Riesgos de los gemelos digitales y cómo gestionarlos

Los gemelos digitales se han convertido en una de las tecnologías estrella de la transformación digital, pero su despliegue trae consigo un paquete de riesgos y dilemas que muchas veces se pasan por alto. No hablamos solo de máquinas, fábricas o ciudades inteligentes, sino también de réplicas virtuales de personas, procesos críticos y sistemas industriales completos.

En este contexto, entender los riesgos de los gemelos digitales, su impacto en la ciberseguridad, la privacidad y la operación de sectores clave como la sanidad, la logística o las infraestructuras críticas es algo que ya no se puede dejar para mañana. Vamos a desgranar qué son, dónde brillan, dónde fallan y qué medidas reales se pueden tomar para que esta tecnología juegue a favor y no en contra.

Qué es exactamente un gemelo digital y cómo funciona

Un gemelo digital es, en esencia, un modelo virtual que replica de forma muy precisa un objeto, sistema, proceso o incluso a una persona. No es un simple plano o una imagen bonita en 3D, sino una representación viva que se alimenta continuamente con datos del mundo real.

En el plano industrial, por ejemplo, un tren, una turbina eólica o una línea de producción se llenan de sensores que recogen información sobre velocidad, temperatura, presión, consumo energético, vibraciones o desgaste de componentes. Esos datos se envían a una plataforma de procesamiento donde se actualiza el gemelo digital casi en tiempo real.

A partir de ahí, la copia virtual se convierte en un laboratorio seguro: se ejecutan simulaciones, se prueban cambios operativos, se anticipan fallos, se estiman costes de mantenimiento y se calcula el impacto de cualquier modificación antes de tocar el sistema físico.

Para conseguir esa fidelidad, los gemelos digitales combinan varias tecnologías como Big Data, Inteligencia Artificial, Machine Learning, fotogrametría, BIM (Building Information Modeling) y análisis predictivo. Cuanto más y mejor se alimenta el modelo, más se parece al original y más fiable resulta para tomar decisiones.

Breve historia y evolución del concepto

El germen de la idea actual de gemelo digital se remonta a varios hitos. A nivel teórico, David Gelernter ya hablaba de “mundos espejo” en 1991, pero fueron los retos de la industria y el espacio los que aterrizaron el concepto en la práctica.

Durante el programa Apollo de la NASA, se construían réplicas en tierra de las naves que viajaban al espacio para reproducir condiciones y problemas. En la famosa misión Apollo 13, estos modelos permitieron probar soluciones en un entorno controlado y salvar la misión real. Años después, el Dr. Michael Grieves aplicó formalmente la idea de gemelo digital a la fabricación, y en 2010 John Vickers, también de la NASA, popularizó el término “digital twin”.

Con el auge del Internet de las Cosas y la computación en la nube, esta tecnología se ha democratizado y ha saltado de los laboratorios de la NASA a fábricas, hospitales, ciudades y cadenas logísticas. Hoy, plataformas como Azure Digital Twins permiten replicar edificios, barrios completos o infraestructuras complejas para analizar tráfico, consumo energético, mantenimiento o emergencias.

Ventajas y también desventajas de los gemelos digitales

En el lado positivo, los gemelos digitales ofrecen una batería de beneficios muy potentes. La optimización de procesos es quizá el más evidente: al simular cambios en el entorno virtual, se puede ajustar la operación real sin pruebas ciegas ni paradas innecesarias.

Esta capacidad de experimentación controlada mejora de forma directa la toma de decisiones. Los responsables de negocio ya no dependen solo de intuiciones o informes estáticos; pueden apoyarse en modelos predictivos que muestran qué ocurriría si se cambian parámetros concretos, se modifican ritmos de producción o se introducen nuevos productos.

Otra gran ventaja es la reducción de costes y de riesgos operativos. Probar escenarios en un entorno virtual evita daños en equipos reales, paradas de producción y errores caros. Además, al monitorear en tiempo real el estado de activos críticos, se puede pasar de un mantenimiento reactivo a uno predictivo, alargando la vida útil de máquinas e infraestructuras.

Ahora bien, el reverso de la moneda no es menor. Desarrollar y mantener un gemelo digital de calidad es complejo y caro. Requiere equipos especializados en modelización, integración de datos OT/IT, ciberseguridad y análisis avanzado. No existe una plataforma única estándar, y cada proyecto suele implicar bastantes trajes a medida.

También hay que considerar que no todos los objetos o procesos necesitan este nivel de sofisticación. Para sistemas simples o de bajo impacto, la inversión en sensores, comunicaciones, almacenamiento y modelos avanzados puede no compensar financieramente. Además, si el modelo no está bien calibrado, se corre el riesgo de tomar decisiones erróneas basadas en una “realidad” virtual incompleta o desactualizada.

Riesgos de ciberseguridad en gemelos digitales industriales

Cuando un gemelo digital está conectado a sistemas físicos críticos, la ciberseguridad se convierte en un punto neurálgico. Ya no hablamos solo de robo de información, sino de impactos directos sobre procesos industriales, servicios esenciales y seguridad de las personas.

Un ejemplo muy ilustrativo es el de una operadora ferroviaria que utiliza un gemelo digital para decidir cuándo realizar mantenimiento, retirar trenes del servicio o ajustar frecuencias. Si un atacante manipula los datos de sensores o el propio modelo, podría hacer que el sistema muestre un estado ficticiamente “sano” de frenos, ruedas o motores.

Esa alteración invisible podría llevar a fallos mecánicos graves en pleno servicio, con riesgos para pasajeros, personal y terceros. Y lo mismo aplica a refinerías, centrales eléctricas, plantas químicas o redes de transporte: una pequeña manipulación en el gemelo puede traducirse en un problema mayúsculo en el mundo físico.

Entre los riesgos de ciberseguridad más relevantes destacan la manipulación de datos (alteración intencionada de lecturas o parámetros), explotaciones de vulnerabilidades en la infraestructura OT, IoT e IIoT, ataques de denegación de servicio (DoS) contra las plataformas que sostienen el gemelo y un amplio campo de exposición debido a la gran cantidad de dispositivos conectados.

A todo esto se suma la enorme diversidad de dispositivos, fabricantes y versiones que conviven en entornos industriales. Cada sensor, PLC, gateway o servidor es una posible puerta de entrada si no se gestiona, actualiza y protege adecuadamente. En definitiva, el gemelo digital amplifica tanto las oportunidades como la superficie de ataque.

Gemelos digitales y ciberseguridad OT/ICS: de la reacción a la proactividad

En infraestructuras críticas basadas en OT (Operational Technology) y sistemas de control industrial (ICS), la digitalización ha disparado la eficiencia pero también ha abierto un frente de ciberamenazas sin precedentes. Plantas de energía, refinerías, fábricas automatizadas o redes de transporte funcionan ya como ecosistemas hiperconectados.

Durante años, la defensa se ha basado en firewalls, segmentación de redes, IDS/IPS y planes de respuesta a incidentes. Herramientas necesarias, pero en esencia reactivas: actúan una vez se detecta una anomalía o cuando el ataque ya está en marcha. En escenarios como el ransomware contra Colonial Pipeline o el malware TRITON/TRISIS, esa reacción tardía ha demostrado ser insuficiente.

La aportación clave de los gemelos digitales en este contexto es permitir un cambio de mentalidad: dejar de esperar el golpe para empezar a simularlo y anticiparlo. Un gemelo digital OT/ICS no reproduce solo máquinas, sino redes, configuraciones, flujos de datos, reglas de seguridad y dependencias entre sistemas.

En este “espejo” de la planta, se pueden lanzar ataques simulados, probar malware conocido, evaluar escenarios de ransomware o verificar qué pasaría si se altera una configuración crítica. Todo ello sin tocar los sistemas reales y sin poner en peligro la operación ni la seguridad física.

Cuando este tipo de gemelos se integra con plataformas de ciberseguridad avanzadas, los resultados de las simulaciones pueden activar medidas automáticas, recomendaciones priorizadas o cambios de configuración en los sistemas de defensa. El entorno virtual se convierte, de facto, en un campo de entrenamiento y ajuste continuo.

Red teaming autónomo y simulación continua de ataques

Un caso de uso especialmente potente es la combinación de gemelos digitales con red teaming autónomo impulsado por IA. En lugar de depender solo de ejercicios puntuales con equipos humanos, se pueden desplegar agentes automáticos que bombardeen el gemelo con ciberataques simulados de forma constante.

Estos agentes pueden probar una variedad prácticamente ilimitada de vectores de ataque, desde explotación de vulnerabilidades conocidas a movimientos laterales complejos, escaladas de privilegios o ataques combinados a IT y OT. La organización obtiene así un mapa vivo de puntos débiles, rutas preferentes del atacante y consecuencias potenciales.

Como el gemelo digital se mantiene sincronizado con el entorno real, las simulaciones reflejan el estado actual de la infraestructura y su exposición a las amenazas más recientes. No se prueban hipótesis de laboratorio, sino configuraciones y condiciones casi idénticas a las de producción.

Además, los ejercicios sobre el gemelo permiten entrenar a los equipos de respuesta a incidentes de forma segura. Los analistas pueden practicar detecciones, escalados, comunicaciones internas y recuperación ante distintos tipos de ataque sin “romper” nada importante.

Esta capacidad de ensayo continuo convierte al gemelo digital en una herramienta estratégica para pasar de una ciberseguridad defensiva y reactiva a una postura proactiva y basada en escenarios reales, algo especialmente crítico en infraestructuras donde el fallo no es una opción.

Gemelos digitales humanos: privacidad, ética y nuevas amenazas

Si los riesgos son elevados cuando el gemelo replica máquinas, la cosa se vuelve mucho más delicada cuando hablamos de personas. Los llamados human digital twins (HDT) o gemelos digitales humanos empiezan a abrirse paso en el sector sanitario, la investigación biomédica e incluso en entornos corporativos.

Un gemelo digital de una persona puede incluir información genética, rasgos físicos, historial clínico, hábitos de vida, parámetros biométricos continuos y datos de comportamiento. Todo ello se utiliza para simular cómo respondería ese individuo a determinados fármacos, terapias o condiciones ambientales.

En medicina, esto tiene un potencial brutal: probar medicamentos y tratamientos en modelos virtuales antes de aplicarlos a pacientes reales puede acelerar el desarrollo de terapias, reducir riesgos y abaratar costes, sobre todo en fases tempranas. Pero, como explican investigadoras como Julia Etkin, el precio en términos de privacidad y seguridad de los datos puede ser alto.

Uno de los problemas más graves aparece cuando estos datos viajan a servidores en otros países con marcos legales menos estrictos que el de origen del paciente. Aunque se apliquen técnicas de anonimización, la naturaleza única de ciertos datos (como variantes genéticas) puede permitir la reidentificación de la persona, sobre todo si se cruzan con otras bases de datos.

De este modo, el gemelo digital de un paciente puede convertirse en una reconstrucción casi completa de su identidad biológica y de sus vulnerabilidades de salud en manos de terceros que no siempre tienen buenas intenciones. Si llevamos el escenario al extremo, la cosa se vuelve especialmente inquietante con perfiles de alto valor, como políticos, altos cargos militares o responsables de inteligencia.

Impacto psicológico, laboral y ético de los gemelos digitales humanos

Más allá de la privacidad, los gemelos digitales humanos plantean preguntas profundas sobre identidad, responsabilidad y relaciones laborales. No hablamos de un simple avatar simpático, sino de modelos capaces de imitar comportamientos, rutinas de trabajo y patrones cognitivos.

Imagina que una empresa crea un gemelo digital de un ejecutivo para simular decisiones financieras o estratégicas. Si un atacante logra manipular ese modelo, podría forzar recomendaciones tóxicas, extraer patrones de acceso o incluso automatizar acciones peligrosas basadas en la conducta del original.

También entra en juego el plano psicológico: ¿cómo afecta a la autoestima y al sentido de logro saber que tu “clon digital” puede hacer buena parte de tu trabajo? La idea de que el doble trabaje mientras el original descansa es tentadora, pero abre la puerta a preguntas incómodas sobre el valor del trabajo humano y el reparto de responsabilidades.

Si un HDT toma una decisión errónea que provoca un desastre, ¿quién responde? ¿El desarrollador del modelo, la organización que lo usa, el propietario de los datos, el regulador? El marco legal y ético actual apenas empieza a rozar estos temas, mientras la tecnología avanza a toda velocidad.

Desde el punto de vista de un CISO o responsable de seguridad, un gemelo digital humano puede convertirse en uno de los activos más sensibles de la organización, tanto por la concentración de datos personales como por el potencial de manipulación de comportamientos y decisiones.

Gemelos digitales en logística y cadenas de suministro

En el ámbito logístico, los gemelos digitales se han consolidado como una herramienta clave para visualizar y optimizar cadenas de suministro completas. A diferencia de los sistemas tradicionales de monitorización, integran datos históricos, información operativa en tiempo real y modelos predictivos.

Un gemelo digital logístico permite simular el funcionamiento de centros de distribución, redes de transporte multimodal y flujos de abastecimiento sin necesidad de alterar la operación real. Se pueden detectar cuellos de botella, probar nuevas rutas, evaluar el impacto de picos de demanda o de cierres de infraestructuras críticas.

En la planificación de demanda y abastecimiento, estos modelos ayudan a analizar variaciones de consumo, estacionalidad o eventos inesperados y ver cómo afectan al inventario, a la reposición de mercancía y a la disponibilidad de transporte. La empresa puede preparar mejor sus recursos y ajustar contratos con proveedores y operadores logísticos.

En el diseño de centros logísticos y almacenes, un gemelo digital facilita calcular la capacidad real, visualizar flujos internos de productos, analizar tiempos de preparación de pedidos y testar la introducción de nuevas tecnologías (robots, sistemas automatizados, etc.) sin detener la actividad.

El transporte también se beneficia: comparar rutas, modos de transporte y combinaciones multimodales bajo distintos escenarios (clima adverso, congestión, restricciones regulatorias) permite elegir estrategias con mejor equilibrio entre coste, tiempo y fiabilidad.

Riesgos, ciberseguridad y resiliencia en entornos logísticos

Ahora bien, todo este despliegue no está exento de riesgos. Un gemelo digital logístico recopila y procesa gran cantidad de información sensible sobre proveedores, rutas, niveles de stock, puntos críticos de la cadena y tiempos de reacción ante incidencias.

Si esa información cae en manos de actores maliciosos, puede utilizarse para planificar sabotajes, robos, bloqueos o fraudes a gran escala. Un ataque que altere el modelo o sus entradas de datos podría llevar a decisiones erróneas con impacto directo en la disponibilidad de productos, en los costes o en el servicio al cliente.

Por eso, la integración de gemelos digitales en logística exige medidas específicas de ciberseguridad y gobernanza de datos, así como una coordinación estrecha con proveedores tecnológicos y operadores externos. No basta con ver el gemelo como una herramienta de optimización, también hay que tratarlo como un activo crítico desde el punto de vista de seguridad.

Al mismo tiempo, si se hace bien, los gemelos digitales se convierten en aliados de la gestión de riesgos: ayudan a anticipar fallos de equipos, identificar señales tempranas de interrupciones y planificar acciones de contingencia antes de que un problema derive en una crisis.

También se utilizan para analizar la huella ambiental de las operaciones, simular cambios en modos de transporte o en configuraciones de almacenes y evaluar cómo reducir emisiones y consumo energético sin comprometer la productividad.

Salvaguardas esenciales: cómo reducir los riesgos

Para equilibrar los beneficios con los riesgos, resulta clave plantear la seguridad de los gemelos digitales desde el diseño del proyecto, no como un añadido de última hora. Esto implica realizar análisis de riesgos exhaustivos desde la fase inicial y revisarlos durante todo el ciclo de vida del sistema.

Una primera línea de defensa es la monitorización continua de activos, redes y datos. A nivel de dispositivo, conviene supervisar procesos en ejecución, accesos, cambios de configuración y actividad anómala. En la red, es recomendable definir una línea base de tráfico “normal” y disparar alertas ante desviaciones significativas.

En cuanto a los datos, es fundamental validar la autenticidad del origen, la integridad de los contenidos y la coherencia de la estructura. Cualquier dato sospechoso que alimente al gemelo digital puede desencadenar decisiones equivocadas, de modo que las comprobaciones deben ser estrictas.

Otra pieza clave es el uso de protocolos y canales de comunicación seguros. Hay que evitar protocolos sin cifrado, sin verificación de origen/destino o sin control de errores. En entornos donde no sea posible adoptar protocolos modernos, se pueden añadir capas defensivas como proxys, máquinas de salto, IDS/IPS y segmentación reforzada.

En sistemas críticos, la redundancia y las copias de seguridad cobran un papel protagonista: rutas alternativas de comunicación, sistemas secundarios en modo pasivo capaces de asumir el rol principal y soluciones de alimentación ininterrumpida (SAI) para resistir cortes eléctricos o fluctuaciones peligrosas.

Gestión de activos, hardening y enfoque específico por contexto

La gestión de activos es otro pilar. En un entorno con multitud de sensores, PLCs, servidores, gateways y dispositivos IoT, disponer de un inventario actualizado, detallado y dinámico es esencial para entender el alcance de cualquier incidente y para priorizar parches y sustituciones.

El hardening o bastionado de sistemas contribuye a reducir la superficie de ataque: cerrar puertos innecesarios, limitar la ejecución de aplicaciones solo a las imprescindibles, bloquear el uso de medios extraíbles y aplicar principios de mínimo privilegio de forma estricta.

También hay que tener claro que las medidas de seguridad estándar de TI no siempre encajan bien en entornos de gemelos digitales, especialmente cuando involucran OT/ICS. Los requisitos de disponibilidad, los ciclos de vida largos de los equipos industriales y las limitaciones de ciertos dispositivos obligan a adaptar las estrategias de defensa.

En el caso de gemelos digitales humanos y datos de salud, se suman obligaciones legales como RGPD en Europa o HIPAA en Estados Unidos, así como la necesidad de controlar cuidadosamente transferencias de datos transfronterizas y de aplicar técnicas de anonimización y seudonimización robustas.

En definitiva, la seguridad de un gemelo digital no puede tratarse como un apéndice tecnológico aislado, sino como parte de una estrategia global que involucre a dirección, equipos de ciberseguridad, operaciones, legal, proveedores y personal de mantenimiento.

Los gemelos digitales representan una de las herramientas más poderosas para optimizar procesos, anticipar fallos y tomar decisiones con datos en prácticamente cualquier sector, pero al mismo tiempo concentran datos sensibles, amplían la superficie de ataque y abren dilemas éticos y legales de primer nivel; quienes sepan aprovechar su potencial sin perder de vista estas amenazas, integrando buenas prácticas de ciberseguridad, gestión de datos y enfoque humano, tendrán una ventaja competitiva clara en un entorno donde la frontera entre lo físico y lo digital es cada vez más fina.