La creciente dependencia de sistemas basados en IA convierte a estas tecnologías en infraestructuras críticas para el negocio del entretenimiento. Cualquier fallo, abuso o intrusión ya no tiene solo un impacto técnico, sino también económico, reputacional y legal, en un entorno marcado por estrenos globales, retransmisiones en directo y comunidades digitales masivas.
En este contexto, los investigadores de Kaspersky identifican cinco amenazas clave que emergen a medida que la IA se integra de forma acelerada en los flujos de trabajo del sector y en la experiencia del consumidor.
Precios dinámicos y bots
La IA permitirá ajustar los precios de las entradas de forma más rápida y precisa. Al mismo tiempo, darán a los revendedores herramientas más potentes para identificar eventos con alta demanda, usar bots a gran escala y modificar los precios de reventa casi en tiempo real. Incluso cuando los artistas mantienen precios fijos, los revendedores podrán aplicar subidas automáticas en los mercados secundarios.
Efectos visuales: riesgos en proveedores externos
El uso creciente de plataformas de IA en la nube para crear efectos visuales hará que los estudios dependan de más proveedores externos y profesionales independientes. Esto amplía los puntos vulnerables. Los atacantes podrían acceder a sistemas de renderizado o herramientas de terceros para robar escenas o episodios antes del estreno, sin necesidad de atacar directamente a los estudios.
Redes de distribución de contenidos como objetivos.
Las redes de distribución de contenido almacenan materiales muy sensibles, como episodios sin estrenar, copias finales de películas o retransmisiones en directo. Con ayuda de la IA, los atacantes pueden analizar estas redes para localizar contenidos valiosos y detectar accesos mal protegidos. Un solo ataque podría afectar a varios títulos o permitir la inserción de código malicioso en emisiones legítimas.
Usos indebidos de la IA en juegos
Los usuarios intentarán saltarse los límites de las herramientas de IA para crear contenidos o personajes, y usar modelos externos para introducir material inapropiado en juegos, mods o vídeos. Además, si los datos usados para entrenar estas herramientas no se gestionan correctamente, existe el riesgo de que la IA genere contenidos que incluyan información personal.
Exigencias regulatorias sobre la IA
Las nuevas normas sobre el uso de la IA exigirán más transparencia en los contenidos generados con estas tecnologías y mayor claridad sobre el consentimiento y las licencias para entrenar modelos con obras protegidas por derechos de autor. Esto obligará a las empresas del sector a crear nuevos roles y procesos internos para supervisar y controlar el uso de la IA en los ámbitos creativos y comerciales.
«La Inteligencia Artificial se ha convertido en un factor común en muchos de los riesgos emergentes del entorno digital. No solo refuerza la capacidad de los equipos de seguridad para detectar anomalías con mayor rapidez, sino que también está siendo aprovechada para analizar infraestructuras, anticipar comportamientos y generar contenido malicioso cada vez más creíble. Por eso, estudios, plataformas y titulares de derechos deben considerar los sistemas de IA y los datos que los alimentan como parte de su superficie crítica de ataque, y no únicamente como herramientas creativas», explica María Isabel Manjarrez, Investigadora de seguridad del Equipo Global de Investigación y Análisis de Kaspersky.
Para evitar estas vulnerabilidades, los expertos de Kaspersky le recomiendan a esta industria:
1. Inventariar y mapear el uso de la IA en toda la cadena de valor, desde la venta de entradas y el marketing hasta la producción, la distribución y las plataformas de fans, e integrarlo de forma explícita en los modelos de amenaza y en las evaluaciones periódicas de riesgo.
2. Formar y capacitar de manera continua a los empleados en ciberseguridad, reforzando su conocimiento sobre los riesgos asociados a la IA y estableciendo controles claros sobre los accesos de usuarios a recursos web y aplicaciones, en función de roles y necesidades operativas.
3. Revisar en profundidad la arquitectura de las redes de distribución de contenido, e implantar sistemas de detección de anomalías en los patrones de tráfico y acceso, incluso cuando se trata de proveedores consolidados o considerados de confianza.
4. Someter los despliegues de IA generativa en juegos, marketing y servicios comunitarios a revisiones específicas de seguridad y privacidad, con políticas claras sobre el uso de datos de entrenamiento, su retención y los tipos de contenidos que pueden generarse o distribuirse.
