5 cosas que los CISO deben saber sobre la IA
Explore las tendencias de 2026 en inferencia de IA e IA multimodelo para anticipar sus implicaciones en materia de infraestructura y seguridad.
No pase por alto estas 5 tendencias
La inferencia autogestionada y la IA multimodelo están experimentando un crecimiento explosivo, como muestran los resultados de una encuesta realizada a más de 1.100 responsables de la toma de decisiones de TI de todo el mundo. Estas son cinco implicaciones para la infraestructura que los responsables de seguridad no pueden permitirse ignorar:
IA multimodelo como infraestructura
El enrutamiento de modelos crea un nuevo límite de seguridad
Actualmente, las organizaciones utilizan una media de siete modelos de IA, y el 52 % encadena u orquesta varios modelos. Esto conlleva nuevos riesgos de seguridad, como la manipulación del enrutamiento, la exfiltración de datos a través de cadenas de modelos y la aplicación incoherente de políticas entre distintos modelos. El enrutamiento de modelos forma parte de la infraestructura y requiere una observabilidad y unos controles similares a los utilizados para enrutar el tráfico de las aplicaciones.
Automatización impulsada por IA en auge
El aumento del tráfico automatizado requiere gobernanza
La automatización iniciada por máquinas, como las llamadas a API, las actualizaciones de políticas, las configuraciones e incluso los cambios en la infraestructura, está a punto de superar el tráfico operativo iniciado por personas. Sin embargo, la mayoría de los entornos no están preparados para supervisar ni controlar esas solicitudes a la velocidad y con el volumen propios de las máquinas. Esta nueva categoría de actividad de los sistemas —el tráfico de automatización— requiere nuevas soluciones de gestión.
Seguridad del tráfico de inferencia
La seguridad del tráfico de inferencia es similar a la seguridad de las aplicaciones
Más de la mitad de las organizaciones ya utilizan infraestructuras compartidas, como gateways y balanceadores de carga, para ofrecer y proteger la inferencia de IA. Otro 37 % tiene previsto hacerlo en el plazo de un año. Los equipos de seguridad, que siguen centrándose en gran medida en la gobernanza de los modelos, deben ser conscientes de que el perímetro de seguridad se ha trasladado a la ruta de inferencia. Cuando los prompts funcionan como solicitudes, las respuestas como salidas de aplicaciones y los modelos como servicios, ese tráfico de inferencia debe entregarse, inspeccionarse, autenticarse y gestionarse como cualquier otra interacción crítica de una aplicación.
IA en la ruta de la aplicación
La IA se ha incorporado al stack de aplicaciones
Los modelos de IA ya no son un experimento ni una funcionalidad aislada: hoy son dependencias integradas en aplicaciones en producción, y se accede a los endpoints de inferencia del mismo modo que las aplicaciones llaman a API o microservicios. Pero, una vez que la IA forma parte del flujo de la aplicación, debe desplegarse, supervisarse y protegerse como cualquier otra dependencia en tiempo de ejecución.
Preparación de la infraestructura
La preparación implica tanto capacidad como control
Más de un tercio de las organizaciones —y el 40 % de los altos responsables de TI— afirma que su infraestructura actual carece de la capacidad de computación, el almacenamiento, la conectividad de red u otros requisitos de rendimiento necesarios para implementar la IA a gran escala. Sus arquitecturas de seguridad pueden presentar carencias aún mayores. Los entornos que no se diseñaron para admitir la inferencia o la orquestación de agentes tampoco se concibieron para permitir la supervisión y protección del tráfico asociado. Estos puntos ciegos generan riesgos de seguridad.
Proteja su organización y planifique con antelación para implementar con éxito aplicaciones de IA a gran escala. Descargue estas conclusiones en formato infografía para compartirlas con los responsables de la toma de decisiones de su organización.
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Informe sobre el estado de la estrategia de aplicaciones de 2026
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