Los atacantes se están industrializando a gran escala: la posición de los defensores en 2026

• Los ataques con dominios similares se han vuelto baratos de lanzar a gran escala y la mayoría de las organizaciones subestiman cuánto de esta actividad los está apuntando en este momento.
• La verdadera oportunidad de la IA en 2026 no es un nuevo lanzamiento de modelo, es la integración. Los componentes existen. El valor surge al juntarlos de manera adecuada.
• Radar Lite ofrece a cualquier organización una visión gratuita, en tiempo real, de la postura de seguridad de su dominio, comparada con la de miles de pares del sector.
• La capacidad MCP de Red Sift está en pruebas a través de OnDMARC, BrandTrust, Certificates y ASM, con el despliegue total para clientes planeado para 2026.

El estado actual de la protección basada en IA es preocupante, como señala Rahul: "Me preocupa la tendencia a prometer mucho y cumplir poco, lo que en esencia hace que los equipos se vuelvan reacios a adoptar la IA. Si tu proveedor te dice que esta cosa mágica va a hacer todo lo que necesitas y luego no lo hace, eso genera más problemas de los que resuelve".

Esa reticencia es un riesgo real. El cansancio ante la IA, donde los equipos de seguridad dejan de utilizar nuevas herramientas porque ya han sido defraudados demasiadas veces, perjudica de forma genuina los resultados de seguridad. Esto implica que amenazas que herramientas capaces podrían detectar queden sin abordar.

El reverso es igual de real. "Las amenazas y la complejidad se multiplican mientras que los recursos para combatirlas, en el mejor de los casos, se mantienen planos". Los presupuestos y plantillas de los equipos de seguridad no aumentan al ritmo de las superficies de ataque en expansión. La IA no es un lujo en ese entorno. Es una necesidad estructural.

La posición de Red Sift es que 2026 es el año en que el mercado pasa de ver la IA como una promesa a verla como una realidad práctica. No porque los modelos sean repentinamente mejores, sino porque la integración, al fin, ha alcanzado el nivel necesario.

Rahul puso como ejemplo el reciente proyecto ClaudeBot, que tomó una capacidad existente de Claude Code y la combinó con integraciones a Telegram, WhatsApp y Slack, permitiendo a los usuarios clasificar correos, ejecutar scripts y realizar acciones en sus ordenadores desde interfaces de mensajería que ya usan.

"Aquí no hay magia. Básicamente es una cuestión de integración. Este es un modelo LLM que ha estado disponible durante nueve meses. Lo único que alguien ha hecho es empaquetarlo de forma ingeniosa con las integraciones adecuadas y, de repente, la utilidad creció exponencialmente".

Este ejemplo destaca en particular la oportunidad disponible para los equipos de seguridad. "Tenemos los datos, tenemos las plataformas, tenemos las APIs subyacentes. Debemos abrir todo eso a modelos capaces, dirigirlos correctamente y, en efecto, aplicarlos a los problemas de negocio que a todos nos preocupan".

Red Sift lleva haciendo esto desde 2021. La pregunta para 2026 es cuán lejos puede llegar esto.

Lo primero es la adopción y el mantenimiento de protocolos. Red Sift OnDMARC ayuda a las organizaciones a implementar DMARC (Domain-based Message Authentication, Reporting and Conformance) correctamente y mantenerlo actualizado a medida que cambia su infraestructura de envío, respaldado por Red Sift Radar, la primera herramienta LLM del mercado diseñada para detectar y resolver problemas de seguridad más rápido. Herramientas similares cubren la monitorización de PKI y certificados. Son protocolos complejos y en capas que interactúan de formas difíciles de razonar sin la asistencia de la IA, especialmente a la escala de una administración pública grande o una multinacional.

Lo segundo es la monitorización de marca e impersonación. DMARC protege tu dominio de envío ante suplantaciones. Pero no detiene a un atacante que registre un dominio similar al tuyo y lo use para phishing. "Los estándares no dicen nada sobre esto", explicó Rahul, "porque no se pueden crear estándares a escala de internet para resolver estos problemas".

Red Sift Brand Trust cubre esa necesidad. Utiliza modelos de IA agente para detección de logotipos, reconocimiento facial para detección de suplantación de ejecutivos y análisis de patrones en web y redes sociales para identificar abusos de marca en curso. Rahul fue explícito al decir que estas tareas no usan IA generativa. "Si quisiéramos hacer detección de logotipos a escala de internet con IA generativa, tendríamos que construir nuestras propias plantas nucleares".

No es una frase hecha. Es el argumento de sostenibilidad llevado a lo concreto.

Billy planteó la cuestión del impacto ambiental y Rahul añadió: "Me gusta pensar en la IA generativa como una herramienta que, simplificadamente, convierte energía en inteligencia. Cuanta más energía le pones, más inteligencia obtienes. El juego es encontrar el equilibrio adecuado entre cuánta energía inviertes y cuánta inteligencia recibes".

La consecuencia práctica es que utilizar un modelo generativo pesado para una tarea que un modelo especializado resuelve mejor es un despilfarro en todos los sentidos: coste, velocidad, impacto ambiental y muchas veces precisión.

Red Sift maneja tres palancas en este ámbito. Primero, no todo se gestiona con IA generativa. El reconocimiento facial y la detección de logotipos emplean modelos especializados. Segundo, cuando usan IA generativa, seleccionan un modelo adecuado al tamaño del problema. Tercero, controlan los datos que se introducen en el modelo, lo que afecta directamente al consumo energético.

En cuanto a la trazabilidad de carbono para clientes, Rahul señaló que Red Sift está desarrollando esta capacidad de forma interna, aunque aún no está disponible para clientes. "Esperamos poder exponerlo directamente a los clientes en el futuro, especialmente a aquellos con requisitos estrictos de reporte de carbono. Hoy nadie lo demanda con urgencia, pero esperamos poder ofrecerlo pronto".

Si tu organización tiene requisitos de reporte de sostenibilidad, tenlo en cuenta y consulta a tu Customer Success Manager de Red Sift.

En la sesión de preguntas en vivo, se planteó qué vectores de ataque impulsados por IA siguen sin ser comprendidos por los equipos de seguridad y dónde deberían poner el foco.

La respuesta de Rahul fue clara: la industrialización de los dominios y sitios web similares.

"Hemos visto que el coste de organizar y lanzar estos ataques ha caído tanto que esto está ocurriendo, a gran escala, para casi todos nuestros clientes, y ni siquiera son conscientes".

La cadena de ataque es sencilla. Se registra un dominio similar. Aparece un sitio de phishing convincente, a menudo con contenido generado por IA y recursos de marca copiados. Después se envían correos de phishing, fraudes por SMS o se crean perfiles falsos en redes sociales. Quien llega allí piensa que trata con la empresa real.

No es un riesgo emergente. Está activo ahora mismo, a gran escala, contra organizaciones de todos los tamaños. El problema no está en la gravedad, sino en el volumen. La mayoría considera la suplantación de marca como algo ocasional. Para cualquier marca reconocible, es continuo.

Billy mostró dos capacidades actualmente en desarrollo.

La versión de la app de ChatGPT de Radar Lite está en vista previa para desarrolladores. Aún no se ha publicado para el público. Una vez lanzada, permitirá ejecutar evaluaciones de seguridad de dominios y obtener comparativas sectoriales directamente desde ChatGPT. La ventaja respecto a la versión web es el contexto conversacional. Si la evaluación marca que tus registros CAA no están bien configurados, puedes preguntarle directamente a ChatGPT en el mismo hilo qué son los registros CAA, por qué importan y cómo arreglarlos. La evaluación se convierte así en el punto de partida para una sesión de trabajo, en vez de quedarse como un simple informe.

Rahul comentó el razonamiento detrás de estar donde ya están los usuarios: "No somos quisquillosos acerca de dónde viven nuestras herramientas. Si alguien quiere hacer una evaluación de seguridad de dominios en ChatGPT, ¿por qué no ofrecerle las mejores herramientas y los mejores datos?"

La capacidad MCP (Model Context Protocol) también está en pruebas activas. Billy la demostró en vivo, conectada a cuentas de demostración de Red Sift en OnDMARC, BrandTrust, Certificates y ASM. Desde una interfaz de línea de comandos se pueden solicitar configuraciones de dominio, mostrar incidencias e iniciar acciones de remediación sobre los cuatro productos.

"Estamos pasando a un mundo en el que todo lo que hacemos y toda la interacción con las aplicaciones será a través de líneas de comandos. Volvemos, en ese sentido, a 1982, pero obtener acceso a esta información de esa manera es muy potente, no solo por la rapidez sino también por poder ver y cambiar las configuraciones y entender qué ocurre realmente en el entorno".

El objetivo es que los clientes puedan hacer cambios de configuración correctos más rápido, recibir información sobre por qué importan esos cambios y hacerlo todo desde entornos familiares como Claude o ChatGPT, sin tener que saltar de una interfaz de producto a otra.