Desde modelos generativos hasta inteligencia artificial agéntica, la IA se perfila como un motor de innovación en múltiples industrias. No obstante, a medida que las organizaciones incorporan cada vez más la IA en sus operaciones, surge un desafío fundamental: ¿cómo proteger un sistema tan dinámico, autónomo y complejo como la inteligencia artificial?
La respuesta es inequívoca: de la misma manera que la computación en la nube exigió una transición hacia herramientas de seguridad nativas de la nube, la IA requiere una nueva generación de soluciones de seguridad concebidas específicamente para sus necesidades particulares.
El auge de la computación en la nube y las lecciones de seguridad aprendidas
En los inicios de la computación en la nube, las empresas intentaron proteger los entornos cloud utilizando herramientas de seguridad tradicionales diseñadas para infraestructuras locales (on-premises). Este enfoque no consideraba las características distintivas de la nube: modelos de responsabilidad compartida, escala masiva y la complejidad de asegurar datos distribuidos en diversas ubicaciones. Esto condujo a una conclusión inevitable: la seguridad efectiva en la nube no podía lograrse simplemente aplicando métodos antiguos; requería herramientas nuevas y nativas de la nube.
El cambio hacia soluciones de seguridad nativas de la nube no se trató solo de escalar sistemas existentes, sino de replantear la seguridad para que se ajustara a la arquitectura de la nube. Estas herramientas debían ser elásticas, conscientes del entorno cloud y capaces de monitorizar y proteger entornos dinámicos y distribuidos en tiempo real. La nube se convirtió en el catalizador de un enfoque más sofisticado de la seguridad, y esta misma evolución es ahora necesaria para la IA.
El desafío de la seguridad en la IA
Los sistemas de IA difieren sustancialmente de las aplicaciones de software tradicionales. Pueden aprender, adaptarse y evolucionar en tiempo real, generando un nuevo conjunto de riesgos. Desde herramientas de IA generativa como ChatGPT hasta sistemas de IA agéntica más avanzados, la superficie de ataque se expande con cada nuevo modelo que se introduce. Las herramientas de seguridad diseñadas para sistemas estáticos simplemente no pueden seguir el ritmo de los rápidos cambios en los sistemas de IA.
Este desafío no es meramente teórico, ya está presente. Como señaló Moinul Khan, cofundador y CEO de Aurascape, durante una conversación reciente: «Las organizaciones se centran en mantener fuera a los actores maliciosos y proteger la propiedad intelectual; la IA añade una capa de complejidad a eso».
El reto principal consiste en mantener el control sobre las acciones de los sistemas de IA y asegurar que los datos sensibles no salgan de la organización durante el proceso.
Por qué las herramientas de seguridad tradicionales no son suficientes
Las tecnologías de IA evolucionan constantemente, lo cual es parte de su valor, pero también de su riesgo. Las herramientas de seguridad tradicionales, diseñadas para entornos estáticos, carecen de la capacidad para monitorizar eficazmente los comportamientos de los sistemas de IA. Estas herramientas no pueden rastrear cómo los modelos de IA aprenden, interactúan con los datos o se adaptan a nuevas entradas.
Según explicó Khan, las herramientas de seguridad de red tradicionales como los cortafuegos y los proxies son inadecuadas cuando se trata de aplicaciones de IA. “Cuando subo un archivo a Microsoft Copilot y pido un resumen, eso es una petición HTTP POST. Pero si interactúo con Copilot a través de una serie de consultas sucesivas, tus cortafuegos y proxies existentes son ciegos. No pueden ver ni entender las interacciones”. Aquí es donde entran en juego las herramientas de seguridad nativas de IA.
Las soluciones de seguridad nativas de IA deben ser capaces de monitorizar actividades específicas de la IA, proporcionando visibilidad sobre los flujos de datos y las salidas de la IA, al tiempo que ofrecen un control granular. Estas herramientas deben diseñarse teniendo en cuenta el comportamiento de la IA: comprendiendo cómo funcionan los modelos de IA, qué datos procesan y cómo se utilizan sus resultados.
El surgimiento de las herramientas de seguridad nativas de IA
En respuesta a estos desafíos únicos, están apareciendo herramientas de seguridad nativas de IA. Estas herramientas ofrecen varias capacidades clave:
- Detección de amenazas en tiempo real: Las soluciones de seguridad nativas de IA deben poder detectar comportamientos anómalos en tiempo real mientras los sistemas de IA procesan datos, aprenden de nuevas entradas y generan resultados.
- Control granular sobre los sistemas de IA: Al igual que las herramientas de seguridad nativas de la nube proporcionan un control detallado sobre los entornos cloud, las herramientas de seguridad nativas de IA otorgan a las empresas control sobre las aplicaciones de IA. Esto incluye monitorizar y controlar los datos a los que acceden los sistemas de IA y asegurar que sus resultados se alineen con las políticas de seguridad.
- Protección de datos en todos los sistemas de IA: Dado que la IA procesa ingentes cantidades de datos, las herramientas de seguridad deben garantizar que la información sensible no se exponga ni se utilice indebidamente. Las soluciones nativas de IA necesitan proteger los datos a medida que se mueven a través de los sistemas de IA, asegurando el cumplimiento de regulaciones como GDPR y HIPAA.
Evolución de la seguridad en IA
La evolución de la seguridad para tecnologías emergentes sigue típicamente un patrón y ofrece una hoja de ruta para proteger la IA.
Khan estableció un paralelismo directo entre los primeros días de la seguridad en la nube y el estado actual de la seguridad de la IA: “No estamos creando un nuevo mercado; estamos resolviendo el mismo problema que las organizaciones enfrentaron hace 20 años con Internet. La única diferencia es que ahora estamos tratando con aplicaciones de IA que necesitan ser entendidas de una manera completamente diferente. No se trata solo de bloquear a los actores maliciosos, sino de comprender los casos de uso específicos, las interacciones y los flujos de datos de los sistemas de IA”.
Este cambio hacia la seguridad nativa de IA ya está ocurriendo. Aurascape se presentó públicamente recientemente tras un año de operaciones para posicionarse como un actor en este movimiento. La compañía se lanzó con 50 millones de dólares en financiación de inversores destacados como Mayfield Fund y Menlo Ventures, junto con patrocinadores estratégicos como el ex CEO de Palo Alto Networks, Mark McLaughlin, y el ex Director de Estrategia de Zscaler, Manoj Apte.
“Capturamos la consulta y la respuesta completas, dándote una visión de lo que tus usuarios están haciendo con la IA en tiempo real”, dijo Khan. Esta capacidad permite a las empresas monitorizar y asegurar los flujos de datos a través de una amplia gama de aplicaciones de IA, proporcionando tanto visibilidad como protección de una manera que los modelos de seguridad tradicionales no pueden.
A medida que crece la demanda de soluciones de IA, la necesidad de herramientas de seguridad nativas de IA nunca ha sido más apremiante. La entrada de Aurascape en el mercado, respaldada por su sólida red de inversores y su plataforma de Control de Actividad de IA, es un paso para ayudar a las organizaciones a afrontar este desafío.
Construyendo una base segura para la adopción de la IA
A medida que las tecnologías de IA se integran más en las operaciones empresariales, asegurar estos sistemas es primordial. Las lecciones aprendidas de la seguridad en la nube demuestran que cuando surgen nuevas tecnologías, los marcos de seguridad deben evolucionar para hacer frente a esos desafíos. El cambio hacia herramientas de seguridad nativas de IA no solo es inevitable, es esencial para las empresas que desean aprovechar plenamente el poder de la IA sin exponerse a riesgos innecesarios.
El enfoque de Aurascape, que utiliza IA para combatir la IA, ejemplifica esta evolución. Al proporcionar a las organizaciones la capacidad de monitorizar y controlar las aplicaciones de IA en tiempo real, las empresas pueden adoptar con confianza las tecnologías de IA mientras protegen sus activos más valiosos: la propiedad intelectual y los datos sensibles.
Para aprovechar la revolución de la IA evitando riesgos innecesarios, las organizaciones deben adoptar soluciones de seguridad nativas de IA que estén diseñadas específicamente para manejar las demandas únicas de los sistemas de IA. Así como las herramientas de seguridad nativas de la nube fueron necesarias para asegurar la nube, las herramientas de seguridad nativas de IA serán críticas para garantizar que la IA pueda adoptarse de forma segura en todas las industrias.
El futuro de la IA está lleno de potencial, pero solo si podemos asegurarlo adecuadamente.
Insights de Evox News: Cómo la seguridad nativa de IA puede impactar su negocio
La transición hacia la seguridad nativa de IA no es solo una cuestión técnica, sino una estrategia empresarial crucial con implicaciones significativas:
Impacto Económico: Ignorar la necesidad de seguridad específica para IA puede resultar costoso. Las brechas de datos o el uso indebido de IA pueden acarrear multas regulatorias, daños reputacionales y altos costos de remediación. Por el contrario, invertir en soluciones de seguridad nativas de IA, aunque requiere una inversión inicial, protege contra estas pérdidas y puede mejorar la eficiencia operativa al permitir un uso más seguro y amplio de la IA. Las empresas que aseguren proactivamente sus sistemas de IA estarán mejor posicionadas económicamente a largo plazo.
Ventaja Competitiva: Las organizaciones que adopten rápidamente soluciones de seguridad nativas de IA obtendrán una ventaja competitiva. Podrán implementar aplicaciones de IA más avanzadas con mayor confianza, acelerando la innovación y mejorando productos o servicios. Además, demostrar un compromiso sólido con la seguridad de la IA puede fortalecer la confianza de clientes y socios, especialmente en industrias donde la privacidad y la protección de datos son primordiales. Aquellas empresas que se queden atrás en la adopción de estas medidas de seguridad enfrentarán mayores riesgos y podrían ver limitada su capacidad para competir eficazmente.
* Impulso a la Innovación: Un entorno de IA seguro fomenta la experimentación y la innovación. Cuando las empresas confían en que sus datos y propiedad intelectual están protegidos, es más probable que exploren casos de uso de IA transformadores. La seguridad nativa de IA actúa como un habilitador, permitiendo a las organizaciones desplegar IA en áreas críticas del negocio sin el temor paralizante a incidentes de seguridad. Esto no solo protege los activos existentes, sino que desbloquea nuevas vías para la creación de valor y la diferenciación en el mercado. La propia tecnología de seguridad nativa de IA representa también un campo de innovación en sí mismo
