Algo ocurrió en una empresa a finales de diciembre de 2025 que no salió en los titulares hasta la semana pasada. Un empleado recibió una avalancha de correos electrónicos, cientos, tan rápido que era obviamente anormal. Luego llegó un mensaje por Microsoft Teams de lo que parecía ser el servicio interno de soporte técnico: "Hemos detectado el problema. Haz clic en este enlace para instalar un parche y detener el spam."
Hicieron clic.
El enlace instaló un conjunto de malware personalizado llamado Snow: una extensión de navegador, un túnel y una puerta trasera que finalmente permitió a los atacantes extraer credenciales de Active Directory y apoderarse del dominio completo de la empresa. El equipo Mandiant de Google rastreó la campaña hasta un grupo de amenazas recién identificado, UNC6692, y publicó el análisis completo la semana pasada. El detalle técnico es impresionante. Lo más interesante para quienes gestionan la gobernanza de IA empresarial es lo que el ataque no usó: ni un zero-day, ni una contraseña filtrada, ni un bucket de nube mal configurado. Usó la confianza.
Esto No Es Realmente una Historia de Microsoft Teams
The Register tituló la noticia como un problema de seguridad de Teams. No es exactamente así. Teams fue solo el canal. El exploit real fue psicológico: la víctima creía que hablaba con soporte técnico en una plataforma aprobada por su empresa, que les dijeron que usaran y que estaba integrada con herramientas de IA para facilitar el trabajo.
Esto importa porque la mayoría de las estrategias de seguridad empresarial y gobernanza de IA se basan en un modelo de amenaza diferente. Se centran en qué herramientas usan los empleados: bloquear pestañas no autorizadas de ChatGPT, alertar cuando alguien sube datos propietarios a una IA de consumo, detectar desarrolladores que ejecutan LLM no aprobados en portátiles de trabajo. Todas preocupaciones legítimas. Pero ese modelo de amenaza asume que el riesgo viene de empleados que toman malas decisiones con herramientas externas.
UNC6692 cambió eso. El atacante no necesitó encontrar una herramienta no autorizada. Encontró una autorizada, profundamente confiable, y explotó la confianza que los empleados depositan en ella.
La Complicación del Copiloto de IA
Aquí es donde se pone interesante para la gobernanza de IA específicamente.
Teams ya no es solo una plataforma de chat y vídeo. Para la mayoría de los clientes de Microsoft 365, es ahora la interfaz principal para Microsoft Copilot, el asistente de IA que redacta mensajes, resume reuniones, responde preguntas y recomienda acciones. Los empleados interactúan con Copilot a través de los mismos hilos de mensajes que usan para hablar con colegas y, aparentemente, con el ocasional actor malicioso que se hace pasar por soporte técnico.
Cuando integras un asistente de IA en un contexto de confianza, obtienes un multiplicador de confianza. Si un mensaje legítimo de Copilot dice "Aquí tienes un resumen de tu reunión y tres acciones", el mensaje de un atacante no tiene que ser muy diferente para explotar ese mismo marco cognitivo. La gente ha aprendido a actuar rápidamente sobre sugerencias generadas por IA, a menudo sin el mismo escrutinio crítico que aplicarían a un correo electrónico frío.
No decimos que Copilot esté comprometido o sea inseguro. El punto es más simple: a medida que las herramientas de IA se integran en la forma en que los empleados trabajan, la infraestructura psicológica alrededor de esas herramientas, el hábito de actuar según lo que aparece en la interfaz, se convierte en una superficie de ataque que la mayoría de los marcos de gobernanza no han alcanzado.
Lo Que Suele Pasar Por Alto la Gobernanza
Si preguntas a la mayoría de los CISOs empresariales si gobiernan el uso de IA en Teams, probablemente dirán que sí. Señalarán políticas DLP, acceso condicional, barreras de información, tal vez una capa de gobernanza para Copilot.
Pero gobernar la IA en Teams suele significar gobernar lo que los empleados piden a Copilot, no gobernar lo que los atacantes hacen a los empleados a través de Teams. Es una distinción sutil con consecuencias significativas.
La campaña Snow usó una extensión maliciosa de Chrome (SnowBelt) que se ejecutaba en una instancia sin interfaz de Edge, completamente invisible para el usuario, mientras que la puerta trasera ejecutaba comandos silenciosos a través de un túnel WebSocket cifrado. Nada de eso parecía IA. Nada habría activado una regla estándar de gobernanza de Copilot. El ataque ocurrió un nivel por debajo de donde la mayoría de las herramientas de gobernanza están mirando.
Una gobernanza de IA realmente efectiva debe hacer más que controlar qué herramientas de IA usan los empleados. Debe tener en cuenta:
Explotación de canales confiables, Atacantes que usan plataformas aprobadas (Teams, Slack, correo electrónico) para entregar cargas maliciosas que evaden los controles perimetrales tradicionales. Si aparece en una app aprobada, los empleados le otorgan un nivel de confianza que no darían a un correo no solicitado.
Ingeniería social asistida por IA, Los actores de amenazas usan cada vez más modelos de lenguaje para crear suplantaciones de helpdesk, phishing y vishing más convincentes y a escala. El nivel para un engaño creíble ha bajado drásticamente. Un atacante en 2026 no necesita ser un escritor experto, solo necesita un buen prompt.
Exposición de datos de IA tras un compromiso, Una vez dentro, las herramientas de IA usadas por empleados se convierten en mapas del tesoro. Transcripciones de reuniones, resúmenes de documentos, datos de flujos de trabajo, todo accesible mediante sesiones comprometidas. Cuando un atacante toma control de un dispositivo con Copilot y una sesión válida, no solo está dentro de un ordenador. Está dentro de un resumen potenciado por IA de todo lo que ese usuario ha hecho, dicho y escrito en los últimos meses.
Ese tercer punto no se habla lo suficiente. Copilot para Microsoft 365 tiene acceso a correo, calendario, mensajes de Teams, documentos de SharePoint y grabaciones de reuniones. Una sesión comprometida no es una brecha de una cuenta, es una brecha de todo el historial operativo de esa cuenta, preprocesado y buscable.
Cómo Debería Ser
Nada de esto significa que debas eliminar Teams o dejar de desplegar Copilot. Eso ya es imparable y esas herramientas realmente mejoran la productividad. Lo que significa es que la capa de gobernanza debe evolucionar más allá de las listas negras de herramientas.
La visibilidad debe cubrir toda la pila de IA. No solo las herramientas que los empleados instalaron, sino la IA integrada en cada plataforma que usan a diario. Copilot en Teams, Gemini en Google Workspace, Claude vía API en apps de terceros. No puedes gobernar lo que no ves, y definitivamente no puedes detectar anomalías en el uso de herramientas de IA sin una línea base para comparar.
Los patrones de comportamiento importan más que las listas de herramientas. La campaña UNC6692 comenzó con una avalancha de correos, un comportamiento anómalo que debería haberse detectado. Entender los patrones normales de uso de IA en los equipos y señalar desviaciones es cómo detectas cosas que parecen legítimas pero no lo son. La avalancha de correos fue una señal. También lo es que un empleado interactúe repentinamente con una cuenta externa desconocida en Teams.
La alfabetización en IA de los empleados debe incluir conciencia sobre ingeniería social. No solo higiene de prompts, lo que realmente detiene este tipo de ataques. Saber que el helpdesk nunca te pedirá instalar un parche mediante un enlace en Teams. Saber que la urgencia combinada con una solicitud inusual es una señal de alerta, sin importar el canal. Esto es más difícil de implementar que una política DLP, pero es la capa que más importa cuando el atacante ya está dentro de tus herramientas aprobadas.
La campaña Snow es un recordatorio de que el panorama de amenazas no espera a que las organizaciones terminen de redactar sus políticas de IA. Los atacantes no esperan a que se ratifique tu marco de gobernanza. Están aprovechando la confianza de tus empleados en plataformas relacionadas con la IA ahora mismo, las mismas plataformas de las que probablemente tus herramientas de gobernanza intentan alejarse.
La cuestión no es si gobernar la IA. Es si tu gobernanza está mirando en la dirección correcta.
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