Factibilidad de herramientas de inteligencia artificial para identificar vulnerabilidades en redes inalámbricas

Resumen

La creciente dependencia de redes inalámbricas en instituciones educativas ha incrementado la exposición a vulnerabilidades que comprometen la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información. La inteligencia artificial (IA) ofrece oportunidades para fortalecer la ciberseguridad mediante la detección temprana de amenazas y el análisis automatizado de tráfico. Este estudio evaluó la factibilidad técnica e institucional de implementar herramientas basadas en IA para identificar vulnerabilidades en la red inalámbrica del Instituto Superior Tecnológico Universitario EuroAmericano. Se aplicó un enfoque mixto con diseño no experimental de corte transversal: se encuestó a 45 docentes y se entrevistó a 5 informantes clave vinculados con la gestión tecnológica y administrativa. Los resultados revelan una percepción altamente favorable (≥86% de acuerdo) respecto al potencial de la IA para mejorar el monitoreo, el análisis de tráfico y la detección de anomalías. Sin embargo, se identificaron brechas significativas en infraestructura tecnológica, capacitación especializada y asignación presupuestaria que limitan la adopción inmediata. Se concluye que, aunque existe disposición institucional, se requiere una inversión estratégica en actualización tecnológica y formación para materializar los beneficios de la IA en la seguridad de la red inalámbrica. El estudio aporta un diagnóstico preliminar y criterios para futuras implementaciones en contextos educativos similares.