En 2025, muchas de sus herramientas de seguridad críticas incluirán modelos de IA que no podrá inspeccionar ni controlar por completo. La junta directiva ya se está preguntando cómo evitará la próxima gran vulneración de seguridad. Mientras tanto, sus competidores están utilizando la IA para automatizar la seguridad a una escala que era imposible hace solo unos meses. La evolución de los requisitos reglamentarios agrega otra capa de complejidad, ya que las nuevas reglas en la Unión Europea y California afectan la forma en que se pueden usar los sistemas de IA.
El panorama de la seguridad está evolucionando rápidamente, pero con el enfoque correcto, puede aprovechar estos desafíos para construir defensas más sólidas mientras se protege contra las nuevas amenazas cibernéticas. Estas son tres tendencias clave que marcarán el panorama de la seguridad empresarial este año.
1. Vulnerabilidades en los LLM propios
Cada vez más proveedores utilizan modelos de lenguaje grandes (LLM) fundacionales propios en sus productos, lo que genera nuevos riesgos para su organización. La mayoría de estos LLM son cajas negras: no se puede saber mucho sobre cómo funcionan o qué controles de seguridad tienen. Los investigadores de seguridad han demostrado la fragilidad de las medidas de protección de la IA. La superficie de ataque sobre los modelos es cada vez más grande, y esto también se refleja en los productos que dependen de ellos.
Dado que muchos productos dependen de los mismos pocos LLM propios, un ataque a uno podría afectar simultáneamente a muchos de sus sistemas. Esta concentración de riesgos es particularmente preocupante, ya que las funciones empresariales más críticas dependen de herramientas con IA. Deberá hacer lo siguiente:
- Comprobar cuáles de sus proveedores utilizan LLM
- Evaluar los controles de seguridad que estos proveedores tienen establecidos
- Planificar posibles interrupciones si falla un servicio basado en LLM
- Desarrollar planes de respaldo para sistemas críticos que dependen de la IA
Consulte más información: Crear una estrategia de IA que priorice la transparencia: 7 preguntas para hacerle a su proveedor de DevOps
2. Desafíos de la gestión de identidades
Los sistemas en la nube y de IA están cambiando la forma en que gestionamos el acceso a los sistemas que utilizamos todos los días. Sus sistemas de identidad ahora deben gestionar lo siguiente:
- Un aumento en las identidades no humanas basadas en servicios
- Más conexiones de máquina a máquina
- Cambios rápidos en los accesos necesarios
- Cadenas complejas de permisos entre servicios
- Sistemas de IA que necesitan diferentes niveles de acceso a los datos
Las herramientas tradicionales de gestión de identidades y accesos no se crearon para estos desafíos. Necesitará herramientas de identidad más flexibles que puedan adaptarse rápidamente a medida que cambien sus necesidades. Considere implementar principios Zero Trust y acceso justo a tiempo para controlar mejor estos entornos dinámicos.
Los equipos de seguridad también deben desarrollar estrategias y prepararse para la creciente complejidad de la IA agente con el mismo nivel de rigor y auditabilidad que aplican a los usuarios humanos. A medida que proliferan los sistemas de IA, el seguimiento y la protección de estas identidades no humanas se vuelve tan importante como la gestión del acceso de los usuarios humanos.
3. Hacer que la seguridad funcione en DevOps
En una encuesta reciente, el 58 % de los desarrolladores dijeron que sienten cierto grado de responsabilidad por la seguridad de las aplicaciones, pero sigue siendo difícil encontrar personal de DevOps con habilidades de seguridad. Las herramientas con tecnología de IA pueden ayudar de las siguientes maneras:
- Buscar en el código vulnerabilidades de seguridad y posibles amenazas en las primeras etapas del desarrollo, antes de que generen problemas
- Sugerir patrones de codificación seguros
- Configurar los permisos de acceso correctos de forma automática
- Automatizar tareas repetitivas a lo largo del proceso de desarrollo
Estas herramientas pueden ayudar a su equipo de seguridad actual a trabajar de manera más eficiente. También pueden ayudar a los desarrolladores a detectar problemas de seguridad comunes antes de que el código llegue a producción. Esto significa menos emergencias para su equipo y mejores resultados de seguridad en general.
Considere invertir en herramientas que se integren directamente en los flujos de trabajo de los desarrolladores. Cuanto más fácil sea para los desarrolladores trabajar de forma segura, más probable será que lo hagan.
Tomar medidas: adoptar la IA para proteger el panorama contra amenazas
Para mantenerse al día con estos cambios:
- Identifique dónde las herramientas de IA interactúan con sus sistemas y evalúe los riesgos.
- Actualice su enfoque de gestión de identidades para cubrir las necesidades de la nube y la IA.
- Busque formas en que la IA pueda reforzar su trabajo de seguridad.
- Mantenga a su junta directiva informada sobre los nuevos riesgos y regulaciones de la IA.
- Establezca relaciones con proveedores clave para comprender sus medidas de seguridad en IA.
- Capacite a su equipo sobre los riesgos y oportunidades de seguridad con la IA.
Si bien la IA conlleva nuevos riesgos, también le brinda nuevas herramientas para proteger su organización. Concéntrese en usar la IA para fortalecer su enfoque de seguridad mientras permanece atento a las nuevas amenazas. Las revisiones periódicas de su enfoque de seguridad de IA le ayudarán a mantenerse a la vanguardia de los riesgos emergentes.
De cara al futuro
El panorama de la seguridad seguirá evolucionando a medida que avance la tecnología de la IA. Mantenga la flexibilidad y la disposición para adaptar su estrategia de seguridad a medida que surjan nuevas amenazas y oportunidades. Fomente relaciones sólidas en toda su organización, especialmente con los equipos legales, de desarrollo y de operaciones. Estas asociaciones le ayudarán a responder de manera más efectiva a los desafíos de seguridad.
Recuerde que, si bien la tecnología cambia, su misión principal sigue siendo la misma: proteger los activos de su organización y garantizar operaciones comerciales seguras. Implemente nuevas herramientas y enfoques cuando sea pertinente, pero no descuide los aspectos esenciales de la seguridad en el impulso por adoptar la IA.
Próximos pasos
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Conclusiones clave
- Adoptar IA crea riesgos y oportunidades de seguridad. Las organizaciones deben hacer un seguimiento del uso de la IA en los productos de los proveedores, prepararse para posibles interrupciones y aprovechar la IA para fortalecer los controles de seguridad.
- La modernización de la gestión de identidades es clave para gestionar interacciones complejas entre máquinas, permisos dinámicos y acceso a sistemas de IA, y esto requiere herramientas de seguridad más flexibles y adaptables.
- Las herramientas de IA cierran la brecha de habilidades de seguridad de DevOps con la automatización de comprobaciones de seguridad, la sugerencia de patrones de codificación seguros y la integración de la seguridad en todo el ciclo de desarrollo.