Estadísticas de seguridad de IA 2026: qué muestran las fuentes
Resultados seleccionados del estudio de brechas de IBM/Ponemon de 2025 y de la lista de riesgos para aplicaciones LLM de OWASP de 2025. IBM estudió 600 organizaciones que ya habían sufrido una brecha de datos, por lo que sus porcentajes no estiman la prevalencia en todas las empresas.
Brechas de modelos y aplicaciones de IA
de las 600 organizaciones de la muestra de IBM que ya habían sufrido una brecha notificaron una brecha de modelos o aplicaciones de IA.
IBM/Ponemon, 2025del subgrupo con una brecha de modelos o aplicaciones de IA declararon que no tenían controles de acceso a la IA.
IBM/Ponemon, 2025IA en sombra y datos expuestos
de las 600 organizaciones que ya habían sufrido una brecha notificó una brecha debida a la IA en sombra.
IBM/Ponemon, 2025más de coste medio de brecha entre organizaciones con alto uso de IA en sombra que entre aquellas con poco o ningún uso, según el estudio de IBM.
IBM/Ponemon, 2025de los incidentes con IA en sombra comprometieron datos personales, frente al 53 % de las brechas en el conjunto del estudio de IBM.
IBM/Ponemon, 2025de los incidentes con IA en sombra comprometieron propiedad intelectual, frente al 33 % del conjunto del estudio de IBM.
IBM/Ponemon, 2025Gobernanza en la muestra de brechas
de las organizaciones con brechas en el estudio de IBM no tenían una política de gobernanza de IA o aún la estaban elaborando.
IBM/Ponemon, 2025de las organizaciones del estudio de IBM con una política de gobernanza de IA auditaban regularmente el uso no autorizado de IA.
IBM/Ponemon, 2025Contexto de brechas y riesgos LLM
fue el coste medio mundial de todos los tipos de brechas en el estudio de IBM de 2025. No es una media específica de brechas de IA.
IBM/Ponemon, 2025OWASP sitúa la inyección de prompts en primer lugar en su Top 10 de 2025 para aplicaciones LLM. La posición en la lista no es una tasa de incidentes.
OWASP LLM Top 10, 2025Cómo interpretar estos datos
El 13 % de IBM se refiere a brechas de modelos o aplicaciones de IA dentro de una muestra de organizaciones que ya habían sufrido una brecha. El 97 % sin controles de acceso se refiere solo a ese subgrupo. Ninguna cifra estima la prevalencia de brechas de IA en todas las empresas.
La diferencia de costes de 670.000 dólares estadounidenses asociada a la IA en sombra es una asociación observada, no un ahorro previsto por una política o producto. La posición LLM01 de OWASP señala una prioridad de riesgo para aplicaciones, no la frecuencia de incidentes de IA de empleados ni un control que Aona afirme ofrecer.
Metodología y fuentes primarias
El estudio Cost of a Data Breach 2025 fue realizado por Ponemon Institute, financiado y analizado por IBM. Examinó brechas sufridas por 600 organizaciones de todo el mundo entre marzo de 2024 y febrero de 2025. El Top 10 de OWASP de 2025 es una lista de riesgos, no una encuesta de incidentes. Esta página recoge hallazgos publicados y no presenta una nueva medición de Aona.
Fuentes verificadas el 26 de septiembre de 2026.
Preguntas frecuentes
Preguntas sobre estas estadísticas
¿Qué frecuencia tuvieron las brechas de modelos o aplicaciones de IA en el estudio de IBM?
¿Qué informó IBM sobre las brechas debidas a la IA en sombra?
¿Son 4,44 millones de dólares estadounidenses el coste medio de una brecha de IA?
¿Dice OWASP que la inyección de prompts es el incidente de IA más común?
¿Cómo ayuda Aona a evaluar la exposición a IA de los empleados?
Pruebe el uso de IA que su equipo debe proteger
Indique una herramienta de IA y una acción de sus empleados. Revise la actividad observada, la respuesta de la política configurada y la protección de datos sensibles en una ruta compatible, y acuerde qué falta validar en su entorno.