La rápida incorporación de inteligencia artificial a empresas y aplicaciones está creando también un nuevo mercado alrededor de su protección. El gasto mundial en tecnologías destinadas específicamente a asegurar sistemas de IA alcanzará los 4.783 millones de dólares en 2027, un 68,7 % más que en 2026, según las últimas previsiones de Gartner. La consultora espera que el mercado continúe creciendo hasta acercarse a los 7.700 millones de dólares en 2028.
Las claves del mercado de seguridad para IA en 30 segundos
- Gartner calcula que el mercado crecerá desde 2.835 millones de dólares en 2026 hasta 4.783 millones en 2027.
- Para 2028 prevé un volumen cercano a los 7.700 millones de dólares.
- La seguridad de aplicaciones de IA será la mayor categoría específica en 2027, con 851 millones.
- El control del uso de IA crecerá un 73 %, mientras los AI gateways avanzarán un 70,9 %.
- Gartner prevé que más de la mitad de los ataques exitosos contra agentes de IA explotarán controles de acceso y prompt injection en 2029.
El crecimiento tiene una explicación bastante directa. Las empresas están pasando de experimentar con asistentes generativos a conectar modelos y agentes con información corporativa, aplicaciones, bases de datos y herramientas capaces de ejecutar acciones. Cuanto mayor es la autonomía concedida al sistema, mayores son también las consecuencias potenciales de una configuración incorrecta o de un ataque.
Esto obliga a ampliar el concepto tradicional de ciberseguridad.
Proteger el servidor donde se ejecuta una aplicación sigue siendo necesario. También lo son la gestión de identidades, el cifrado, la protección de las API o la vigilancia de la red. Pero un sistema basado en modelos introduce problemas adicionales que las herramientas convencionales no siempre fueron diseñadas para detectar.
Gartner considera que esta situación está creando una categoría propia de productos de seguridad alrededor de la IA.
De proteger aplicaciones a controlar lo que puede hacer una IA
Gartner divide este nuevo mercado en cuatro grandes áreas específicas: seguridad de aplicaciones de IA, control del uso de IA, plataformas de gobernanza y AI gateways, además de agrupar otras tecnologías relacionadas en una quinta categoría.
Las cifras muestran que ninguna de ellas crecerá lentamente.
| Segmento | 2026 | 2027 | Crecimiento 2027 |
|---|---|---|---|
| Seguridad de aplicaciones de IA | 508 M$ | 851 M$ | 67,5 % |
| Control del uso de IA | 433 M$ | 749 M$ | 73,0 % |
| Plataformas de gobernanza de IA | 275 M$ | 462 M$ | 68,0 % |
| AI gateways | 251 M$ | 429 M$ | 70,9 % |
| Otras tecnologías de seguridad para IA | 1.368 M$ | 2.292 M$ | 67,5 % |
| Total | 2.835 M$ | 4.783 M$ | 68,7 % |
La seguridad de aplicaciones de IA será la mayor de las cuatro categorías específicas analizadas, con un gasto previsto de 851 millones de dólares en 2027.
El mayor ritmo de crecimiento corresponderá, sin embargo, al control del uso de IA. Gartner calcula que avanzará un 73 %, desde 433 hasta 749 millones de dólares.
Esta categoría intenta resolver un problema que muchas empresas ya están encontrando internamente: saber qué herramientas de inteligencia artificial utilizan sus empleados, qué información introducen en ellas y qué acciones están autorizadas a realizar.
Durante la primera etapa de la IA generativa el ejemplo habitual era relativamente sencillo. Un trabajador podía copiar información confidencial en un chatbot externo sin conocer las condiciones bajo las que se procesaban esos datos.
Los agentes complican considerablemente el escenario.
Un sistema puede tener acceso al correo electrónico, almacenamiento corporativo, CRM, repositorios de código o herramientas internas. Puede consultar información y, dependiendo de sus permisos, modificarla o ejecutar acciones.
La seguridad deja entonces de limitarse a impedir que alguien acceda al modelo.
También hay que decidir a qué puede acceder el propio modelo una vez autorizado.
Prompt injection y permisos se convierten en un problema de seguridad
Gartner pone el foco especialmente en dos amenazas: los fallos relacionados con el control de acceso y la denominada prompt injection.
La consultora prevé que más de la mitad de los ciberataques exitosos contra agentes de IA explotarán debilidades en controles de acceso y ataques de prompt injection en 2029.
La cifra es una previsión, no un dato observado actualmente, pero muestra dónde espera Gartner que aparezca una parte importante del riesgo.
La prompt injection aprovecha una característica particular de los grandes modelos de lenguaje: estos sistemas procesan instrucciones expresadas mediante lenguaje natural y pueden encontrarlas en lugares muy diferentes.
El ataque no tiene por qué proceder directamente de una persona escribiendo en un chatbot.
Un agente encargado de consultar páginas web, leer correos o analizar documentos puede encontrar instrucciones maliciosas dentro del contenido que está procesando. Si no distingue adecuadamente entre información y órdenes, podría modificar su comportamiento.
El riesgo aumenta cuando el agente dispone de herramientas.
Leer una instrucción maliciosa es una cosa. Leerla teniendo además capacidad para enviar correos, descargar archivos, ejecutar código o consultar información privada convierte el problema en algo bastante diferente.
Por eso los controles de acceso adquieren tanta importancia.
Un agente debería disponer únicamente de los permisos necesarios para completar su función, de manera similar al principio de mínimo privilegio utilizado desde hace décadas en seguridad informática.
La diferencia está en que ahora existe una capa probabilística tomando decisiones entre el usuario y las herramientas.
Gartner considera que las soluciones tradicionales necesitan cambios importantes para cubrir estas amenazas específicas. La recomendación de la consultora pasa por combinar los sistemas de seguridad existentes con productos especializados para inteligencia artificial.
Los AI gateways empiezan a ocupar una posición estratégica
Otra de las categorías que más crecerá serán los AI gateways, cuyo mercado pasaría de 251 millones de dólares en 2026 a 429 millones en 2027, un incremento del 70,9 %.
Su posición resulta especialmente interesante porque cada vez más empresas están dejando de utilizar un único modelo.
Una organización puede consumir simultáneamente modelos de OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral o proveedores especializados, además de ejecutar modelos propios o de código abierto en su infraestructura.
El gateway se coloca entre las aplicaciones y esos modelos.
Desde ahí puede aplicar políticas sobre qué proveedores pueden utilizarse, qué información puede enviarse, qué modelos están autorizados para cada aplicación o qué controles deben realizarse antes y después de una petición.
También puede convertirse en un punto de observación.
Si cientos de aplicaciones llaman directamente a diferentes API de inteligencia artificial, reconstruir posteriormente qué información salió de la organización puede resultar complicado. Centralizar parte de ese tráfico permite aplicar políticas comunes y obtener mayor visibilidad.
El concepto recuerda a lo ocurrido anteriormente con los API gateways.
Cuando las arquitecturas de microservicios multiplicaron las API, aparecieron capas destinadas a controlar autenticación, límites, tráfico y políticas. La proliferación de modelos está generando una necesidad parecida, aunque con problemas propios relacionados con prompts, respuestas, datos y comportamiento de los LLM.
Los 429 millones previstos para AI gateways en 2027 siguen representando una parte relativamente pequeña del mercado total, pero su crecimiento muestra que las empresas empiezan a considerar la conexión con modelos como una superficie que también necesita controles específicos.
La gobernanza deja de ser únicamente documentación
Gartner espera además que las plataformas de gobernanza de IA pasen de 275 millones de dólares en 2026 a 462 millones en 2027, un 68 % más.
La palabra gobernanza puede sonar administrativa, pero la expansión de la IA está convirtiéndola progresivamente en un problema técnico.
Una gran empresa puede tener decenas o cientos de modelos utilizados en diferentes departamentos.
Algunos serán servicios comerciales. Otros estarán integrados en aplicaciones SaaS. Puede haber modelos desarrollados internamente y modelos abiertos desplegados en infraestructura propia.
Saber qué existe empieza a ser el primer problema.
Después hay que conocer qué datos utiliza cada sistema, quién es responsable, qué versión está desplegada, qué riesgos se han identificado, qué permisos tiene y qué normativa puede afectarle.
La expansión de los agentes añade otra dificultad.
Ya no basta con inventariar modelos. También hay que controlar qué herramientas puede utilizar cada agente y qué credenciales o identidades utiliza para acceder a ellas.
Eso acerca la gobernanza de IA a disciplinas tradicionales como Identity and Access Management (IAM), Data Loss Prevention (DLP), seguridad de aplicaciones y gestión de API.
Las startups tendrán que competir con los grandes proveedores de seguridad
El crecimiento previsto está atrayendo dos tipos diferentes de competidores.
Gartner considera que los mercados de plataformas de gobernanza y AI gateways favorecerán en buena medida a fabricantes empresariales establecidos que ya cuentan con productos de gestión de datos, gobierno o API y pueden añadir funciones relacionadas con inteligencia artificial.
La situación sería diferente en seguridad de aplicaciones de IA y control de uso, donde están apareciendo numerosas startups especializadas.
Esto puede conducir a una etapa de adquisiciones.
Gartner espera que, a medida que crezca el mercado, grandes compañías de ciberseguridad compren algunas de estas empresas para incorporar sus tecnologías a plataformas más amplias.
No sería un fenómeno extraño.
La industria de seguridad lleva décadas funcionando mediante ciclos similares. Aparece una nueva superficie de ataque, nacen compañías especializadas y posteriormente parte de sus tecnologías termina integrada en plataformas mayores.
La IA podría acelerar ese proceso porque la superficie cambia rápidamente.
Hace tres años la principal preocupación empresarial podía ser impedir que un empleado introdujera información confidencial en ChatGPT. Ahora empiezan a desplegarse agentes capaces de consultar sistemas internos y ejecutar acciones. Las medidas necesarias para proteger ambos escenarios no son exactamente las mismas.
La previsión de Gartner refleja precisamente esa transición.
Pasar de 2.835 millones de dólares en 2026 a casi 7.700 millones en 2028 significaría que el mercado prácticamente multiplicaría por 2,7 su tamaño en solo dos años.
Todavía será pequeño comparado con el conjunto de la industria mundial de ciberseguridad.
Pero su velocidad de crecimiento revela una realidad bastante sencilla: cuanto más trabajo se delegue en sistemas de inteligencia artificial, mayor será la necesidad de controlar qué pueden ver, qué pueden hacer y qué ocurre cuando alguien consigue manipularlos.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto crecerá el mercado de seguridad para inteligencia artificial?
Gartner prevé que pase de 2.835 millones de dólares en 2026 a 4.783 millones en 2027, un crecimiento del 68,7 %. Para 2028 estima un mercado cercano a los 7.700 millones.
¿Qué área de seguridad de IA crecerá más en 2027?
Según Gartner, el control del uso de IA será la categoría específica con mayor crecimiento, un 73 %, hasta alcanzar los 749 millones de dólares.
¿Qué es un AI gateway?
Es una capa situada entre las aplicaciones y los modelos de inteligencia artificial que puede centralizar accesos y aplicar políticas sobre proveedores, modelos, datos y utilización. Gartner prevé que este segmento alcance los 429 millones de dólares en 2027.
¿Por qué los agentes de IA introducen nuevos riesgos de seguridad?
Porque pueden combinar el procesamiento de instrucciones en lenguaje natural con acceso a herramientas, datos y aplicaciones. Gartner prevé que más de la mitad de los ataques exitosos contra agentes de IA exploten debilidades de control de acceso y prompt injection en 2029.
