Explosión de
Herramientas de IA
velocidad de la innovación
Guía del comprador de soluciones de seguridad de datos basadas en IA
Evalúe y elija la solución adecuada para controlar y proteger la empresa impulsada por IA.
Reconociendo la necesidad:
Comprender los desafíos de seguridad de la IA genómica
¿Por qué la IA impulsa la productividad pero expone los datos?
Las herramientas de IA generativa están transformando la forma en que trabajan las organizaciones modernas, desbloqueando nuevos niveles de productividad, creatividad y automatización. Lo que comenzó con ChatGPT se ha convertido en un ecosistema amplio y en constante evolución de modelos, aplicaciones y capacidades integradas en toda la infraestructura empresarial.
La IA genómica ha pasado rápidamente de la experimentación a la adopción generalizada, convirtiéndose en un elemento clave para la innovación. Los empleados utilizan estas herramientas para programar más rápido, escribir mejor, analizar con mayor inteligencia y tomar decisiones con mayor rapidez. Sin embargo, esta transformación también ha introducido un paradigma de seguridad radicalmente nuevo, para el cual las arquitecturas tradicionales no están preparadas.
Este nuevo poder conlleva un nuevo riesgo: Fuga de datos a través de las interfaces de GenAILos datos comerciales confidenciales ya no se almacenan solo en archivos o se transmiten a través de aplicaciones autorizadas. Ahora se están:
- • Escrito directamente en las indicaciones de GenAI
- • Se ha pegado en cuentas corporativas y personales.
- • Cargado a herramientas de IA no autorizadas
- • Accesible mediante extensiones de navegador riesgosas
- • Se consume a través de aplicaciones de IA nativas directamente en el punto final.
Las soluciones de seguridad tradicionales, como SSE, DLP, CASB y EDR, no fueron diseñadas para comprender esta capa de interacción con IA moderna basada en el punto final. Como resultado, datos confidenciales como código fuente, información personal identificable, historiales médicos y secretos comerciales se filtran fuera de los límites corporativos, a menudo sin que nadie se dé cuenta.
Evaluación de los riesgos de fuga de datos de IA generativa en la empresa
A medida que las herramientas de IA general como ChatGPT se integran profundamente en los flujos de trabajo empresariales, abren inadvertidamente nuevas vías no controladas para la filtración de datos confidenciales. A diferencia de las herramientas SaaS tradicionales, los modelos de IA general ingieren y procesan entradas no estructuradas, a menudo sin visibilidad ni límites claros. Los CISO deben replantearse su estrategia de riesgos a la luz de estos cuatro desafíos emergentes:
Implicaciones en el mundo real: Entender lo que está en juego.
El uso indiscriminado de la IA genómica puede tener consecuencias irreversibles para las operaciones, las finanzas y la reputación de una organización. El código propietario y las hojas de ruta de productos compartidas con herramientas de IA genómica pueden conservarse o reutilizarse, lo que conlleva robo de propiedad intelectual, desventaja competitiva y responsabilidad legal. Del mismo modo, el intercambio accidental o intencional de información personal identificable e información de salud protegida mediante avisos puede provocar robo de identidad, infracciones normativas y demandas colectivas.
Más allá de la pérdida de datos, el mal uso de la IA genérica puede vulnerar marcos normativos como el RGPD, la HIPAA y la CCPA, exponiendo a su organización a multas, auditorías e incumplimientos, a menudo sin pruebas claras de la infracción. La confianza también está en juego: una sola filtración puede erosionar años de confianza de clientes y partes interesadas, afectar la imagen de marca y paralizar iniciativas empresariales cruciales.
Comprender sus opciones:
Recopilación de información
¿Qué tipo de IA está protegiendo?
No todos los sistemas de IA son iguales. Los desafíos de seguridad de la IA varían significativamente según el tipo de herramientas de IA que se utilicen y cómo las consuman los usuarios. Cuando se trata de proteger la IA en la empresa, es fundamental distinguir entre dos amplias categorías de uso de la IA, cada uno con diferentes perfiles de riesgo, partes interesadas y necesidades de seguridad:
Si bien ambas áreas son esenciales, requieren medidas de seguridad independientes. Esta guía se centra específicamente en la seguridad de la segunda categoría.
Al enfocarse en IA que consumesEsta guía proporciona un marco práctico para que los CISO y los equipos de seguridad protejan los datos confidenciales de las filtraciones a herramientas GenAI de terceros, sin frenar la innovación ni la productividad. Ayudamos a las organizaciones a supervisar y prevenir las fugas de datos ofreciendo controles DLP compatibles con GenAI y adaptados al entorno laboral actual.
Seguridad frente a productividad: la falsa elección.
Durante años, los responsables de seguridad se han visto obligados a elegir entre dos opciones: protegerlo todo o dejar que la productividad se descontrole. Las herramientas de IA de última generación no han hecho sino intensificar esta tensión. Con empleados que generan contenido más rápido, automatizan tareas y programan con la ayuda de asistentes de IA, las mejoras en la productividad son innegables. Pero también lo son los riesgos.
Muchos responsables de seguridad de la información (CISO) están justificadamente preocupados: ¿Cómo garantizar el uso seguro de la IA sin convertirse en el departamento del "no"?
La solución no reside en prohibiciones generalizadas ni en políticas restrictivas obsoletas. Bloquear ChatGPT puede cumplir con la normativa, pero también obliga a los usuarios a usar sus ordenadores personales, sin VPN, con herramientas de IA sin supervisión. Eso no es control. Eso crea un problema de IA encubierta desde el diseño.
Lo que se necesita es sutileza. La capacidad de decir:
Este equilibrio solo es posible con una seguridad nativa del navegador y sensible al contexto que opera en tiempo real, en el preciso momento de la interacción del usuario. Permite a las organizaciones potenciar la eficiencia de sus equipos mediante la IA, al tiempo que garantiza que los datos confidenciales nunca salgan de los límites de seguridad.
Criterios de consideración:
Enumeración de los requisitos para las soluciones de seguridad de GenAI
Cómo evaluar las soluciones DLP de GenAI
Para prevenir eficazmente la fuga de datos relacionada con la IA de generación (GenAI), las organizaciones necesitan un marco de trabajo diseñado específicamente para adaptarse a la forma en que se utilizan las herramientas de GenAI en entornos reales, a través de navegadores, plataformas SaaS y aplicaciones nativas.
Descubrimiento:
#1Objetivo:
Elimine los puntos ciegos identificando qué herramientas de GenAI existen en su entorno, quién las usa y cómo. El descubrimiento es la base de la seguridad de los datos de GenAI. Sin él, el riesgo no se puede medir ni mitigar.
Por qué importa:
La mayoría de las organizaciones subestiman significativamente la omnipresencia del uso de la IA genérica en equipos y flujos de trabajo. Desde herramientas independientes como ChatGPT y Gemini hasta funciones de IA integradas en aplicaciones SaaS de confianza, la IA genérica está presente en todas partes. Lo más preocupante es que los empleados suelen adoptar estas herramientas sin informar a los equipos de seguridad, lo que crea un ecosistema creciente de puntos de acceso a la IA no verificados y un desafío cada vez mayor para la IA en la sombra.
Requerimientos clave:
- Descubrimiento de aplicaciones: Detecta automáticamente todas las herramientas GenAI a las que se accede dentro de tu organización, ya sean plataformas basadas en navegador (como Claude o Perplexity), funciones de IA integradas en aplicaciones como Notion o Gmail, o extensiones de navegador que mejoran la productividad e interactúan con LLM.
- Mapeo de usuarios: Vaya más allá del uso de la aplicación para comprender quién interactúa con las herramientas de IA. Identifique tanto a los usuarios autenticados como a los no autenticados, realice un seguimiento de la actividad por rol o departamento y distinga entre el uso empresarial autorizado y las cuentas personales.
- Detección de sombras y de IA propia (BYOAI): Descubra herramientas introducidas por empleados ajenos al ámbito de las TI, como plataformas LLM de uso general, extensiones de IA y aplicaciones de escritorio nativas.
- Seguimiento de conversaciones: Descubre todas las interacciones pasadas y activas con las principales plataformas de GenAI, incluso cuando se accede a través de navegadores no gestionados o cuentas personales. Obtén información sobre el tipo de datos que se introducen (por ejemplo, código fuente, información financiera, información de identificación personal) y si incluyen información sensible o regulada.
Resultado:
Visibilidad total del uso real de la IA en la organización, abarcando usuarios, dispositivos, navegadores y aplicaciones. Al revelar riesgos ocultos como la IA en la sombra y el uso de herramientas de IA personales, la fase de descubrimiento permite formular políticas informadas, aplicar medidas coercitivas específicas y lograr una gobernanza más inteligente de la IA de última generación.
Monitoreo en tiempo real
#2Objetivo:
Obtenga información en tiempo real sobre el uso de GenAI: qué datos se comparten, dónde, cómo y quién los comparte. La monitorización transforma la visibilidad estática en conocimiento dinámico, lo que permite la detección proactiva de comportamientos de riesgo antes de que se produzcan incidentes.
Por qué importa:
Una vez detectado el uso de GenAI, el siguiente desafío es comprender el contexto y la sensibilidad de dicho uso. No todas las interacciones con GenAI son riesgosas, pero sin una monitorización en tiempo real, los equipos de seguridad no pueden diferenciar entre indicaciones inofensivas y exposiciones de datos de alto riesgo. Es necesario saber qué escriben, pegan o suben los empleados, y si se trata de propiedad intelectual sensible, datos personales o información regulada.
Requerimientos clave:
- Supervisión de la actividad del usuario: Captura telemetría de comportamiento granular y en tiempo real en la capa del navegador.
– Sesiones del navegador - Seguimiento sesiones del navegador para identificar a qué sitios web y aplicaciones acceden los empleados para GenAI.
- Monitor Inicios de sesión en la aplicación (SSO y no SSO)
– Analizar campos de entrada para detectar lo que los usuarios escriben, copian o pegan en las herramientas de GenAI, incluso en aplicaciones web o extensiones personalizadas.
- Monitor eventos de carga/descarga de archivos para detectar cuándo se comparten documentos o código con las herramientas de GenAI.
- Captura Títulos e historiales de chat desde plataformas GenAI para comprender la naturaleza y el contexto de las interacciones.
- Clasificación de datos: Clasifique el contenido que se introduce en las herramientas de GenAI para identificar y marcar la información sensible.
- Detectar Información personal identificable, información de salud protegida, código fuentey datos de pago
– La clasificación debería aprovechar una combinación de expresiones regulares patrones, keyword bibliotecas y contextuales lógica de validación para garantizar la precisión en todos los tipos de datos estructurados y no estructurados.
- Análisis del comportamiento de extensión: Analizar todas las extensiones de navegador con tecnología de IA instaladas por los usuarios.
- Revisión permisos otorgados (p. ej., acceso al portapapeles, lectura del DOM).
– Detectar qué sitios web ellos se comunican con
- Evaluar puntuación de riesgo basado en patrones de comportamiento, frecuencia de actualización, reputación del desarrollador, fuentes de inteligencia sobre amenazas, etc.
Resultado:
Con la monitorización implementada, las organizaciones obtienen información precisa y contextual sobre cómo se utilizan (y se abusan) las herramientas de GenAI. Sabrán qué datos confidenciales se exponen, a qué herramientas de GenAI y a través de qué canales. Esto sienta las bases para aplicar políticas y prevenir la pérdida de datos.
Cumplimiento
#3Objetivo:
Evite la fuga de datos a las herramientas de GenAI con políticas precisas y contextualizadas que garanticen la seguridad sin comprometer la productividad ni la innovación de los empleados.
Por qué importa:
La visibilidad sin medidas coercitivas es insuficiente. Para reducir realmente el riesgo de fuga de datos de GenAI, las organizaciones deben ir más allá de la monitorización pasiva e intervenir activamente cuando se detecte un comportamiento de riesgo. Sin embargo, los controles binarios tradicionales (bloquear/permitir) pueden frustrar a los usuarios y obstaculizar casos de uso legítimos de la IA. Lo que se necesita es una aplicación adaptativa y matizada que se ajuste a la intención del usuario y a la sensibilidad de los datos.
Requerimientos clave:
- Controles granulares: Incorpore precisión a su marco normativo aplicándola en función de:
– Categoría de dominio o herramienta (p. ej., ChatGPT frente a Copilot frente a herramientas de IA no verificadas)
– Identidad y rol del usuario (p. ej., cuentas corporativas frente a cuentas no corporativas, ingeniería frente a finanzas)
– Postura del dispositivo (p. ej., gestionado por la empresa frente a BYOD)
– Contexto de la sesión (p. ej., navegación de incógnito o inicios de sesión SaaS no gestionados)
– Geolocalización/IP (p. ej., restringir el uso desde países o redes no confiables)
– Actividad entre dominios (p. ej., Salesforce → WeTransfer.com)
– Actividad de identidad cruzada (p. ej., corporación → no corporación)
- Definir reglas para diferentes acciones: Carga de archivos, copiar/pegar, datos introducidos en campos de entrada, intentos de inicio de sesión en plataformas GenAI, navegación, uso de extensiones.
Esto garantiza que solo los usuarios autorizados, desde dispositivos seguros, puedan interactuar con las herramientas de GenAI y únicamente bajo las condiciones adecuadas.
- Modos de aplicación flexibles: Adapte el nivel de aplicación de la normativa según el contexto.
– Permitir: Permitir la interacción si el riesgo es bajo.
– Monitor: Registrar la actividad para auditoría sin interrupciones.
– Advertir: Alertar a los usuarios en tiempo real si su acción puede dar lugar a una infracción.
– Omisión con justificación: Permitir excepciones para usuarios de alta confianza con aprobaciones basadas en políticas y captura de justificaciones.
– Bloquear: Impida por completo las acciones o el acceso a herramientas que puedan suponer un riesgo.
– Redactar: Enmascarar o eliminar automáticamente los datos confidenciales (por ejemplo, tokenizar la información de identificación personal o ofuscar el código fuente).
Este enfoque escalonado ayuda a evitar obstáculos a la productividad al tiempo que protege los datos confidenciales.
- Experiencia de usuario personalizable: Empoderar y educar a los empleados en el momento con experiencias de políticas personalizadas.
– Personalizado mensajes de marca En consonancia con el tono de la empresa.
– Explique por qué se bloqueó una acción o se emitió una advertencia.
- Ofrezcan enlaces a herramientas de IA aprobadas o pautas de uso.
Fomentar el cumplimiento de las normas en lugar de penalizar la productividad.
Resultado:
Las organizaciones obtienen protección en tiempo real, basada en políticas, que impide que los datos confidenciales se filtren a las herramientas de IA genérica sin recurrir a prohibiciones drásticas ni generar obstáculos para el uso autorizado de la IA. La aplicación de las normas se convierte en un facilitador de la productividad, no en un cuello de botella.
Arquitectura adaptada: Diseñada para la pila de IA moderna.
#4Objetivo:
Asegúrese de que la solución se integre a la perfección con su entorno existente y ofrezca cobertura dondequiera que se utilice la IA genérica: en el navegador.
Por qué importa:
Las arquitecturas tradicionales dependen de interceptores de red o agentes en los puntos finales, pero GenAI opera en tiempo real, dentro de los navegadores, en aplicaciones, extensiones y dispositivos no administrados. Su solución DLP de GenAI debe funcionar donde reside el riesgo, sin interrumpir a los usuarios ni requerir modificaciones en la infraestructura.
Requerimientos clave:
- Implementación nativa en el navegador: Funciona directamente en el navegador, capturando las interacciones de GenAI en tiempo real sin necesidad de agentes en los puntos finales.
- Arquitectura sin agentes: Se implementa sin integraciones a nivel del sistema operativo ni cambios de configuración en los equipos de los usuarios.
- Cambio cero en la infraestructura: No es necesario modificar el tráfico de red ni la configuración del navegador.
- Compatibilidad con múltiples navegadores y aplicaciones: Cubre todos los navegadores principales y las principales PWA nativas de GenAI.
Resultado:
Integración perfecta en su infraestructura actual con amplia visibilidad y protección a nivel superficial, sin fricciones ni compromisos.
Implementación y gestión
#5Objetivo:
Minimice los gastos operativos y garantice una implementación sencilla en todo su entorno.
Por qué importa:
Las soluciones de seguridad deben proteger, no entorpecer. Si una solución es difícil de implementar o administrar, no será escalable. Se necesita un retorno de la inversión inmediato, resistencia a la manipulación y control centralizado, especialmente en los entornos descentralizados y centrados en el navegador actuales.
Requerimientos clave:
- Despliegue sin agentes: No requiere instalación a nivel de dispositivo; se implementa instantáneamente a través de la infraestructura de navegador existente o MDM.
- Gestión centralizada de políticas: Cree, aplique y actualice políticas desde una única consola para usuarios, navegadores y dispositivos.
- Controles a prueba de manipulaciones: Resistente a la interferencia del usuario, la desinstalación o la evasión, incluso en entornos no gestionados o con dispositivos personales en el trabajo (BYOD).
- Sin gastos administrativos adicionales: Configuración mínima. Se puede integrar con SSO y servicios de directorio para una incorporación sencilla.
- Rápida obtención de valor: Cobertura total en cuestión de horas, no de semanas.
Resultado:
Despliegue sencillo con protección de alto impacto, que proporciona a los equipos de seguridad mayor control sin complejidad adicional.
Experiencia del usuario final: invisible pero eficaz.
#6Objetivo:
Garantizar el uso de GenAI sin interrumpir los flujos de trabajo, frustrar a los usuarios ni frenar la innovación.
Por qué importa:
La seguridad solo funciona si se adopta. Las soluciones demasiado estrictas se eluden o se abandonan. Se necesita una aplicación fluida que eduque y empodere a los usuarios a la vez que los protege.
Requerimientos clave:
- Aplicación transparente para el usuario: Funciona en segundo plano sin ralentizar las aplicaciones ni los dispositivos.
- Políticas que tienen en cuenta el flujo de trabajo: Permite el uso legítimo de GenAI al tiempo que bloquea las conductas de alto riesgo.
- Controles que preservan la productividad: La aplicación inteligente de las normas garantiza que los ingenieros, los profesionales del marketing y los analistas puedan aprovechar la IA de forma segura sin encontrar obstáculos.
- Experiencia de usuario personalizable: Los mensajes explicativos, personalizados y con la imagen de marca de la empresa, guían a los usuarios en el momento, fomentando un comportamiento seguro a través de la educación, no del castigo.
Resultado:
La seguridad se convierte en un socio silencioso de la innovación, protegiendo a los usuarios sin interponerse en su camino.
Preparados para el futuro: Diseñados para evolucionar con GenAI
#7Objetivo:
Garantice una protección a largo plazo eligiendo una solución que se adapte a la rápida evolución de las herramientas y los riesgos de la IA genómica.
Por qué importa:
El panorama de la IA general cambia cada semana. Constantemente surgen nuevas herramientas, nuevos casos de uso y nuevas vulnerabilidades. Necesitas una solución adaptable y con visión de futuro.
Requerimientos clave:
- Cobertura independiente de la herramienta: Funciona con herramientas GenAI conocidas y desconocidas, incluidas aquellas que aún no están en el mercado.
- Modelado dinámico de riesgos: Adapta la aplicación de las normas en función de los patrones de amenazas emergentes, los comportamientos de uso y los avances en la gestión del lenguaje natural (LLM).
- Expansión continua: Se actualiza periódicamente para ser compatible con nuevos navegadores, extensiones, plataformas de IA y requisitos de cumplimiento normativo.
- Detección impulsada por IA: Aprovecha el aprendizaje automático para evolucionar al ritmo del panorama de amenazas sin depender únicamente de reglas estáticas.
Resultado:
Protección que se adapta al crecimiento del uso de la IA genómica y sus riesgos asociados.
En resumen:
Elija una solución que mantenga el equilibrio entre seguridad y productividad.
La adopción de herramientas de IA general en las empresas es inevitable y se está acelerando. Pero si bien estas herramientas liberan una enorme productividad e innovación, también introducen nuevos desafíos de seguridad en constante evolución que los controles tradicionales simplemente no fueron diseñados para manejar.
Elegir la plataforma de seguridad GenAI adecuada ya no es una opción, sino un elemento fundamental para proteger los datos de su organización, garantizar el cumplimiento normativo y permitir un uso seguro y escalable de la IA en todos los equipos y flujos de trabajo. La solución idónea ofrecerá más que visibilidad: proporcionará monitorización en tiempo real, una aplicación precisa de las normativas y una integración perfecta con su arquitectura existente sin ralentizar su negocio.
Utilice esta guía y la lista de verificación adjunta para evaluar rigurosamente las posibles soluciones. Busque plataformas que no solo sean eficaces hoy, sino que también estén diseñadas para adaptarse a las herramientas, los riesgos y las regulaciones del futuro.
No espere a que sus datos ya estén en el modelo de IA de otra persona; comience a asegurar su futuro impulsado por IA ahora mismo con LayerX.
Cómo puede ayudar LayerX
Visibilidad del 100%
Detecta todas las aplicaciones GenAI en uso y obtén visibilidad completa de toda la actividad del usuario en cualquier aplicación GenAI.
Controlar el acceso a GenAI
Restringir el uso de aplicaciones de IA no autorizadas y garantizar el acceso seguro a las aplicaciones de IA autorizadas mediante cuentas corporativas.
Prevenir la fuga de datos de IA
Implementar medidas de seguridad de última milla para la IA con el fin de evitar que los usuarios compartan datos confidenciales con las herramientas de GenAI.
Proteger de las extensiones de IA
Identificar y bloquear las extensiones de navegador con IA riesgosas que exponen datos confidenciales del usuario a motores de IA externos.
LayerX es una plataforma de seguridad integral y sin agentes que ayuda a las organizaciones a prevenir la fuga de datos de IA, ofreciendo visibilidad y control completos sobre cualquier aplicación de IA autorizada o no autorizada, y bloquea la exposición de datos confidenciales en tiempo real sin afectar la experiencia del usuario.
LayerX permite a las organizaciones detectar y aplicar políticas directamente en estas aplicaciones, en la última milla, directamente en el navegador. Las organizaciones pueden definir políticas basadas en la identidad del usuario, el estado del dispositivo, la categoría del sitio web, la sensibilidad de los datos, etc., para crear políticas de seguridad personalizadas con diversas opciones de aplicación, desde la simple monitorización hasta la advertencia a los usuarios con mensajes personalizables, pasando por el enmascaramiento de datos confidenciales o el bloqueo total de sus acciones.
Para obtener más información sobre cómo LayerX puede ayudarle a prevenir la fuga de datos a través del navegador, visite www.layerxsecurity.com y programe una demostración hoy mismo.
La plataforma todo en uno de inteligencia artificial y seguridad del navegador
La plataforma de seguridad de navegador e IA sin agentes de LayerX protege a las empresas contra los riesgos más críticos de IA, SaaS, web y fuga de datos en cualquier navegador, aplicación, dispositivo e identidad, sin afectar la experiencia del usuario.
Se integra con todos los navegadores comerciales, de IA y empresariales.
La plataforma de seguridad LayerX
LayerX, que se ofrece como una extensión de navegador empresarial, proporciona las capacidades de visibilidad y control más completas sobre los riesgos de IA y navegación, que incluyen:
Seguridad del uso de la IA
DLP GenAI
Prevenir la fuga de datos confidenciales en herramientas de IA
Protección de navegadores con IA
Proteja los navegadores de IA contra ataques y explotación
Descubrimiento de IA de sombras
Descubra y aplique medidas de seguridad en todas las aplicaciones de IA
Control de acceso con IA
Restringir el acceso de los usuarios a herramientas o cuentas de IA no autorizadas
Prevención del uso indebido de la IA
Protéjase contra inyecciones rápidas, violaciones de cumplimiento y más
Validación de respuesta de IA
Garantizar la validez de la respuesta de la IA y la seguridad de los datos.
Seguridad del navegador empresarial
DLP web/SaaS y amenazas internas
Evite la fuga de datos en todos los canales web.
Gestión de extensiones del navegador
Detecta y bloquea extensiones de navegador riesgosas en cualquier navegador
Seguridad de SaaS y SaaS en la sombra
Descubra el SaaS "en la sombra" y aplique controles de seguridad para el SaaS.
navegación segura
Proteja toda la actividad de navegación contra vulnerabilidades web.
Protección de identidad SaaS
Descubra y proteja identidades SaaS corporativas y personales
BYOD y acceso seguro
Acceso remoto seguro a SaaS por parte de contratistas y BYOD