¿Cómo implementar chatbots en ciberseguridad?

Los chatbots están transformando la manera en que las empresas manejan las solicitudes de información y asistencia técnica, con el objetivo de mejorar significativamente los tiempos de respuesta, disminuir los costos asociados a los departamentos de soporte, y elevar la satisfacción general de los usuarios de manera considerable. Por ello, gran parte de las instituciones buscan establecer interacciones eficientes con sus clientes, y los chatbots, o asistentes virtuales, están ganando una presencia creciente en diversas industrias.

Según un estudio realizado por Neo Consulting, se estima que más del 75% de los peruanos, prefieren el uso de chatbots. Esto se debe a la capacidad de los asistentes virtuales para ofrecer respuestas de manera continua a lo largo de todo el día, atender consultas habituales e incluso iniciar conversaciones proactivas y ofrecer sugerencias.

De acuerdo con Noventiq, proveedor global líder y de soluciones y servicios en transformación digital y ciberseguridad, los asistentes virtuales (AV) son también un paso decisivo a la seguridad informática de las organizaciones. “Los chatbots desempeñan un papel esencial en el ámbito de la ciberseguridad al identificar amenazas, gestionar incidentes de manera automática, interactuar con usuarios y automatizar tareas para reforzar la seguridad organizativa. Su habilidad para aprender y evolucionar constantemente contribuye significativamente a la efectividad a largo plazo”, puntualizo Orlando Perea, Gerente General de Noventiq Perú.

Tras ello, el especialista recomienda 5 consejos para el correcto uso de los chatbots en ciberseguridad.

Detección de amenazas: Los chatbots están equipados con algoritmos y reglas predefinidas para detectar patrones de actividad sospechosa o posibles amenazas cibernéticas. Se pueden monitorear eventos en tiempo real, como registros de acceso, para identificar comportamientos anómalos.

Análisis de datos en tiempo real: Poseen la capacidad de examinar grandes cantidades de datos en tiempo real, como registros de eventos y alertas de seguridad. Utilizan técnicas de aprendizaje automático para detectar patrones y relaciones que podrían señalar posibles amenazas.

Integración con sistemas de seguridad: Se integran con sistemas de seguridad existentes, como plataformas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) y soluciones de prevención de intrusiones, para acceder a información relevante y mejorar la coordinación de respuestas. 

Aprendizaje continuo: Pueden aprender de incidentes pasados y ajustar sus algoritmos para mejorar la precisión y eficacia con el tiempo. Esto implica un proceso de retroalimentación continua que ayuda a adaptarse a nuevas amenazas. 

Notificación y alertas: Proporcionan notificaciones y alertas en tiempo real sobre posibles amenazas. Esto permite a los equipos de seguridad responder de manera rápida y eficiente a eventos críticos.