Un estudio de prospectiva de Jeimy J. Cano M. analiza 25 amenazas cibernéticas latentes y emergentes y advierte un cambio decisivo: los ataques autónomos con inteligencia artificial dejaron de ser considerados únicamente una posibilidad emergente. El trabajo sitúa ahora el desafío en las organizaciones: detectar las señales, comprenderlas y actuar antes de que el riesgo se convierta en una “sorpresa predecible”.
El estudio fue elaborado por Jeimy J. Cano M., académico y especialista colombiano en ciberseguridad, seguridad de la información, privacidad, computación forense, gobierno y auditoría de TI, con más de 25 años de trayectoria. Ingeniero y Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación, cuenta además con formación doctoral en Administración y Educación. En 2023 recibió el Educational Excellence Award de ISACA por su trayectoria educativa en seguridad de la información y ciberseguridad. Cano es, además, autor de trabajos sobre la Ventana de AREM®, metodología de anticipación de riesgos que aplica en su estudio sobre las amenazas cibernéticas con horizonte 2027.
La inteligencia artificial está modificando también el mapa de las amenazas cibernéticas.
Pero el problema que plantea el investigador Jeimy J. Cano M. no consiste únicamente en identificar cuál será el próximo ataque.
La pregunta es más profunda: ¿qué ocurre cuando las señales de una amenaza ya están delante de una organización y, aun así, esta no actúa?
Ese es uno de los ejes centrales de Prospectiva de amenazas cibernéticas 2027, un estudio que utiliza la Ventana de AREM® para analizar un horizonte próximo de riesgos y transformar señales tempranas en decisiones de inversión y control.
El propósito del trabajo queda delimitado desde el comienzo por el propio Cano:
“El propósito de este estudio es anticipar, no predecir”.
Esa diferencia resulta fundamental. El documento no afirma conocer qué ataques ocurrirán durante 2027. Construye un ejercicio académico de prospectiva destinado a identificar señales, clasificarlas y analizar escenarios posibles.
25 amenazas bajo análisis
El estudio trabaja con 25 amenazas: 13 latentes y 12 emergentes, seleccionadas por su relevancia estratégica y respaldo documental.
Para valorarlas utiliza cinco criterios: anticipación, relevancia, ambigüedad, credibilidad e impacto potencial. El modelo asigna posteriormente diferentes niveles de prioridad: atención inmediata, monitoreo cercano o vigilancia.
La metodología tiene una característica particularmente importante para interpretar correctamente sus resultados: el estudio reconoce expresamente que las valoraciones de priorización constituyen juicio experto estructurado y trazable, no una medición objetiva.
Es decir, no estamos frente a una predicción estadística de que determinado acontecimiento necesariamente ocurrirá.
Estamos frente a un instrumento de anticipación estratégica.
La gran advertencia: los ataques autónomos con IA cambian de categoría
El hallazgo que el autor coloca en el centro del documento es contundente:
“Los ciberataques autónomos con inteligencia artificial dejaron de ser una señal emergente especulativa y se materializaron en 2026”.
Por esa razón, el estudio sostiene que deben ser reclasificados como amenaza activa.
Más adelante, el documento fundamenta esa decisión indicando que Anthropic documentó en 2025 una operación en la que, según la fuente citada por Cano, entre el 80 % y el 90 % de las tareas fueron ejecutadas por IA. El estudio agrega referencias a incidentes y campañas posteriores y utiliza esa evidencia para justificar el paso de esta amenaza de emergente a activa.
Esta precisión es importante periodísticamente: el documento no sostiene que todos los ciberataques sean autónomos ni que la intervención humana haya desaparecido del cibercrimen.
Lo que afirma es que existe evidencia suficiente, dentro de su metodología, para dejar de considerar los ataques autónomos con IA como una mera hipótesis emergente.
Las cinco amenazas que requieren atención inmediata
Dentro de las 25 amenazas evaluadas, cinco alcanzan la banda que el estudio denomina “atención inmediata”:
concentración de proveedores tecnológicos, espionaje basado en identidad, ciberataques autónomos con IA agéntica, crimen-como-servicio autónomo y cadena de suministro de IA.
La metodología establece que una puntuación de 13 a 15 corresponde a atención inmediata y la vincula con una actuación en un horizonte inferior a tres meses. Las puntuaciones de 9 a 12 corresponden a monitoreo cercano, con actuación entre tres y seis meses.
El propio estudio reconoce, además, un sesgo metodológico que no debe omitirse: ninguna de las 25 amenazas terminó ubicada en la categoría inferior de vigilancia porque fueron preseleccionadas precisamente por su relevancia estratégica.
Cuando el atacante no necesita “romper” la puerta
Otro de los riesgos destacados es el espionaje basado en identidad.
El documento lo explica de una manera especialmente gráfica:
“Muchos ataques ya no rompen defensas: entran con usuarios y contraseñas robadas.”
Esta amenaza recibe una puntuación de 13 y queda dentro de la categoría de atención inmediata.
De allí surge una de las recomendaciones concretas del estudio: “adoptar la identidad como perímetro”, mediante autenticación resistente al phishing, detección de anomalías de identidad y simulaciones de robo de credenciales.
Deepfakes: del engaño digital a pérdidas millonarias
El trabajo también incluye entre los riesgos latentes el fraude mediante deepfakes e ingeniería social con inteligencia artificial.
Como caso ilustrativo recoge el fraude sufrido por Arup, en el que un empleado realizó una transferencia millonaria después de participar en una videollamada donde las personas que aparentaban ser ejecutivos eran imitaciones generadas mediante IA.
Cano sintetiza el caso de esta manera:
“Un empleado hizo una transferencia millonaria porque en la videollamada todos los jefes eran imitaciones creadas con IA.”
Dentro de la matriz del estudio, esta amenaza obtiene 12 puntos y queda clasificada para monitoreo cercano.
La cadena de suministro también llega a la inteligencia artificial
El análisis incorpora otro fenómeno: las organizaciones ya no dependen solamente de programas informáticos desarrollados internamente.
Utilizan modelos, datos, agentes y componentes de terceros.
El documento identifica precisamente la cadena de suministro de IA como una amenaza emergente y la ubica entre las cinco que requieren atención inmediata.
La respuesta propuesta incluye inventarios de componentes de software y de inteligencia artificial —SBOM y AI-BOM—, verificación del origen de modelos y pruebas ante la eventual utilización de componentes comprometidos.
Cuatro futuros posibles para 2027
Una de las partes más interesantes del documento abandona deliberadamente la clasificación del presente para construir escenarios.
Y aquí es especialmente importante no confundir escenario con predicción.
Cano explica que esta sección plantea “futuros alternativos plausibles” destinados a probar la robustez de una estrategia. Los dos ejes utilizados son el grado de autonomía de la IA ofensiva y la madurez de la defensa y del gobierno de IA dentro de la organización.
De esa combinación surgen cuatro escenarios: “Ventaja del defensor”, “Carrera a velocidad de máquina”, “Complacencia y deuda” y “Tormenta perfecta”.
El escenario de mayor impacto es denominado:
“Tormenta perfecta. Ataques autónomos a gran velocidad frente a una defensa rezagada.”
En ese futuro hipotético, el estudio plantea que fraude, extorsión y espionaje automatizados podrían superar la capacidad de respuesta.
Nuevamente: el documento no dice que esto vaya a suceder en 2027. Lo construye expresamente como escenario posible para evaluar preparación y estrategia.
Qué todavía no ocurrió
Este punto es esencial para evitar alarmismo.
El propio autor separa las amenazas confirmadas de aquellas que todavía no se han materializado a escala.
El gusano de IA denominado Morris II, por ejemplo, está presentado como viable en laboratorio, pero no como incidente actual. El cómputo cuántico capaz de romper el cifrado actual tampoco se considera materializado. Asimismo, infraestructura espacial, robótica física y redes 6G mantienen, según el trabajo, un elevado grado de incertidumbre.
Esta diferenciación es uno de los aspectos metodológicamente más relevantes del informe: posibilidad, evidencia experimental, riesgo probable e incidente confirmado no son utilizados como sinónimos.
La recomendación no es esperar hasta 2027
El estudio termina trasladando el análisis técnico hacia los responsables de las organizaciones.
Para los directores de ciberseguridad recomienda tratar los ataques autónomos con IA como riesgo activo, fortalecer la identidad, endurecer las cadenas de suministro de software e IA, comenzar la preparación criptográfica post-cuántica, disminuir dependencias de proveedores críticos e institucionalizar un proceso periódico de anticipación.
Para los directorios, el mensaje es todavía más estratégico.
El documento propone priorizar inversiones sobre las cinco amenazas de atención inmediata y aprobar un gobierno transversal de inteligencia artificial, incluyendo uso de IA, agentes y modelos de terceros.
Y allí aparece probablemente la frase editorialmente más importante de todo el trabajo:
“El mayor riesgo no es técnico sino organizacional: la inacción frente a lo que ya se ve.”
Anticipar no significa adivinar el futuro
La principal enseñanza del documento quizá no esté en identificar una tecnología determinada como amenaza.
Está en el método.
Cano plantea un proceso de anticipación compuesto por cuatro acciones: revelar, ver, darse cuenta y actuar. Y sostiene que la ausencia de ese último paso es precisamente la que puede producir las denominadas “sorpresas predecibles”.
La ciberseguridad de 2027, desde esta perspectiva, no comienza en 2027.
Comienza cuando una organización observa hoy una señal suficientemente relevante como para preguntarse qué ocurriría si se transforma en una amenaza real.
La tecnología continuará evolucionando y algunas de las amenazas consideradas posibles quizá nunca alcancen la escala imaginada.
Pero la tesis central del estudio es diferente: cuando la evidencia ya existe, la incapacidad organizacional para actuar puede convertirse en un riesgo tan importante como la propia tecnología.
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Prospectiva de amenazas cibernéticas 2027 – Ventana de AREM®
Autor: Jeimy J. Cano M.
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