Seguridad del correo electrónico persiste: las reglas de Europa muestran una amenaza que llega a todos
El correo electrónico continúa siendo una de las principales vías utilizadas para atacar a las empresas. La evolución de estas amenazas, impulsada en parte por el uso de inteligencia artificial, también está llevando a gobiernos y organizaciones a elevar sus exigencias de seguridad.
En Europa esto se ha reflejado en normativas como la Directiva NIS2, la cual establece parámetros más estrictos en temas de ciberseguridad para algunos sectores. Si bien su alcance se limita a la Unión Europea, su enfoque ayuda a comprender hacia dónde podrían moverse las políticas de seguridad en otras regiones, como México y Latinoamérica, así como los aspectos que deben considerar las empresas del país.
De acuerdo con el informe Kaseya Cybersecurity Outlook 2026, 56% de las empresas encuestadas señaló haber sufrido ataques de phishing y 40% reportó haber sido víctima de fraude mediante suplantación de identidad en el correo electrónico empresarial (BEC). Además, 29% identificó los errores humanos y la ingeniería social como su principal preocupación de seguridad, mientras que 27% señaló al correo electrónico.
Para Kaseya, estas cifras muestran que proteger el correo electrónico no puede limitarse a instalar filtros contra mensajes sospechosos. Las empresas también necesitan reducir el impacto que tendría un ataque exitoso y preparar a sus colaboradores para identificar intentos de engaño.
La inteligencia artificial está modificando esta dinámica en ambos sentidos. Los delincuentes pueden utilizarla para producir mensajes más convincentes, adaptar sus ataques a personas específicas y acelerar su ejecución. Según especialistas de proveedores de servicios gestionados (MSP) consultados por Kaseya, los atacantes están poniendo mayor atención en perfiles directivos, nuevos empleados y la información disponible públicamente sobre las organizaciones.
Al mismo tiempo, la IA puede utilizarse para reforzar las defensas. Las herramientas actuales pueden analizar el contenido y el contexto de una conversación, identificar intentos de suplantación de marcas, revisar códigos QR incluidos en los mensajes y detectar señales que podrían pasar inadvertidas mediante mecanismos tradicionales.
