Durante el año pasado, los copilotos y agentes de inteligencia artificial han permeado silenciosamente las aplicaciones SaaS que las empresas utilizan todos los días. Herramientas como Zoom, Slack, Microsoft 365, Salesforce y ServiceNow ahora vienen con asistentes de IA integrados o funciones similares a las de un agente. Prácticamente todos los principales proveedores de SaaS se han apresurado a incorporar la IA en sus ofertas.
El resultado es una explosión de capacidades de IA en todo el conjunto de SaaS, un fenómeno de Expansión de la IA donde las herramientas de IA proliferan sin supervisión centralizada. Para los equipos de seguridad, esto representa un cambio. A medida que estos copilotos de IA aumentan su uso, están cambiando la forma en que se mueven los datos a través de SaaS. Un agente de IA puede conectar múltiples aplicaciones y automatizar tareas entre ellas, creando efectivamente nuevas vías de integración sobre la marcha.
Un asistente de reuniones de IA podría extraer automáticamente documentos de SharePoint para resumirlos en un correo electrónico, o una IA de ventas podría cruzar datos de CRM con registros financieros en tiempo real. Estas conexiones de datos de IA forman vías complejas y dinámicas que los modelos tradicionales de aplicaciones estáticas nunca tuvieron.
Cuando la IA se integra: por qué se rompe la gobernanza tradicional
Este cambio ha expuesto una debilidad fundamental en la seguridad y la gobernanza de SaaS heredadas. Los controles tradicionales asumían roles de usuario estables, interfaces de aplicaciones fijas y cambios a ritmo humano. Sin embargo, los agentes de IA rompen esos supuestos. Operan a la velocidad de una máquina, atraviesan múltiples sistemas y, a menudo, ejercen privilegios superiores a los habituales para realizar su trabajo. Su actividad tiende a mezclarse con los registros de usuario normales y el tráfico API genérico, lo que dificulta distinguir las acciones de una IA de las de una persona.
Considere Microsoft 365 Copilot: cuando esta IA recupera documentos que un usuario determinado normalmente no vería, deja poco o ningún rastro en los registros de auditoría estándar. Un administrador de seguridad podría ver una cuenta de servicio aprobada accediendo a archivos y no darse cuenta de que Copilot estaba extrayendo datos confidenciales en nombre de alguien. De manera similar, si un atacante secuestra el token o la cuenta de un agente de IA, puede hacer un mal uso silenciosamente.
Además, las identidades de IA no se comportan en absoluto como usuarios humanos. No encajan perfectamente en las funciones de IAM existentes y, a menudo, requieren un acceso a datos muy amplio para funcionar (mucho más de lo que necesitaría un solo usuario). Las herramientas tradicionales de prevención de pérdida de datos tienen dificultades porque, una vez que una IA tiene un amplio acceso de lectura, potencialmente puede agregar y exponer datos de maneras que ninguna regla simple podría detectar.
La deriva de permisos es otro desafío. En un mundo estático, podrías revisar el acceso a la integración una vez por trimestre. Pero las integraciones de IA pueden cambiar las capacidades o acumular acceso rápidamente, superando las revisiones periódicas. El acceso a menudo cambia silenciosamente cuando los roles cambian o se activan nuevas funciones. Un alcance que parecía seguro la semana pasada podría expandirse silenciosamente (por ejemplo, un complemento de IA que obtiene nuevos permisos después de una actualización) sin que nadie se dé cuenta.
Todos estos factores significan que las herramientas estáticas de seguridad y gobernanza de SaaS se están quedando atrás. Si solo observa las configuraciones de aplicaciones estáticas, los roles predefinidos y los registros posteriores a los hechos, no puede saber de manera confiable qué hizo realmente un agente de IA, a qué datos accedió, qué registros cambió o si sus permisos han superado la política en el ínterin.
Una lista de verificación para proteger a los copilotos y agentes de IA
Antes de introducir nuevas herramientas o marcos, los equipos de seguridad deben probar su postura actual.
Si varias de estas preguntas le resultan difíciles de responder, es una señal de que los modelos de seguridad estáticos de SaaS ya no son suficientes para las herramientas de inteligencia artificial.
Seguridad dinámica AI-SaaS: barreras de seguridad para aplicaciones de IA
Para abordar estas brechas, los equipos de seguridad están comenzando a adoptar lo que se puede describir como seguridad dinámica AI-SaaS.
A diferencia de la seguridad estática (que trata las aplicaciones como aisladas y sin cambios), la seguridad dinámica de AI-SaaS es una capa de protección adaptable impulsada por políticas que opera en tiempo real además de sus integraciones de SaaS y concesiones de OAuth. Piense en ello como una capa de seguridad viva que comprende lo que sus copilotos y agentes están haciendo en cada momento y se ajusta o interviene según la política.
La seguridad dinámica de AI-SaaS monitorea la actividad de los agentes de AI en todas sus aplicaciones SaaS, detectando violaciones de políticas, comportamientos anormales o signos de problemas. En lugar de depender de la lista de verificación de permisos del ayer, aprende y se adapta a cómo se utiliza realmente un agente.
Una plataforma de seguridad dinámica rastreará el acceso efectivo de un agente de IA. Si el agente toca repentinamente un sistema o conjunto de datos fuera de su alcance habitual, puede marcarlo o bloquearlo en tiempo real. También puede detectar cambios de configuración o cambios de privilegios al instante y alertar a los equipos antes de que ocurra un incidente.
Otro sello distintivo de la seguridad dinámica de AI-SaaS es la visibilidad y la auditabilidad. Debido a que la capa de seguridad media en las acciones de la IA, mantiene un registro detallado de lo que la IA hace en todos los sistemas.
Cada mensaje, cada archivo al que se accede y cada actualización realizada por la IA se pueden registrar de forma estructurada. Esto significa que si algo sale mal, digamos que una IA realiza un cambio no deseado o accede a un archivo prohibido, el equipo de seguridad puede rastrear exactamente qué sucedió y por qué.
Las plataformas de seguridad dinámicas AI-SaaS aprovechan la automatización y la propia IA para mantenerse al día con el torrente de eventos. Aprenden patrones normales de comportamiento de los agentes y pueden priorizar verdaderas anomalías o riesgos para que los equipos de seguridad no se ahoguen en alertas.
Podrían correlacionar las acciones de una IA en múltiples aplicaciones para comprender el contexto y señalar solo amenazas genuinas. Esta postura proactiva ayuda a detectar problemas que las herramientas tradicionales pasarían por alto, ya sea una fuga sutil de datos a través de una IA o una inyección rápida maliciosa que provoca que un agente se comporte mal.
Conclusión: adoptar barandillas adaptativas
A medida que los copilotos de IA asumen un papel más importante en nuestros flujos de trabajo SaaS, los equipos de seguridad deberían pensar en evolucionar su estrategia en paralelo. El antiguo modelo de seguridad SaaS de configurar y olvidar, con roles estáticos y auditorías poco frecuentes, simplemente no puede seguir el ritmo de la velocidad y la complejidad de la actividad de la IA.
El argumento a favor de la seguridad dinámica de AI-SaaS tiene que ver, en última instancia, con mantener el control sin sofocar la innovación. Con la plataforma de seguridad dinámica adecuada, las organizaciones pueden adoptar integraciones y copilotos de IA con confianza, sabiendo que cuentan con barreras de seguridad en tiempo real para evitar el uso indebido, detectar anomalías y hacer cumplir las políticas.
Están surgiendo plataformas dinámicas de seguridad AI-SaaS (como Reco) para ofrecer estas capacidades listas para usar, desde el monitoreo de los privilegios de AI hasta la respuesta automatizada a incidentes. Actúan como esa capa que falta además de OAuth y las integraciones de aplicaciones, adaptándose sobre la marcha a lo que hacen los agentes y garantizando que nada se pierda.
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| Figura 1: Descubrimiento de aplicaciones de IA generativa de Reco |
Para los líderes de seguridad que observan el aumento de los copilotos de IA, la seguridad SaaS ya no puede ser estática. Al adoptar un modelo dinámico, equipa a su organización con barandillas vivas que le permiten aprovechar la ola de la IA de forma segura. Es una inversión en resiliencia que dará sus frutos a medida que la IA continúe transformando el ecosistema SaaS.
¿Está interesado en saber cómo podría funcionar la seguridad dinámica de AI-SaaS para su organización? Considere explorar plataformas como Reco que están construidas para proporcionar esta capa de barandilla adaptable.
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