MODELO DE ADOPCIÓN GRADUAL DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA FORTALECER LA CIBERSEGURIDAD EN LOS COMPLEJOS PETROQUÍMICOS VENEZOLANOS

Resumen

La industria petroquímica venezolana, clave para el PIB no petrolero, enfrenta crecientes retos de ciberseguridad por amenazas digitales globales. En la presente investigación se analiza cómo la inteligencia artificial (IA) puede reforzar la protección en complejos industriales estratégicos. Mediante revisión documental y análisis comparativo, se evaluó el uso de algoritmos de machine learning para monitoreo en tiempo real y detección de anomalías en infraestructuras críticas, especialmente en sistemas SCADA no modernos. Los hallazgos revelan que, aunque la IA ofrece valiosas capacidades predictivas, su implementación en Venezuela enfrenta tres limitaciones principales: infraestructura de conectividad insuficiente, escasez de personal especializado y restricciones presupuestarias. Como solución, se propone un modelo de adopción gradual articulado en torno a los siguientes pilares: priorización de sistemas críticos, enfocar los esfuerzos en la implementación de IA en áreas de mayor impacto y vulnerabilidad, integración de soluciones adaptativas con capacitación continua, combinación de conocimiento local y mejores prácticas internacionales, y fusionar la experiencia y entendimiento del contexto venezolano con estándares y las estrategias más exitosas a nivel global. Este enfoque permitiría desarrollar defensas más robustas contra ciberamenazas, garantizando la continuidad operativa de instalaciones vitales. En la investigación se enfatiza la necesidad de inversiones estratégicas y alianzas intersectoriales (industria-academia-tecnología) para implementar soluciones adaptadas a las particularidades técnicas del sector petroquímico venezolano, asegurando su transformación digital segura y sostenible.