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AIPIA — Asociación Italiana de Profesionales de Inteligencia Artificial
UNI 11621-8 · Datos y seguridad

Especialista en Seguridad de IA

El Especialista en Seguridad de IA protege los sistemas de inteligencia artificial frente a ataques y garantiza su integridad durante todo el ciclo de vida. La norma UNI 11621-8:2026 lo encuadra en el área de datos y seguridad.

Perfiles profesionales de IA · Datos y seguridad

Rol y misión

El Especialista en Seguridad de IA es una figura híbrida que combina ciberseguridad, machine learning y gobernanza de datos. Defiende los sistemas frente a ataques adversarios, manipulación de datos, robo de modelos, prompt injection y violaciones de privacidad, en cada fase del ciclo de vida.

Responsabilidades principales

  • Evaluar los riesgos de seguridad en todas las fases del sistema de IA.
  • Implementar defensas frente a ataques adversarios y técnicas de evasión.
  • Proteger los datos de entrenamiento y los parámetros del modelo.
  • Monitorizar los sistemas en producción ante comportamientos anómalos.
  • Asegurar el cumplimiento del AI Act, el RGPD y la Directiva NIS 2.
  • Coordinar la respuesta a incidentes específicos de los sistemas de IA.
  • Construir la concienciación organizativa sobre los riesgos propios de la IA.

Competencias técnicas

  • Fundamentos sólidos de ciberseguridad: red, aplicación, identidad y criptografía.
  • Algoritmos de ML y deep learning y sus vulnerabilidades.
  • Python y librerías de ML como scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.
  • Frameworks de ML adversaria: ART, Foolbox, TextAttack y Garak.
  • Red teaming y modelado de amenazas para sistemas de IA.
  • Técnicas de ML que preservan la privacidad: privacidad diferencial y aprendizaje federado.
  • Vectores de ataque propios de los modelos de lenguaje: prompt injection y jailbreaking.
  • Investigación de vulnerabilidades y herramientas de pruebas de penetración.

Competencias transversales

  • Pensamiento adversario y anticipación de escenarios de ataque.
  • Comunicación del riesgo a interlocutores no técnicos.
  • Conocimiento profundo de la regulación europea de IA y ciberseguridad.
  • Responsabilidad ética, en especial en los sistemas de alto riesgo.
  • Colaboración con los delegados de protección de datos y los equipos de cumplimiento.

Formación e itinerario de certificación

El recorrido habitual combina un grado en informática o ingeniería con una especialización en ciberseguridad y formación específica en ML adversaria. La experiencia en operaciones de seguridad o en investigación de vulnerabilidades se valora especialmente.

Contexto de mercado

La demanda es fuerte en servicios financieros, salud, energía, defensa, telecomunicaciones y administración pública. La Directiva NIS 2 y el AI Act están impulsando a las organizaciones a crear roles dedicados de seguridad de IA. Una entidad financiera con operaciones entre España y LatAm, o una empresa de salud digital que maneja datos sensibles, necesitan este perfil para sostener la confianza en sus modelos.

Credencial Europea Digital de AIPIA

Existen tres vías para acreditar la competencia como Especialista en Seguridad de IA según la norma. La certificación de tercera parte (ISO/IEC 17024, organismos acreditados por Accredia) tiene valor legal pleno, pero a fecha de hoy ningún organismo italiano está acreditado todavía para la UNI 11621-8: el proceso está en curso. La Credencial Europea Digital (EDC) con sello eIDAS ya está disponible: AIPIA está autorizada por la Comisión Europea para emitirla, se verifica de forma criptográfica, se guarda en la cartera digital europea y se reconoce en los 27 Estados miembros. La atestación de calidad profesional al amparo del artículo 7 de la Ley italiana 4/2013 documenta la pertenencia asociativa y los estándares cumplidos. Para quien trabaja desde Argentina, España, México o Miami con clientes europeos, la EDC aporta una capa de verificación reconocida en toda la UE. Conoce el detalle en la Credencial Europea de IA.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los principales ataques a la IA?

Prompt injection directo e indirecto sobre modelos de lenguaje, jailbreaking, envenenamiento de datos de entrenamiento, ejemplos adversarios, robo de modelos, inferencia de pertenencia, ataques a la cadena de suministro de modelos preentrenados y deepfakes.

¿En qué se diferencia la seguridad de IA de la ciberseguridad tradicional?

La ciberseguridad tradicional protege la infraestructura: redes, endpoints e identidad. La seguridad de IA añade superficies de ataque propias del modelo: los datos de entrenamiento, la inferencia, los prompts y las salidas.

¿Debe colaborar con el delegado de protección de datos?

Sí, de forma estrecha. La inversión de modelos, la inferencia de pertenencia y los datos personales en los prompts tienen implicaciones de privacidad que requieren trabajar con el DPO en las evaluaciones de impacto y en la gestión de brechas.

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