En distintos sectores, las organizaciones están desplegando chatbots y agentes de IA, desarrollando aplicaciones de IA y aprovechando una multitud de plataformas, modelos y marcos de agentes de IA para acelerar la productividad y crear nuevas ofertas de productos. La adopción de la inteligencia artificial se está acelerando a un ritmo que los equipos de seguridad no logran seguir.
Si bien el 83 % de las organizaciones informan que usan IA, solo el 13 % tiene una fuerte visibilidad de cómo la IA interactúa con los datos confidenciales. Esto deja a las organizaciones ciegas frente a una nueva clase de amenazas.
La mayoría de las soluciones solo abordan riesgos aislados o se centran únicamente en el descubrimiento, lo que genera visibilidad fragmentada, controles reactivos y puntos ciegos en la construcción y ejecución de la IA. Las plataformas de seguridad de IA han surgido para permitir que las organizaciones protejan todo lo que construyen y ejecutan con IA a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos de IA.
La seguridad de IA está fragmentada
Los sistemas de IA introducen nuevas superficies de ataque, nuevos vectores de amenaza y nuevos riesgos operativos que abarcan a los usuarios, las aplicaciones, los datos y los propios modelos.
En esencia, los sistemas de IA son distintos de las tecnologías que los equipos de seguridad han protegido tradicionalmente. Son:
- Más dinámicos, adaptan el comportamiento a lo largo del tiempo en función de las entradas, el contexto y el aprendizaje.
- Más escalables, operan a velocidad de una máquina y volumen en lugar de ritmo humano
- Más autónomos, pueden realizar acciones sin intervención humana directa
- Más conectados, se integran con repositorios de datos empresariales, API y flujos de trabajo
Estas características amplían drásticamente el alcance de los incidentes de seguridad, al tiempo que dificultan considerablemente la aplicación de medidas eficaces de seguridad y gobernanza. Los equipos de seguridad luchan por responder preguntas críticas sobre el uso de IA de su organización:
- ¿A qué datos confidenciales pueden acceder los sistemas de IA?
- ¿Los agentes y los LLM están configurados correctamente?
- ¿Los sistemas de IA se comportan de forma anormal?
- ¿Están las herramientas de IA y su uso en cumplimiento con normativas y marcos?
Un nuevo enfoque
Es necesario adoptar un enfoque basado en una plataforma técnica, ya que el seguimiento del uso de la IA mediante comités, políticas y hojas de cálculo resulta demasiado manual y poco fiable para poder ampliarse.
Una plataforma no aborda el problema un aspecto a la vez. En lugar de centrarse, por ejemplo, en crear un inventario de sistemas de IA, un enfoque de plataforma puede aplicar la gestión de la postura de seguridad de la IA (AI-SPM) para comprender las vulnerabilidades y las configuraciones erróneas de cada componente del inventario, al tiempo que proporciona capacidades de detección y respuesta de la IA (AIDR) mediante la supervisión. Por sí solas, las soluciones puntuales no escalan para seguir el ritmo de la creciente complejidad del uso de la IA. Los CISO y sus equipos deben contar con una capa de visibilidad y control completa.
En su informe Top Strategic Technology Trends for 2026 , Gartner escribe: “La adopción de la IA ha introducido nuevos riesgos de seguridad que las herramientas tradicionales no pueden abordar. Las organizaciones enfrentan amenazas como la inyección de prompts, la shadow AI y el uso indebido de datos, tanto en la IA de terceros como en la IA interna”.
En Varonis, creemos que estos riesgos no surgen de fallas aisladas, sino de la forma en que los sistemas de IA interactúan dinámicamente con los datos, los usuarios y otros sistemas a gran escala.
¿Qué es una plataforma de seguridad de IA?
En lugar de centrarse en un área única de control o riesgo, una plataforma de seguridad de IA (AISP) proporciona visibilidad centralizada, aplicación y monitoreo en todos los sistemas de IA, datos, usuarios y agentes. Complementan los programas de gobernanza al hacer cumplir las políticas en la práctica y extender la seguridad tradicional al abordar los comportamientos y riesgos específicos de IA que las herramientas heredadas nunca fueron diseñadas para gestionar.
Estas plataformas están diseñadas para:
- Descubra el uso y los despliegues de IA en toda la empresa
- Evaluar y gestionar la postura de seguridad de IA
- Aplicar políticas y directrices en tiempo de ejecución
- Detectar y responder a amenazas relacionadas con la IA
- Garantizar la auditabilidad y la gobernanza en materia de cumplimiento
Este enfoque integral de plataforma hace evolucionar la seguridad de la IA de soluciones fragmentadas a un enfoque de extremo a extremo para todo el ciclo de vida de la IA.
Capacidades principales de las plataformas de seguridad de IA
Los AISP centralizados se centran en un conjunto de capacidades fundamentales que permiten a las organizaciones proteger la IA a lo largo de su ciclo de vida, a escala. Según el informe de Gartner de 2025 Top Strategic Technology Trends for 2026: AI Security Platforms,3 “AISP comprende dos pilares: el control del uso de la IA (AIUC) y la seguridad de las aplicaciones de IA (AIAS). El AIUC asegura el uso de IA de terceros, mientras que la AIAS protege las aplicaciones de IA personalizadas”.
En Varonis, creemos que estas dos áreas de competencia abordan en conjunto tanto el uso de la IA en toda la organización como la seguridad de los propios sistemas de IA. Este enfoque basado en niveles de plataforma refleja la realidad de que el riesgo asociado a la IA no se limita a un único nivel. Abarca usuarios, datos, aplicaciones, modelos y agentes cada vez más autónomos, todos los cuales deben gestionarse y protegerse de manera coordinada.
Control del uso de la IA
El AIUC se centra en cómo se utilizan los servicios, herramientas y capacidades de IA en toda la empresa. Esta categoría está diseñada para ayudar a las organizaciones a comprender dónde se utiliza la IA, a qué datos tiene acceso y si ese uso se ajusta a las expectativas en materia de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.
Las capacidades de AIUC incluyen:
- Detección e inventario de IA
- Control de acceso a la IA
- Protección de datos sensibles
- Detección de uso riesgoso de IA
- Moderación de contenidos
- Pruebas de seguridad automatizadas con IA
Seguridad de las aplicaciones de IA
Mientras que el control del uso de la IA se centra en el consumo, la AIAS aborda la seguridad de los propios sistemas de IA. Esta categoría se centra en cómo se crean, configuran, integran y operan las aplicaciones de IA, especialmente a medida que se vuelven más autónomas e interconectadas.
Las capacidades de AIAS incluyen:
- Detección e inventario de IA
- Gestión de la postura de seguridad de IA
- Seguridad MCP (Protocolo de contexto de modelo)
- Detección de agente fraudulento
- Protecciones de seguridad multimodales
- Pruebas de seguridad automatizadas con IA
La seguridad de IA no existe en el vacío
Garantizar la seguridad de la IA ya no consiste en implementar controles aislados. En cambio, se requiere una plataforma unificada capaz de vincular el uso de la IA con el comportamiento de las aplicaciones, el acceso a los datos y la aplicación de políticas. El uso de IA por sí solo no cuenta toda la historia. Un agente de IA puede no parecer arriesgado hasta que entienda a qué datos puede acceder y qué controles existen.
Al combinar el control del uso de la IA, la seguridad de las aplicaciones de IA y la seguridad de los datos en una única plataforma, las organizaciones pueden pasar de defensas fragmentadas y reactivas a una protección proactiva adecuada para un mundo en el que los sistemas de IA son más autónomos, están más interconectados y son parte integral del negocio.
Proteja la IA y los datos que la impulsan con Varonis Atlas
La seguridad de la IA no puede residir en compartimentos aislados o soluciones puntuales. A medida que las organizaciones escalan la IA, también aumenta su radio de ataque potencial de la IA. Tomar un enfoque unificado para la seguridad de la IA que comprenda no solo cómo se comporta la IA, sino también qué acciones puede tomar y a qué datos puede acceder y sobre los que puede actuar.
Una visión general de la cobertura de la plataforma Atlas a lo largo de todo el ciclo de vida de la seguridad de la IA.
Una visión general de la cobertura de la plataforma Atlas a lo largo de todo el ciclo de vida de la seguridad de la IA.
Varonis Atlas es una plataforma de seguridad de IA de extremo a extremo que ayuda a las organizaciones a ver y controlar la IA en toda la compañía. Atlas es la única plataforma que cubre todo el ciclo de vida de la seguridad de IA: desde el descubrimiento y la gestión de la postura, hasta la protección en tiempo de ejecución y el cumplimiento, en una única solución.Atlas se conecta con cualquier sistema de IA que las organizaciones construyan o ejecuten, incluidas plataformas de IA alojadas, LLM personalizados, marcos de trabajo agénticos, chatbots e IA integrada. Y, debido a que Atlas se desarrolla junto con la Plataforma de seguridad de datos Varonis, proporciona un contexto de datos que ninguna herramienta de seguridad de IA independiente puede igualar.
Varonis Atlas está disponible a partir de hoy. Comienza con una prueba gratuita con acceso completo al inventario de IA de Atlas, gestión de postura, pruebas de seguridad, protecciones en tiempo de ejecución y funcionalidad de reportes de cumplimiento.
Fuentes:
- Gartner, Emerging Tech: The Future of AI Security Is in Securing Agent Actions, Not Prompts, Mark Wah, David Senf, 20 de febrero de 2026.
- Gartner, Top Strategic Technology Trends for 2026, Gene Alvarez, Bart Willemsen, Frank Buytendijk, Gary Olliffe, Bill Ray, Samantha Searle, Tori Paulman, 18 de octubre de 2025.
- Gartner, Principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2026: Plataformas de seguridad de IA, Dennis Xu, Marissa Schmidt, Bart Willemsen, Gene Alvarez, Neil MacDonald, Kevin Schmidt, 18 de octubre de 2025.
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Tenga en cuenta que este blog se tradujo con la ayuda de IA y un traductor humano lo revisó.
