en la formulación del ataque y una cobertura sistemática de todas las entradas que acepta el sistema de IA.
La Ley de IA de la UE exige la realización de pruebas contradictorias para los sistemas de IA de alto riesgo como parte de la evaluación de conformidad antes de su comercialización. Las organizaciones deben demostrar que han identificado y mitigado las posibles vulnerabilidades mediante pruebas sistemáticas y documentar dichas pruebas como parte de su sistema de gestión de riesgos.
Las clasificaciones de alto riesgo incluyen los sistemas de IA en infraestructuras críticas, educación, empleo, aplicación de la ley y control fronterizo. Se exige el cumplimiento total antes del 2 de agosto de 2026. Los modelos de IA de uso general con riesgo sistémico se enfrentan a obligaciones adicionales de red teaming.
Las sanciones por incumplimiento pueden alcanzar hasta 35 millones de euros o el 7 % de la facturación anual global. Las organizaciones que implementan IA en los mercados europeos deben integrar ahora mismo el red teaming en sus programas de cumplimiento normativo.
MITRE ATLAS proporciona la taxonomía que los equipos rojos de IA utilizan para estructurar las pruebas y comunicar los resultados. El marco amplía MITRE ATT&CK amenazas específicas de la IA, incluyendo 15 tácticas, 66 técnicas, 46 subtécnicas, 26 mitigaciones y 33 casos prácticos.
La actualización de octubre de 2025 añadió 14 nuevas técnicas relacionadas con los agentes de IA y los sistemas de IA generativa. Las tácticas específicas de IA incluyen el acceso a modelos de aprendizaje automático (ML Model Access, AML.TA0004) y la preparación de ataques de aprendizaje automático (ML Attack Staging, AML.TA0012).
La asignación de los hallazgos del equipo rojo a las técnicas de ATLAS permite la elaboración de informes coherentes, la comparación entre evaluaciones y el seguimiento del progreso de las medidas correctivas. Las organizaciones familiarizadas con ATT&CK descubrirán que ATLAS ofrece una extensión natural para la seguridad de la IA.
No. Aunque herramientas como PyRIT, Garak y plataformas comerciales permiten realizar pruebas automatizadas a gran escala, las pruebas manuales realizadas por expertos siguen siendo esenciales para descubrir nuevas vulnerabilidades. Las herramientas automatizadas destacan en la cobertura sistemática y las pruebas de regresión, pero no pueden igualar la creatividad humana a la hora de desarrollar nuevas técnicas de ataque.
Microsoft recomienda completar el red teaming manual antes de implementar el escalado automatizado. Las pruebas manuales identifican los patrones de ataque que son importantes para un sistema específico. Las pruebas automatizadas garantizan que esos patrones se prueben de forma coherente a medida que el sistema evoluciona.
Los enfoques más eficaces combinan la creatividad humana con la eficiencia automatizada mediante metodologías human-in-the-loop, en las que las herramientas automatizadas generan posibles ataques y los expertos humanos guían la exploración.