Hace poco me reuní con una empresa de servicios financieros que está trabajando para automatizarlo todo, desde la ejecución de operaciones hasta la realización de análisis a gran escala. Para ello, la empresa tiene previsto desplegar 100.000 agentes de IA, cinco veces más que el número de empleados que trabajan en ella.
Y no son los únicos. Muchas empresas de diversos sectores están recurriendo a la IA para mejorar la eficiencia empresarial.
Este espectacular aumento del uso de la IA tendrá profundas repercusiones en la forma en que las organizaciones protegen sus entornos. Suelo decir a las empresas que no pueden limitarse a proteger un único aspecto de su infraestructura de IA. La IA empresarial requiere una nueva arquitectura que, a su vez, exige un nuevo modelo de seguridad capaz de proteger la infraestructura y las cargas de trabajo durante todo el recorrido de la IA, de principio a fin.
“Al proteger los nuevos puntos de control, las organizaciones pueden lograr que la IA empresarial sea más segura, rápida y fiable a gran escala.”
Entonces, ¿dónde debe aplicarse exactamente la seguridad? Para proteger mejor su arquitectura de IA, las organizaciones deben proteger los nuevos puntos de control que están surgiendo a lo largo del recorrido de la IA.
Esta es una forma sencilla de entender ese recorrido: primero, el prompt llega a una aplicación. Es lo que llamaremos entrada. A partir de ahí, los flujos de trabajo recopilan contexto, realizan llamadas a API internas y coordinan agentes. A continuación, el prompt enriquecido pasa a la capa del modelo, donde la inferencia lo convierte en tokens, y esos tokens se transforman en resultados que se devuelven al usuario.
Esta es la nueva cadena de suministro de valor, y les mostraré cómo F5 ayuda a proteger los puntos de control críticos a lo largo del proceso.
Donde todo comienza: el prompt
El recorrido de la IA comienza con un prompt, que constituye el primer punto de interacción entre el mundo exterior y el sistema de IA. Un prompt puede proceder de una consulta introducida por un usuario en una interfaz de chat, una llamada a una API o un evento generado por una máquina. El propio prompt puede contener lenguaje natural, instrucciones estructuradas o del sistema, o bien consistir en entradas de imagen, audio o vídeo.
Entrada: el prompt entra en el sistema
Los prompts entran en su infraestructura de IA a través de la capa de entrada, que constituye la primera línea de defensa y gestión del tráfico del sistema de IA, donde convergen la inspección, la aplicación de políticas, la depuración y el enrutamiento del tráfico.
Esta es la puerta de entrada. Y la cuestión es que quienes llaman a ella ya no son solo personas. También hay sistemas adversarios automatizados basados en IA que intentan eludir la seguridad de los endpoints y las protecciones de los WAF tradicionales para atacar los sistemas de seguridad de datos y aplicaciones.
Los atacantes que utilizan IA ahora pueden generar cargas maliciosas nuevas sobre la marcha. Si los actores de amenazas pueden aprender y cambiar de estrategia en tiempo real, sus defensas también deben ser capaces de hacer lo mismo.
Por eso, F5 está desarrollando una nueva generación de soluciones WAF basadas en una red neuronal creada desde cero y entrenada con datos reales de ataques en curso, para detectar las amenazas y responder a ellas sin depender de firmas previas ni de reglas WAF estáticas. Estamos creando sistemas de defensa capaces de aprender y adaptarse en tiempo real, con funcionalidades basadas en IA que pueden identificar nuevos ataques y actuar de inmediato.
Los resultados que hemos observado en nuestras pruebas internas son significativos: se detectan ataques de día cero sin definiciones preexistentes, la tasa de falsos positivos se reduce del 28 % al 1 % y la precisión inicial aumenta del 64 % al 98 %. No se trata de un WAF tradicional, sino de algo radicalmente distinto que estamos incorporando a F5 Distributed Cloud Services y a otras partes de F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP).
Flujos de trabajo: las instrucciones se convierten en acciones
Normalmente, un prompt se enriquece con contexto adicional para generar resultados útiles, y dicho contexto procede de flujos de trabajo que conectan fuentes de datos, aplicaciones, agentes y API. Estos flujos de trabajo también introducen importantes vulnerabilidades de seguridad, como la gestión insegura de los resultados, las filtraciones de datos y otras amenazas difíciles de detectar debido a la complejidad del sistema y a su limitada observabilidad.
Dado que cada día surgen nuevas amenazas, las organizaciones necesitan proteger y gobernar los flujos de trabajo de IA en todos los entornos mediante capas de protección que funcionen conjuntamente y sin fisuras para defenderse de ataques complejos impulsados por IA. Y eso es exactamente lo que ofrecemos. F5 AI Red Team proporciona pruebas adversariales automatizadas y de varias fases, y funciona conjuntamente con F5 AI Guardrails para garantizar que los sistemas de IA operen de forma segura y responsable dentro de los límites definidos. Cuando estas soluciones detectan una vulnerabilidad, F5 AI Remediate convierte automáticamente los hallazgos adversariales priorizados en protecciones en tiempo de ejecución validadas y optimizadas.
El verdadero valor de estas soluciones interconectadas no reside únicamente en una detección más rápida, sino en reducir el tiempo que transcurre entre el hallazgo de una vulnerabilidad y su corrección. Cuando la detección de riesgos conduce directamente a su mitigación, la ecuación de la seguridad de la IA cambia por completo.
Inferencia: los tokens se convierten en valor
El prompt enriquecido, ya convertido en tokens numéricos, llega entonces al modelo entrenado. Allí, los tokens se procesan mediante una serie de cálculos probabilísticos que realizan tareas de clasificación o razonamiento, evalúan probabilidades, hacen predicciones y generan resultados.
Los tokens representan el coste de ejecutar la IA y están sujetos a cinco variables: rendimiento, tiempo hasta el primer token, coste por token, latencia y tokens por vatio. En todas ellas, la energía es la principal limitación. Si su infraestructura de IA no está optimizada, estará malgastando energía y reduciendo drásticamente sus márgenes. En la IA, el rendimiento determina la rentabilidad, y la rentabilidad aporta ventaja competitiva.
Aquí es donde F5 ayuda a cambiar el enfoque al garantizar que los datos y las cargas de trabajo de IA se procesen y transporten con una latencia y un consumo energético mínimos, lo que reduce los costes operativos y favorece el escalado eficiente de las fábricas de IA. Al descargar las tareas de red, gestión y seguridad que consumen mucha energía en DPU de alta eficiencia, las arquitecturas modernas de IA basadas en tecnologías de F5 y NVIDIA permiten preprocesar los datos con una latencia y un consumo energético mínimos antes de que las solicitudes de inferencia lleguen siquiera a las GPU, que requieren una gran cantidad de recursos.
Las organizaciones que han implementado esta solución conjunta están observando un aumento de hasta un 40 % en el rendimiento de tokens, una reducción del 61 % en el tiempo hasta el primer token y una mejora del 34 % en el tiempo de respuesta, según las pruebas independientes realizadas por The Tolly Group. Este es el tipo de transformación que se consigue al comprender que las fábricas de IA no solo deben ser rápidas, sino también programables y gobernables.
Impulsar iniciativas de IA con confianza
La realidad es que la innovación en IA requiere una arquitectura sólida y adaptable. Al comprender y proteger los nuevos puntos de control, las organizaciones pueden lograr que la IA empresarial sea más segura, rápida y fiable a gran escala.
F5 lideró la protección de la arquitectura de TI durante las eras de Internet y la nube. Ahora que la arquitectura empresarial vuelve a evolucionar con la IA, F5 ADSP ofrece una plataforma convergente diseñada para ayudar a las organizaciones a proteger sus datos, modelos y sistemas a lo largo de todo su recorrido con la IA, con defensas capaces de aprender, adaptarse y responder de inmediato a las amenazas en tiempo real.
Para obtener más información, le animo a visitar nuestra página web sobre soluciones de seguridad para la IA.
Sobre el autor
Kunal Anand dirige la organización de productos de F5 como director de Producto. Es responsable de la visión, la estrategia y la ejecución de los productos, y garantiza el desarrollo de soluciones innovadoras que resuelven retos críticos y ofrecen experiencias excepcionales a los clientes. En su anterior cargo como director de Tecnología e IA, Kunal definió la estrategia y la visión tecnológica y de inteligencia artificial de la empresa. Antes de incorporarse a F5, Kunal desempeñó simultáneamente los cargos de director de Tecnología y director de Seguridad de la Información en Imperva. Su trayectoria en Imperva comenzó en 2018 con la adquisición de Prevoty, una startup de seguridad de aplicaciones que cofundó en 2013. Antes de incorporarse a Prevoty, fue director de Tecnología en BBC Worldwide. Kunal cuenta con una amplia trayectoria en innovación y conocimientos técnicos, y ha ocupado puestos de liderazgo al frente de equipos de seguridad, datos, tecnología e ingeniería en Gravity, MySpace y el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA. Kunal cuenta con más de 15 años de experiencia en inteligencia artificial y aprendizaje automático, que abarca desde el entrenamiento de modelos y el uso de algoritmos basados en IA para mejorar productos hasta el diseño y la implementación de arquitecturas de IA. Kunal es graduado en Ciencias de la Computación por Babson College.
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