Inteligencia Artificial en sistemas OT: oportunidades y riesgos reales para 2026

La Inteligencia Artificial ha llegado a los entornos operacionales. No es novedad. Lo que hasta hace unos años parecía exclusivo del mundo IT, hoy es una capacidad integrada en sensores, PLCs, controladores, herramientas de monitoreo y por qué no, sistemas de mantenimiento de infraestructura crítica.  

La IA es una herramienta fundamental que ayuda a automatizar, optimizar y predecir, pero también abre un nuevo frente de riesgo: la intervención de modelos y agentes en entornos donde un error puede detener una planta, afectar un servicio público o poner en riesgo vidas humanas.  

La pregunta ya no es si la IA llegará a OT o cuándo llegará. La pregunta es ¿cómo la implementamos de manera segura, confiable y verificable?  

¿Por qué la IA está entrando en los entornos OT?  

La adopción no se da únicamente por una cuestión de tendencias tecnológicas: es una respuesta a las brechas estructurales que hoy impactan de manera directa la continuidad operativa.  

Escasez de talento especializado 

La falta de profesionales capacitados para operar, monitorear y proteger sistemas OT es uno de los principales motores detrás de la implementación de IA en entornos industriales. Según un informe de ISC2 de 2024 hay una brecha global de aproximadamente 4,8 millones de puestos vacantes en ciberseguridad en el mundo. Sin ir más lejos, un 63% de las empresas admite que no puede cubrir posiciones técnicas clave, lo que condiciona su capacidad de detección y respuesta.  

En entornos OT esto es especialmente crítico por varios motivos. Por un lado, los sistemas industriales requieren conocimiento técnico profundo (protocolos ICS, PLCs, SCADA). Por otro lado, las operaciones industriales, especialmente en infraestructuras críticas, no pueden detenerse para esperar al personal capacitado.  

Necesidad de eficiencia operacional 

Las redes OT han dejado de ser sistemas aislados que operan de forma lineal para convertirse en ecosistemas que combinan sensores IoT industriales, equipos legacy, controladores con décadas de antiguedad, plataformas cloud, gateways edge, sistemas de trazabilidad y telemetría, y operaciones distribuidas geográficamente.  

Este conjunto de herramientas y sistemas masivo y heterogéneo genera un volumen de datos que supera la capacidad humana de supervisión. La consecuencia es clara: si la industria quiere mantener el ritmo, necesita automatizar. La IA aporta eficiencia donde el monitoreo humano ya no escala:  

• Predicción de fallas antes de que afecten la producción
• Optimización de parámetros operativos
• Reducción de paradas no programadas
• Correlación de señales dispersas  

Digitalización acelerada de la industria 

La transformación digital en industrias críticas es irreversible. Hoy, casi todos los entornos operacionales incluyen:  

• Edge computing (procesamiento local en gateways)
• SCADA conectados a la nube
• Mantenimiento remoto
• Sistemas MES y ERP integrados 
• IoT e IIoT  
• Data lakes con datos OT e IT combinados  

Esta digitalización habilita la innovación pero también complejiza el proceso y amplía la superficie de ataque. Y es aquí donde la IA juega un rol decisivo.  

Las plantas industriales modernas funcionan como ecosistemas vivos, donde conviven miles de señales, cientos de equipos, ciclos operativos variables y entornos híbridos que combinan lo físico y lo digital. Supervisar manualmente este nivel de complejidad resulta prácticamente imposible, especialmente cuando la continuidad operativa depende de detectar variaciones mínimas en tiempo real.  

Aplicaciones reales de IA dentro de sistemas OT 

✔ Detección temprana de anomalías operativas 

Modelos capaces de identificar patrones inusuales en: 

• vibración
• temperatura 
• presión 
• consumo energético 
• tiempos de ciclo 
• o variaciones en el comportamiento estándar de PLCs 

✔ Mantenimiento predictivo avanzado 

Predicción de fallas antes de que impacten la producción → reducción de costos y paradas. 

✔ Optimización de procesos críticos 

Ajustes automáticos en líneas productivas, plantas químicas, sistemas de bombeo, etc. 

✔ IA embebida en sensores y edge gateways 

Modelos corriendo directamente cerca del proceso físico. 

✔ IA para detección de amenazas en redes OT 

Análisis de tráfico industrial, identificación de comportamientos anómalos y correlación con incidentes. 

Riesgos reales: por qué la IA en OT requiere más cuidado que en IT 

A diferencia de los entornos IT, las operaciones industriales funcionan bajo restricciones mucho más estrictas: la disponibilidad debe ser prácticamente absoluta, muchos equipos no pueden actualizarse sin afectar procesos críticos, los errores pueden traducirse en consecuencias físicas reales y los sistemas suelen estar diseñados para operar durante décadas. Estas particularidades hacen que cualquier cambio, automatización o intervención (incluyendo la incorporación de IA) requiera un nivel de cautela y control significativamente mayor.  

Por eso, la IA introduce riesgos que deben controlarse: 

Modelos que toman decisiones inseguras 

Si un modelo ajusta mal un parámetro en un PLC, puede comprometer una operación crítica. 

Falta de explicabilidad (XAI) 

Muchos modelos IA son cajas negras → difícil auditar comportamiento en incidentes. 

Dependencia de datos incompletos o sesgados 

Si los datos operativos no son precisos, la IA se vuelve inestable. 

Superficie de ataque ampliada 

La IA requiere APIs, conectividad, acceso a sensores, modelos externos y/o gateways, entre otros. Esto aumenta vectores de ataque. 

Riesgos con agentes autónomos (multiagent systems) 

Una tendencia creciente hacia 2026 es el uso de agentes autónomos que actúan sin supervisión directa sobre sistemas críticos. Esto eleva significativamente el riesgo si no existen límites, controles y mecanismos de validación estrictos. 

Hacia una IA segura para entornos OT (2026) 

Para integrar IA en OT sin comprometer la operación, las organizaciones deben avanzar en cinco ejes: 

1. Gobernanza de IA aplicada a infraestructuras críticas 

La incorporacón de IA en entornos industriales exige una gobernanza clara que defina qué procesos pueden automatizarse, cuáles requieren revisión humana, quién supervisa las decisiones de los modelos y cómo se documentan todas las acciones realizadas. Este marco es esencial para garantizar control, trazabilidad y responsabilidad en sistemas donde un error puede tener impacto operativo real.  

2. IA explicable (XAI) 

Para asegurar confianza y auditoría efectiva, los modelos deben ser capaces de explicar su comportamiento. La IA explicable permite reconstruir incidentes, auditar decisiones y comprender por qué se generó una alerta o ajuste específico. Esta transparencia es fundamental en infraestructuras críticas, donde la falta de explicabilidad puede convertirse en un riesgo adicional. 

3. Validación y pruebas en entornos aislados 

Ningún modelo de IA debería desplegarse directamente en producción sin haber sido evaluado en entornos espejo. Las simulaciones, las pruebas de estrés y el análisis detallado del impacto operacional permiten anticipar comportamientos inesperados y asegurar que la IA actúe de forma segura bajo múltiples escenarios antes de interactuar con sistemas reales. 

4. Seguridad reforzada en edge y gateways 

A medida que la IA se ejecuta cada vez más cerca del proceso físico en edge devices y gateways, la seguridad embebida se vuelve imprescindible. Estos puntos deben contar con controles avanzados, endurecimiento, monitoreo y validaciones constantes, dado que cualquier compromiso en el edge puede escalar rápidamente hacia sistemas críticos. 

5. Integración con SOC y monitoreo OT 

La IA debe complementar las capacidades del SOC y de las plataformas de monitoreo OT, ampliando la visibilidad y priorizando alertas, pero sin reemplazar el juicio humano. Su valor radica en potenciar la detección temprana y la correlación de eventos, mientras los especialistas aportan contexto, interpretación y toma de decisiones informada. 

Conclusión: la IA en OT es una oportunidad, pero también una responsabilidad 

La inteligencia artificial puede transformar la industria como pocas tecnologías lo han hecho. Pero para 2026, su mayor valor no será la automatización, sino la confianza: la capacidad de operar con seguridad, transparencia y resiliencia. 

En Cyber Summit continuaremos liderando la conversación sobre cómo integrar IA y OT de manera responsable, segura y efectiva para la industria latinoamericana.