Explicación de la fatiga por alertas: por qué los equipos SOC pasan por alto amenazas reales y cómo solucionarlo

Todos los centros de operaciones de seguridad (SOC) se enfrentan a la misma paradoja: las herramientas diseñadas para proteger a las organizaciones están ahogando a los analistas en ruido. Las organizaciones reciben ahora una media de 2992 alertas de seguridad al día, pero el 63 % de ellas no se abordan (Vectra AI ). Esa brecha entre lo que se señala y lo que se investiga es donde comienzan las infracciones. Según la encuesta de detección y respuesta de SANS de 2025, el 73 % de los equipos de seguridad señalan los falsos positivos como su principal reto en materia de detección. Por su parte, el 76 % de las organizaciones citan la fatiga por alertas como una de las principales preocupaciones de los SOC (Cybersecurity Insiders 2025). Esta guía explica qué es la fatiga por alertas, cómo medirla, cómo se relaciona con el cumplimiento normativo y ofrece una hoja de ruta por fases para resolverla.

¿Qué es la fatiga por alertas?

La fatiga por alertas es la desensibilización que operaciones del SOC experimentan cuando se enfrentan a un volumen abrumador y sostenido de alertas de seguridad, lo que les lleva a pasar por alto, retrasar o ignorar amenazas reales. Esto degrada la la calidad de la detección de amenazas y aumenta el riesgo para la organización.

El concepto se originó en el ámbito sanitario, donde el personal clínico se volvió insensible al sonido constante de las alarmas de los dispositivos médicos, un fenómeno conocido como «fatiga por alarmas». La ciberseguridad adoptó el término a medida que se aceleraba la adopción de SIEM y la proliferación de herramientas de detección a lo largo de las décadas de 2010 y 2020. El mecanismo psicológico es idéntico en ambos ámbitos: cuando el volumen de notificaciones supera la capacidad de procesamiento humana, las personas dejan de responder a todas ellas, incluidas las que son importantes.

La magnitud del problema está bien documentada. Las organizaciones reciben una media de 2992 alertas de seguridad al día (Vectra AI ), lo que supone un descenso con respecto a las 3832 de 2025 y las 4484 de 2023. Sin embargo, la disminución del volumen no ha resuelto el problema. El 63 % de esas alertas siguen sin atenderse, y el 76 % de las organizaciones citan la fatiga por alertas como uno de los principales retos de los SOC (Cybersecurity Insiders 2025). La reducción del volumen por sí sola no es la solución. La calidad de la señal sí lo es.

Fatiga por alertas frente a fatiga por alarmas

La fatiga por alarmas se originó en entornos clínicos, concretamente en hospitales, donde el pitido constante de los monitores de los pacientes desensibilizó al personal de enfermería ante las alertas críticas. La fatiga por alertas es la adaptación de este mismo fenómeno al ámbito de la ciberseguridad, aplicada a las alertas de supervisión de la seguridad en entornos SOC. Ambos comparten el mismo mecanismo básico: un volumen abrumador de notificaciones provoca desensibilización y se pierden señales críticas. Esta página trata exclusivamente del contexto de la ciberseguridad.

¿Qué causa la fatiga por alertas?

La fatiga por alertas se debe a los falsos positivos, la proliferación de herramientas, la clasificación manual, el aumento del volumen de alertas y la escasez de personal, factores que se agravan en entornos SOC fragmentados. Una investigación de ACM Computing Surveys identifica cuatro categorías estructurales de causas, mientras que la taxonomía de IBM amplía esta cifra a seis. A continuación se muestra una visión consolidada basada en los datos más recientes.

1. Falsos positivos y alertas de baja fidelidad. El 73 % de los equipos de seguridad señalan los falsos positivos como su principal reto en materia de detección (SANS 2025). El informe State of the SOC 2026 de Microsoft/Omdia reveló que el 46 % de todas las alertas resultan ser falsos positivos, lo que significa que casi la mitad de la carga de trabajo de cada analista no genera ningún valor en materia de seguridad.
2. Proliferación de herramientas y fragmentación de consolas. Las organizaciones gestionan una media de 10,9 consolas de seguridad (Microsoft/Omdia 2026). El 69 % implementa 10 o más herramientas de detección, y el 39 % utiliza 20 o más (Vectra AI ). Cada herramienta genera su propio flujo de alertas con su propia consola, escala de gravedad y formato.
3. Mala calidad de las reglas de detección. Los umbrales poco refinados, las reglas redundantes y las firmas estáticas de los sistemas heredados de detección y prevención de intrusiones que no se adaptan a los cambios del entorno generan ruido en el origen. Sin un ajuste periódico, las reglas de detección se degradan con el tiempo.
4. Procesos de clasificación manuales. La investigación media de una alerta dura 70 minutos, de los cuales 56 transcurren antes de que alguien actúe (Cybersecurity Insiders 2025). La correlación manual entre múltiples consolas agrava el retraso.
5. Aumento del volumen de alertas. El 77 % de las organizaciones experimentó un aumento en el volumen de alertas y el 46 % sufrió un incremento del 25 % o más durante el último año (Cybersecurity Insiders 2025).
6. Escasez de personal. La brecha global de personal en ciberseguridad asciende a 4,8 millones de profesionales, y el 59 % de los equipos informan de carencias críticas o significativas en materia de competencias (ISC2 2025). El hecho de que menos analistas se encarguen de más alertas acelera el agotamiento.

Cómo contribuyen SIEM y EDR al problema

Las plataformas SIEM agregan alertas de cientos de fuentes, a menudo sin una correlación o deduplicación adecuadas. Las herramientas de detección y respuesta de terminales generan alertas a nivel de terminal que se multiplican con el tamaño de la flota. Solo alrededor del 59 % de las herramientas introducen automáticamente los datos en SIEM (Microsoft/Omdia 2026), lo que obliga a los analistas a correlacionar manualmente el resto. El resultado: un solo incidente puede generar docenas de alertas separadas en todas las plataformas, cada una de las cuales requiere una investigación independiente.

El impacto real de la fatiga por alertas

La fatiga por alertas provoca que se pasen por alto infracciones, genera miles de millones en costes de clasificación, agota a los analistas y crea brechas explotables en la detección de amenazas internas.

Tabla: Consecuencias cuantificadas de la fatiga por alertas en las dimensiones financiera, operativa y humana.

Caso práctico: Violación de Target (2013). El sistema de detección de FireEye identificó el malware, pero los analistas pasaron por alto la alerta entre las miles de notificaciones diarias. La violación de datos resultante expuso 40 millones de registros de tarjetas de pago, un ejemplo clásico de cómo la fatiga por alertas se traduce directamente en el impacto de la violación.

Caso práctico: violación de Equifax (2017). Las alertas de parche para CVE-2017-5638 se perdieron en la acumulación de tareas pendientes, lo que finalmente expuso 147 millones de registros. El fallo no se produjo en la detección, sino en la respuesta al incidente: una alerta crítica sepultada bajo el ruido operativo.

Fatiga por alertas y detección de amenazas internas

Las amenazas internas plantean un reto único. Las alertas de anomalías en el comportamiento, la principal señal de riesgo interno, son intrínsecamente ruidosas, ya que el comportamiento legítimo de los usuarios a menudo se asemeja a la actividad interna en sus primeras etapas. Cuando los analistas dejan de dar prioridad a estas alertas debido al cansancio, las amenazas internas pasan desapercibidas durante más tiempo. Con un coste medio anual del riesgo interno de 17,4 millones de dólares (Ponemon 2025), las consecuencias de ignorar las alertas de anomalías en el comportamiento son significativas.

Alerta de tormenta como táctica adversaria

Los adversarios sofisticados generan deliberadamente grandes volúmenes de alertas para abrumar a los analistas del SOC y ocultar las actividades de intrusión reales. Esta táctica se enmarca en MITRE ATT&CK Evasión de la defensa (0005) — específicamente, las defensas contra el deterioro (T1562). Investigación de Intezer para 2026 descubrió que las empresas que pasan por alto aproximadamente el 1 % de las amenazas reales de las alertas de baja gravedad pierden alrededor de 50 amenazas reales al año, una brecha que los adversarios explotan activamente.

Cómo medir la fatiga por alertas

Para medir la fatiga por alertas es necesario realizar un seguimiento de las tasas de falsos positivos, los porcentajes de alertas no investigadas, el tiempo medio de clasificación y el desgaste de los analistas en comparación con los parámetros de referencia del sector. Sin métricas cuantificables de ciberseguridad, las organizaciones no pueden identificar, realizar un seguimiento ni informar sobre la fatiga por alertas para justificar cambios en el presupuesto y las herramientas.

El enfoque más eficaz comienza con una medición de referencia antes de realizar cualquier cambio. Tal y como recomienda la guía de métricas SOC de Fortinet, las organizaciones deben recopilar métricas del estado actual durante al menos un ciclo operativo completo antes de implementar mejoras.

Tabla: Cuadro de mando de diagnóstico para medir y realizar un seguimiento de la gravedad de la fatiga por alertas en las operaciones del SOC.

Los signos de fatiga por alertas en su SOC incluyen el aumento de los porcentajes de alertas no investigadas, el aumento del tiempo medio de clasificación, la disminución de las tasas de conversión de alertas en incidentes y el aumento de la rotación de analistas. Realice un seguimiento mensual de estas métricas y compárelas con los valores de referencia internos y los puntos de referencia del sector mencionados anteriormente.

Cómo reducir la fatiga por alertas

Para reducir la fatiga por alertas se requiere un enfoque por fases, desde el ajuste y el enriquecimiento de las reglas hasta la clasificación basada en IA y la detección de comportamientos.

La siguiente hoja de ruta de 30-60-90 días proporciona una vía de implementación estructurada. Comience por solucionar el ruido en el origen, luego cree enriquecimiento y correlación, y finalmente implemente la automatización estratégica.

Fase 1: Resultados rápidos (primeros 30 días)

1. Auditar y desactivar reglas de detección redundantes o de bajo valor.
2. Ajuste los umbrales de alerta basándose en los valores de referencia ambientales.
3. Consolidar las alertas duplicadas en herramientas que se solapan.
4. Implementar una puntuación básica de riesgos utilizando la criticidad de los activos.

Fase 2: Cambios estructurales (30-60 días)

5. Implementar el enriquecimiento de alertas con datos contextuales (usuario, activo, red).
6. Establecer una priorización basada en el riesgo que tenga en cuenta la criticidad de los activos, los privilegios de los usuarios y la gravedad de la actividad.
7. Crear bucles de retroalimentación entre analistas y detección para el ajuste continuo de las alertas SIEM.
8. Reduzca la proliferación de consolas mediante la consolidación de herramientas o la optimización de SIEM.

Fase 3: Transformación estratégica (60-90 días)

9. Implementar la clasificación basada en IA para la investigación de alertas de nivel 1 mediante la automatización del SOC.
10. Implementar análisis de comportamiento para sustituir las reglas basadas en firmas por la detección basada en el comportamiento.
11. Automatice los flujos de trabajo de respuesta mediante la integración SOAR o las asociaciones de detección y respuesta gestionadas.
12. Establecer mediciones continuas utilizando el marco de KPI de la sección anterior.

Mejores prácticas para el ajuste de reglas de detección

Comience por identificar las 10 reglas de detección más ruidosas según el volumen de alertas. Mida la tasa de falsos positivos por regla y desactive o refine aquellas que superen el 50 %. Implemente listas de excepciones para patrones de actividad benignos conocidos. Programe revisiones de ajuste mensuales en lugar de tratar la optimización como una tarea puntual.

El papel de la IA y la automatización

Las plataformas de clasificación basadas en IA pueden automatizar el 95 % o más de la investigación de alertas de nivel 1 (Torq 2026). Las organizaciones que utilizan ampliamente la IA redujeron el ciclo de vida de las infracciones en 80 días y ahorraron aproximadamente 1,9 millones de dólares de media (IBM 2025). El 87 % de los defensores esperan aumentar el uso de la IA en las operaciones de seguridad (Vectra AI ).

Sin embargo, Gartner advierte que los SOC habilitados para IA no reducen automáticamente las necesidades de personal, sino que redefinen los requisitos de habilidades. La automatización de la clasificación de alertas libera a los analistas del trabajo repetitivo, pero las organizaciones siguen necesitando operadores con experiencia para investigar las señales escaladas y ajustar los modelos de IA.

Fatiga por alertas y cumplimiento normativo

La fatiga por alertas retrasa la detección de infracciones más allá de los plazos de notificación establecidos por la NIS2, el RGPD y la CIRCIA, lo que da lugar a sanciones reglamentarias y responsabilidad personal para los ejecutivos. Ninguna página de la competencia de primer nivel relaciona la fatiga por alertas con los plazos de notificación de incidentes reglamentarios, pero la relación es directa: cuando los retrasos en la clasificación retrasan la detección, las organizaciones superan los plazos de notificación obligatorios.

Tabla: Cómo la fatiga por alertas retrasa la detección de infracciones más allá de los plazos reglamentarios de notificación.

La fatiga por alertas también se aprovecha en el MITRE ATT&CK , concretamente en la evasión de defensas (0005) a través de Impair Defenses (T1562) y Masquerading (T1036). Cartografía requisitos de cumplimiento Las métricas de alerta de fatiga proporcionan a los responsables del SOC un argumento directo para invertir en marcos de seguridad y mejoras en la detección.

Enfoques modernos para combatir la fatiga por alertas

Los enfoques modernos abordan la fatiga por alertas mediante la detección basada en señales, una arquitectura de visibilidad SOC correlacionada y una IA agencial que investiga cada alerta de forma autónoma.

El sector está convergiendo hacia una dirección clara. Los SOC con IA agencial son el paradigma de solución dominante en 2026: CrowdStrike, Swimlane, Prophet Security, Gurucul y Radiant Security anunciaron plataformas agenciales a principios de 2026. El SOC con IA de Swimlane registró una resolución de nivel 1 del 99 % y una reducción del MTTR del 51 %. El cambio consiste en pasar de una detección centrada en las alertas a una centrada en las señales, reduciendo el volumen mediante la correlación en lugar de la supresión.

El enfoque de la tríada SOC combina SIEM, EDR y detección y respuesta de red para proporcionar visibilidad correlacionada entre los datos de registros, terminales y red. En lugar de que cada herramienta genere flujos de alertas independientes, la detección correlacionada une las señales relacionadas en toda la superficie de ataque, transformando miles de alertas en un puñado de narrativas de amenazas priorizadas basadas en los comportamientos de los atacantes.

Cómo Vectra AI sobre la fatiga por alertas

La filosofía Vectra AI «asumir el compromiso» Vectra AI trata la fatiga de alertas como un problema de calidad de la señal, no como un problema de gestión del volumen. Attack Signal Intelligence modelos de detección de comportamiento en entornos de red, cloud, identidad, SaaS e IoT/OT para detectar amenazas reales con señales de alta fidelidad, lo que reduce el ruido de las alertas hasta en un 99 % (Globe Telecom), en lugar de limitarse a filtrar o suprimir las alertas. El informe Vectra AI State of Threat Detection detalla cómo la claridad de la señal, proporcionada a través de una plataforma SOC unificada, da a los analistas la confianza necesaria para actuar ante cada detección.