Cómo asegurar Power Apps Generative Pages: buenas prácticas después de editar el código

By Mirko Peters · 2026-08-28

¡Bienvenido de nuevo al blog del podcast! Si has seguido nuestros episodios recientes, sabes que hemos profundizado en los enormes cambios que se están produciendo en el panorama del software empresarial…

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¡Bienvenido de nuevo al blog del podcast! Si has seguido nuestros episodios recientes, sabes que hemos profundizado en los enormes cambios que se están produciendo en el panorama del software empresarial. En este artículo ampliamos nuestro último episodio, en el que analizamos cómo la rápida incorporación de funciones de IA generativa está cambiando por completo las reglas de la seguridad de las aplicaciones. No te pierdas la discusión completa en el episodio del podcast Govern Power Apps Generative Pages After Edit Code.

Las capacidades generativas de herramientas como Microsoft Power Apps hacen que crear software sea más rápido y accesible que nunca. Sin embargo, en el momento en que un desarrollador o un ciudadano desarrollador modifica manualmente el código generado por IA, aparece un nuevo conjunto de variables de seguridad. En este artículo repasaremos el panorama del low-code, los riesgos específicos de la IA generativa, las carencias de los marcos de seguridad actuales y las estrategias prácticas que necesitas para proteger tus aplicaciones frente a la inyección de prompts, las fugas de datos y las configuraciones incorrectas.

Panorama del low-code

Tendencias de adopción

Las plataformas low-code han ganado una enorme popularidad en los últimos años. Permiten crear aplicaciones con conocimientos de programación mínimos. Esta accesibilidad ha impulsado un auge de su adopción en distintos sectores.

Crecimiento del mercado

El mercado de las plataformas low-code está en auge. Estas son algunas cifras clave:

• Tamaño del mercado en 2024: 34.7 mil millones de USD
• Tamaño previsto del mercado en 2034: 91.8 mil millones de USD
• Tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 2025 a 2034: 11.6%

Este crecimiento refleja la creciente demanda de un desarrollo de aplicaciones más rápido. Las organizaciones buscan reducir los tiempos de desarrollo y mejorar su eficiencia. Con las plataformas low-code puedes crear aplicaciones entre un 40 % y un 60 % más rápido que con los métodos tradicionales. Esta velocidad permite a las empresas responder con rapidez a los cambios del mercado y a las necesidades de sus clientes.

Perfil de los usuarios

Varios sectores lideran la adopción de las plataformas low-code. Estos son algunos de los más destacados:

• Servicios financieros: los utilizan para portales de clientes y herramientas internas.
• Sanidad: este sector aplica el low-code en la gestión de pacientes y en la elaboración de informes de cumplimiento.
• Industria manufacturera: aprovechan el low-code para aplicaciones operativas y gestión de la calidad.
• Servicios profesionales: lo adoptan para plataformas de gestión de la relación con clientes.
• Comercio minorista: este sector utiliza el low-code en las operaciones de tienda y la gestión de inventario.

Las organizaciones con escasez de talento técnico y con acumulación de proyectos pendientes se cuentan entre los adoptantes más rápidos. El sector de la banca, los servicios financieros y los seguros lidera la adopción del low-code. La sanidad le sigue de cerca, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) prevista del 28.23 % hasta 2035. El sector de las TI y las telecomunicaciones también tiene un peso importante, y se espera que capte el 21.65 % de los ingresos globales del mercado low-code.

Entre las plataformas low-code más populares se encuentran Microsoft, Salesforce, OutSystems, Mendix y Appian. Todas ofrecen una amplia gama de herramientas para mejorar la experiencia de usuario y agilizar los procesos de desarrollo. Al explorar las opciones de low-code, considera cómo pueden cubrir tus necesidades concretas.

Riesgos de la IA generativa

La IA generativa introduce varios riesgos en los entornos low-code. Al aprovechar estas potentes herramientas, debes tener presentes las posibles vulnerabilidades de seguridad que pueden surgir.

Vulnerabilidades de seguridad

La IA generativa puede provocar vulnerabilidades de seguridad significativas. Puedes encontrarte con problemas como la fuga de datos sensibles y el uso de IA en la sombra. La naturaleza opaca de la toma de decisiones de la IA complica la gobernanza de la seguridad. El desarrollo rápido en las plataformas low-code suele derivar en un aprovisionamiento excesivo de conexiones y cuentas. Esta situación crea las condiciones ideales para las brechas de seguridad. Además, el código generado por IA puede contener vulnerabilidades, y la falta de control sobre ese código dificulta la identificación de los puntos débiles.

Preocupaciones sobre la privacidad de los datos

La privacidad de los datos es una preocupación crítica cuando se usa IA generativa. Tienes que considerar cómo la IA procesa y almacena la información sensible. Si no se gestiona adecuadamente, la IA puede exponer datos personales sin querer. Por ejemplo, si tu aplicación genera informes que incluyen datos de usuarios, corres el riesgo de incumplir las normativas de privacidad. Asegúrate siempre de que tus aplicaciones cumplan las leyes de protección de datos para evitar consecuencias legales.

Amenazas por configuración incorrecta

La configuración incorrecta es otra amenaza importante en los entornos de bajo código. Cuando editas código generado por IA, puedes introducir errores sin darte cuenta. Estos errores pueden provocar vulnerabilidades de seguridad y hacer que tus aplicaciones sean susceptibles a ataques. Por ejemplo, un atacante podría aprovechar una API mal configurada para obtener acceso no autorizado a tu sistema.

También debes conocer los distintos tipos de ataques que pueden dirigirse contra las aplicaciones basadas en IA generativa. Estos son algunos de los métodos más comunes:

• Inyección directa de prompts: los atacantes proporcionan instrucciones para anular la programación del sistema.
• Inyección indirecta de prompts: las instrucciones maliciosas incrustadas en contenido externo pueden provocar un comportamiento no previsto de la IA.
• Exploit de la pestaña del navegador de Bing Chat: manipulación de chatbots para acceder a datos confidenciales de los usuarios mediante prompts incrustados en páginas web.
• Manipulación de transcripciones de YouTube: las instrucciones ocultas en las transcripciones de vídeo pueden hacer que los sistemas se comporten de forma inesperada.
• Exfiltración de datos en GitHub Copilot: los atacantes incrustan instrucciones en archivos de código fuente para extraer datos confidenciales.
• Ejecución remota de código en Vanna AI: explotación de una función para realizar consultas SQL no autorizadas mediante comandos dañinos.
• Manipulación de currículums en solicitudes de empleo: ocultar habilidades falsas en los currículums para manipular la puntuación de la IA.
• Explotación de la memoria de ChatGPT: exfiltración de datos a largo plazo mediante inyección persistente de prompts.
• Manipulación de revisiones por pares con LLM: revisiones sesgadas causadas por instrucciones ocultas en los artículos enviados.

Comprender estos riesgos es fundamental para mantener la integridad de tus aplicaciones. Si implementas medidas de seguridad sólidas, podrás mitigar estas amenazas y garantizar un entorno de desarrollo de bajo código más seguro.

Limitaciones de las medidas de seguridad actuales

Protocolos existentes

Panorama de los estándares actuales

Comprobarás que los protocolos de seguridad actuales en las plataformas de bajo código se centran sobre todo en la gobernanza y la supervisión de los datos. La gobernanza establece directrices y expectativas claras que los equipos deben seguir. Ayuda a reducir los riesgos al definir funciones y responsabilidades. Muchas plataformas incluyen herramientas de pruebas automatizadas. Estas herramientas comprueban la funcionalidad y la seguridad de las aplicaciones a medida que las desarrollas. Las revisiones de código por parte de desarrolladores profesionales siguen siendo esenciales. Verifican que el código cumple los estándares de seguridad y detectan las vulnerabilidades a tiempo. Los permisos de las aplicaciones también desempeñan un papel clave. Impiden que los usuarios no autorizados accedan a datos confidenciales. En conjunto, estas medidas forman la base de los estándares de seguridad vigentes en los entornos de bajo código.

Lagunas en los marcos de referencia

A pesar de estos protocolos, notarás varias lagunas en los marcos de seguridad actuales. El código generado por IA suele carecer de la revisión exhaustiva que recibe el código escrito por personas. Esta carencia puede introducir riesgos de seguridad. Las herramientas de IA generativa pueden no entender por completo las necesidades de seguridad específicas de tu organización. Esta falta de contexto las hace menos fiables que los desarrolladores con experiencia. Corregir errores de seguridad puede volverse ineficiente, ya que los problemas pueden pasar desapercibidos hasta fases avanzadas del desarrollo. Otro problema es el riesgo de las alucinaciones de la IA, en las que el sistema genera referencias inexactas o inexistentes. Los marcos de gobernanza tienen dificultades para seguir el ritmo de los riesgos únicos que plantea la integración de la IA.

Las auditorías de seguridad recientes revelan lagunas adicionales. Las plataformas low-code suelen tener dificultades para cumplir normativas específicas de cada sector, como HIPAA en sanidad o SOX en finanzas. Las leyes de privacidad de datos como el RGPD y la CCPA exigen una gestión cuidadosa de los datos personales, pero muchas plataformas carecen de registros de auditoría y documentación sólidos. Los valores de seguridad predeterminados a veces no se modifican, lo que expone las aplicaciones a riesgos. Las configuraciones incorrectas en los entornos de desarrollo pueden debilitar la seguridad, como endpoints de API sin proteger o controles de acceso débiles. Los métodos de autenticación básicos y los algoritmos de cifrado fijos limitan tu capacidad para adaptar las medidas de seguridad a las necesidades de tu negocio. Los roles de acceso predefinidos pueden restringir los permisos granulares, lo que reduce tu control sobre el acceso a los datos.

También te encontrarás con desafíos al implementar medidas de seguridad eficaces. El paso al low-code y a la IA generativa implica que las tareas complejas dejan de estar en manos de desarrolladores experimentados. Este cambio puede crear vulnerabilidades si los sistemas de IA no abordan explícitamente la seguridad. Las organizaciones a menudo luchan con los cambios rápidos en los entornos low-code, lo que provoca problemas de integridad de datos e inconsistencias en el control de versiones. La falta de registros de auditoría y de controles de acceso basados en roles aumenta los riesgos, especialmente en sectores regulados. Puede que te resulte difícil equilibrar la innovación con el cumplimiento sin un modelo de gobernanza federada.

Al entender estas limitaciones, estarás mejor preparado para gestionar los riesgos de seguridad en tus proyectos low-code. Una gobernanza sólida, una gestión cuidadosa de los datos y una vigilancia constante siguen siendo tus mejores defensas.

Estrategias de mitigación de riesgos

Mejores prácticas

Para mitigar los riesgos asociados a la IA generativa en el desarrollo low-code, debes adoptar varias mejores prácticas. Estas prácticas mejoran la seguridad y la fiabilidad de tus aplicaciones.

Procesos de revisión de código

Implementar procesos rigurosos de revisión de código es esencial. Estas revisiones ayudan a identificar vulnerabilidades y a garantizar el cumplimiento de los estándares de codificación. Debes realizar revisiones minuciosas del código generado por IA. Este paso te permite detectar posibles problemas antes del despliegue. Las herramientas de pruebas automatizadas pueden ayudar en este proceso. Pueden analizar rápidamente el código en busca de fallos de seguridad y de funcionamiento.

Establecer una cultura de responsabilidad también es fundamental. Anima a los miembros del equipo a asumir la propiedad de su código. Esta práctica fomenta un sentido de responsabilidad y vigilancia. Las auditorías de código programadas con regularidad pueden reforzar aún más la seguridad. Estas auditorías ayudan a garantizar que tus aplicaciones sigan cumpliendo los estándares del sector.

Formación de usuarios

La formación de usuarios desempeña un papel crucial en la reducción de los riesgos relacionados con la IA generativa. Debes dotar a tu equipo de los conocimientos necesarios para moverse con eficacia en los entornos low-code. La formación debe abarcar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento. También debe abordar los desafíos específicos que plantea la IA generativa.

Los programas de formación deben centrarse en habilidades prácticas. Enseña a los usuarios a reconocer posibles amenazas de seguridad. Proporciónales herramientas para gestionar los datos de forma responsable. Los talleres periódicos y los cursos de actualización pueden mantener a tu equipo al día en las últimas mejores prácticas.

Al combinar procesos rigurosos de revisión de código con una formación completa de los usuarios, puedes reducir significativamente los riesgos de tus proyectos low-code. Estas estrategias no solo mejoran la seguridad, sino que también promueven una cultura de mejora continua dentro de tu organización.

Gobernanza en low-code

La gobernanza eficaz es fundamental para gestionar los riesgos en los entornos low-code. A medida que integras la IA generativa en tus procesos de desarrollo, establecer marcos de gobernanza sólidos se vuelve esencial. Estos marcos ayudan a garantizar la responsabilidad, el cumplimiento y la seguridad a lo largo de todo el ciclo de vida de las aplicaciones.

Establecer marcos de trabajo

Para crear un marco de gobernanza sólido, debes centrarte en varios componentes clave. Estos componentes orientarán a tu organización en la gestión eficaz de los riesgos de la IA generativa.

Roles y responsabilidades

Los roles y responsabilidades bien definidos son vitales para una gobernanza exitosa. Necesitas establecer un equipo multifuncional que incluya expertos legales, de ingeniería y de políticas. Esta colaboración garantiza que se cubran todos los aspectos de la gobernanza. Estos son algunos roles a considerar:

• Comité de gobernanza: Este grupo supervisa los proyectos de IA y actualiza las políticas en función de la normativa y de las aportaciones de las partes interesadas.
• Data Steward: Esta persona gestiona la calidad y el cumplimiento de los datos, y garantiza que la información sensible esté protegida.
• Responsable de seguridad: Este rol se centra en identificar y mitigar los riesgos de seguridad asociados a la IA generativa.

Al asignar estos roles, creas una estructura que fomenta la rendición de cuentas y una supervisión eficaz.

Medidas de cumplimiento

El cumplimiento normativo es un desafío importante para las organizaciones que utilizan IA generativa en entornos de bajo código. Debes asegurarte de cumplir con diversos estándares, como HIPAA y GDPR. Estas son algunas medidas de cumplimiento que conviene implementar:

• Directivas: Establece reglas claras para el uso aceptable y los requisitos de acceso, para garantizar un despliegue seguro.
• Controles técnicos: Implementa medidas para gestionar los riesgos y garantizar un comportamiento coherente del modelo.
• Supervisión: La monitorización continua ayuda a detectar la deriva y a mantener la fiabilidad de los sistemas de IA generativa.

Además, debes centrarte en un control de versiones y una documentación completos. Esta práctica facilita la revisión y la reproducibilidad, al registrar los datos, los prompts, las configuraciones y los cambios que influyen en los resultados. Una auditabilidad sólida es esencial para las prácticas responsables de IA.

Para reforzar aún más el cumplimiento, considera estos pasos:

1. Establece directrices de uso claras para las herramientas de codificación con IA.
2. Define procesos de aprobación para integrar el código generado en los sistemas de producción.
3. Establece estándares de documentación para registrar las decisiones de desarrollo asistido por IA.

Al priorizar el cumplimiento, podrás navegar por el panorama normativo de forma más eficaz.

Nuevo marco de seguridad

Establecer un nuevo marco de seguridad para el desarrollo de bajo código es esencial. Este marco debe definir estándares claros que aborden los desafíos únicos que plantean las páginas generativas. Puedes reforzar la seguridad adoptando enfoques colaborativos y participando en iniciativas del sector.

Definición de estándares

Para crear estándares de seguridad eficaces, debes considerar directrices ampliamente reconocidas, como las recomendaciones de seguridad de IEEE para modelos generativos y los marcos de gobernanza organizativa. Estos estándares sirven de base para garantizar que las páginas generativas funcionen de forma segura y responsable.

Enfoques colaborativos

La colaboración entre las partes interesadas del sector es fundamental para desarrollar nuevos estándares de seguridad. Diversos grupos han puesto en marcha alianzas para promover los principios de seguridad desde el diseño. Las grandes empresas tecnológicas y las organizaciones de seguridad trabajan juntas para crear estándares del sector aplicables, basados en principios de seguridad.

Estos enfoques colaborativos ayudan a garantizar que los estándares de seguridad reflejen perspectivas diversas y aborden desafíos del mundo real.

Iniciativas del sector

Actualmente están en marcha varias iniciativas del sector para abordar los problemas de seguridad en las plataformas de bajo código impulsadas por IA generativa. Estas iniciativas se centran en mejorar la seguridad y minimizar los riesgos mediante barreras de protección en la entrada, cortafuegos de modelos y el ajuste fino de modelos para reducir las alucinaciones.

Para preparar tus aplicaciones de bajo código frente al futuro, considera implementar las siguientes estrategias:

• Establece directivas claras para el uso de la plataforma de bajo código, incluidos los estándares de desarrollo y los procesos de aprobación.
• Elige una plataforma de bajo código que cumpla con las normativas y estándares necesarios.
• Forma a los desarrolladores y usuarios en las prácticas recomendadas de seguridad y cumplimiento.
• Utiliza soluciones de monitorización para hacer seguimiento del uso, el rendimiento y los eventos de seguridad.
• Define directivas para la retención, el archivado y la eliminación de datos dentro de las aplicaciones creadas en la plataforma de bajo código.

Al adoptar estas estrategias, podrás garantizar la seguridad a largo plazo de las páginas generativas en entornos de bajo código. La IA generativa puede mejorar significativamente las plataformas de bajo código al permitir un desarrollo más rápido y una integración más sencilla. Sin embargo, debes mantenerte alerta ante los riesgos asociados.

En resumen, establecer nuevos estándares de seguridad para las páginas generativas en entornos de bajo código es crucial. Debes priorizar las medidas proactivas para garantizar la seguridad y la confianza en tus aplicaciones. Considera implementar estrategias como la monitorización continua, la analítica del comportamiento, la integración de DevSecOps, las pruebas adversarias y las pruebas de fuga de datos.

Al adoptar estas prácticas, podrás crear un entorno de desarrollo de bajo código más seguro y fiable. Para saber más sobre este tema y unirte a la conversación, no dejes de escuchar nuestro episodio completo Govern Power Apps Generative Pages After Edit Code.

Preguntas frecuentes

¿Qué son las herramientas de bajo código y sin código?

Las herramientas low-code y no-code permiten a los usuarios crear aplicaciones con una mínima programación. Simplifican el desarrollo y permiten que usuarios sin conocimientos técnicos creen rápidamente aplicaciones empresariales críticas.

¿Cómo mejoran las páginas generativas las plataformas low-code?

Las páginas generativas agilizan la creación de aplicaciones al convertir descripciones en lenguaje natural en código funcional. Esta función acelera el desarrollo y reduce la necesidad de amplios conocimientos de programación.

¿Qué son las infracciones de cumplimiento normativo en el desarrollo low-code?

Las infracciones de cumplimiento normativo se producen cuando las aplicaciones no cumplen los estándares regulatorios. Estas infracciones pueden derivar en problemas legales y dañar la reputación de tu organización.

¿Cómo puedo evitar la divulgación de información confidencial?

Para evitar la divulgación de información confidencial, implementa una infraestructura de seguridad sólida. Revisa periódicamente los controles de acceso y asegúrate de que los datos estén cifrados para proteger la información de los usuarios.

¿Qué es el envenenamiento de datos de entrenamiento?

El envenenamiento de datos de entrenamiento consiste en manipular los datos que se utilizan para entrenar modelos de IA. Esta táctica puede generar resultados sesgados y vulnerabilidades de seguridad en las aplicaciones.

¿Por qué es importante una revisión de seguridad?

Una revisión de seguridad identifica vulnerabilidades en tus aplicaciones. Realizar revisiones periódicas te ayuda a mantener el cumplimiento normativo y a protegerte frente a posibles amenazas.

¿Cómo puedo asegurarme de que mis aplicaciones son seguras?

Puedes garantizar la seguridad de las aplicaciones adoptando buenas prácticas, como revisiones de código rigurosas, formación de usuarios y supervisión continua de tu entorno low-code.

¿Qué papel desempeñan las plataformas no-code en el desarrollo?

Las plataformas no-code permiten a los usuarios crear aplicaciones sin conocimientos de programación. Democratizan el desarrollo y permiten que más personas contribuyan a la creación de aplicaciones empresariales críticas.