Los asistentes y agentes de IA están cambiando nuestra forma de trabajar. Para protegerlos, las organizaciones deben conseguir que la seguridad de la IA y la seguridad de los datos funcionen como un solo sistema.
Hoy día la IA es parte activa de nuestra forma de trabajar. Los empleados la utilizan para crear, analizar y decidir, los asistentes de IA obtienen información de los sistemas empresariales y los agentes de IA cada vez más actúan en nombre de los usuarios.
Aunque cada interacción con la IA es, en última instancia, una interacción con los datos, la mayoría de las organizaciones abordan aún por separado los riesgos asociados a la IA y a los datos. Esa separación crea un punto ciego. Las herramientas de seguridad de la IA pueden ver lo que hace un agente y por qué, pero no los datos sensibles que hay detrás. Las herramientas de seguridad de los datos, por otro lado, ven dónde residen los datos sensibles y quién o qué puede acceder a ellos, pero no lo que intenta conseguir un agente de la IA.
Imaginemos un agente de la cadena de suministro con un objetivo legítimo, que recibe una inyección de prompts ocultos en su propia fuente de datos con instrucciones para que extraiga registros de todos los proveedores y se salte los controles de auditoría. El control de acceso por sí solo no lo detectará, porque el agente tiene credenciales válidas. La intención sin acceso no sirve de nada. El acceso sin intención no permite ver el contexto. Se necesita un único sistema inteligente.
Un sistema agéntico para los riesgos de la IA y los datos
Por eso, Proofpoint presenta el primer sistema agéntico de seguridad de los datos y la IA del sector, que ofrece seguridad de los datos con conocimiento de la intención y seguridad de la IA con conocimiento del acceso y se basa en una premisa sencilla: la seguridad de la IA y la seguridad de los datos deben abordarse como un solo sistema. Proofpoint Knowledge Graph, la base de este sistema, integra en un único lugar la intención, el acceso, la identidad, el comportamiento y el contexto de los datos. Los tres nuevos agentes se basan en esta visión integral y compartida del riesgo, en lugar de operar con información parcial.
Las interacciones de la IA entre identidades, datos y aplicaciones se multiplican ahora a velocidad ultrarrápida. La investigación manual y las reglas estáticas no pueden seguir el ritmo, como tampoco los analistas humanos que trabajan solos. El sistema está diseñado para cerrar esa brecha:
- Detección sin intervención: Data and AI Detection Agent conecta la intención, el acceso y el comportamiento en una única señal, agrupando los hallazgos de DLP relacionados y vinculando los comportamientos de los usuarios para priorizar los riesgos que más importan, de modo que los analistas puedan actuar, en lugar de limitarse a ajustar las reglas.
- Investigación instantánea: Data and AI Investigation Agent clasifica automáticamente las alertas de DLP, las cadenas de riesgo y las acciones de pérdida de datos, reconstruyendo lo ocurrido en los ámbitos de los datos, la identidad y el comportamiento. Es para la seguridad de la IA lo que supuso Tesla para la automoción: la investigación deja de ser un proceso manual y pasa a ser prácticamente instantánea.
- Optimización de la protección: Data and AI Remediation Agent transforma los resultados de la investigación en medidas concretas, desde la corrección de problemas de acceso y de datos excesivamente expuestos o compartidos hasta la optimización de políticas de DLP, todo ello con supervisión humana de las decisiones de mayor impacto, para que las correcciones se apliquen en cuanto surjan los riesgos, en lugar de quedar a la espera en una cola de tickets.
Las personas mantienen el control y aprueban las acciones de mayor impacto, mientras que las tareas rutinarias de detección, investigación y corrección se automatizan. Los equipos pueden centrarse en la evaluación, el gobierno y el riesgo empresarial, en lugar de dedicarse a gestionar un gran volumen de alertas.
Controles profundos para la IA y los datos
Las herramientas puntuales separan el comportamiento de la IA del riesgo de los datos. Proofpoint reúne la seguridad de la IA en tiempo de ejecución, la DSPM, el gobierno del acceso a los datos, la DLP y la gestión de amenazas internas en un único plano de control. Así, los equipos pueden determinar lo que puede hacer la IA, a qué datos puede acceder y si debe permitirse cada acción.
Cada uno de estos aspectos también se refuerza de forma independiente:
- La seguridad de la IA en tiempo de ejecución descubre aplicaciones autorizadas, IA no aprobadas (Shadow AI), agentes y servidores MCP, y protege la actividad en tiempo de ejecución mediante la identidad, la intención y el acceso. Los equipos pueden definir reglas empresariales en lenguaje natural y aplicarlas automáticamente, sometiendo a los agentes que actúan en nombre de una persona al mismo nivel de control que a la propia persona.
- La gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM) con gobierno de acceso incorpora la corrección autónoma de accesos, que elimina los permisos excesivos sin necesidad de ticket, la clasificación adaptable de los datos con IA, entrenada con el contexto empresarial, y un gobierno que integra a personas, agentes e identidades no humanas en un único modelo de acceso. Por fin, el gobierno del acceso se adapta a la forma de trabajar.
- La prevención de pérdida de datos multicanal añade políticas de DLP generadas con IA sin intervención manual, que los equipos aprueban en lugar de redactar desde cero, investigación agéntica, que obtiene el contexto y resuelve las alertas automáticamente, y una DLP en tiempo real para Claude en los prompts de IA. La DLP se convierte en un sistema que funciona, aprende y mejora.
- La gestión de amenazas internas incorpora la predicción del riesgo interno mediante cadenas de riesgo que conectan automáticamente las señales de alerta temprana, la investigación agéntica y la gestión de casos impulsada por agentes. Esta última reúne las pruebas, el flujo de trabajo y la resolución en un único registro. El riesgo interno deja de abordarse mediante investigaciones a posteriori para permitir una intervención más temprana.
Los componentes Semantic Business Policies y Agentic Insights permiten a los equipos gobernar la IA sin tener que redactar políticas complejas ni anticipar todos los riesgos.
Proofpoint Semantic Business Policies traduce los requisitos en lenguaje natural en controles de IA exigibles, evaluando las acciones por intención, no solo por permisos. Agentic Insights utiliza razonamiento autónomo para detectar riesgos que aún no se han definido y convertir automáticamente los hallazgos validados en nuevas políticas, de modo que el gobierno mejore a medida que evoluciona el uso de la IA.
Juntos, estos controles funcionan con un único sensor, un único espacio de trabajo y una única capa MCP: un solo agente de endpoints, en lugar de cuatro despliegues independientes; una consola desde la que se investigan todos los hallazgos de los cuatro dominios de riesgo; y una capa de integración única a través de la cual se conectan todos los agentes de IA.
Unificación del análisis de riesgos en un único grafo de conocimiento
Todos los controles (detección, investigación, seguridad de la IA en tiempo de ejecución, DSPM, DLP, gestión de amenazas internas e implementación de políticas) parten de una misma base: Proofpoint Knowledge Graph. Este grafo conecta la sensibilidad de los datos, la identidad, los permisos de acceso, la actividad de la IA, el comportamiento de los usuarios y agentes, las decisiones sobre políticas y las señales de intención, con el fin de ofrecer una visión unificada del riesgo.
Al operar todos los controles a partir del mismo grafo, los equipos pueden determinar si un acceso es adecuado, si un comportamiento es inusual, si hay datos sensibles expuestos o si debe permitirse una acción de IA. A continuación, pueden priorizar los riesgos, investigar y reconstruir incidentes con mayor rapidez, y actuar antes de que se extienda la exposición.
Un sistema agéntico para acelerar la adopción de la IA
La IA debería impulsar el negocio, no obligar a elegir entre innovación y control. Las organizaciones necesitan tener la confianza para poner la IA en manos de los empleados, desplegar agentes en flujos de trabajo críticos y conectar la IA con los datos empresariales sin incrementar el riesgo. Eso requiere un sistema que unifique seguridad profunda de la IA, seguridad profunda de los datos, inteligencia compartida y operaciones agénticas.
Con el sistema agéntico de seguridad de los datos y la IA de Proofpoint, los clientes pueden adoptar la IA más rápidamente, mantener el control de los datos sensibles, reducir la carga operativa y adelantarse a las amenazas emergentes.
Disponibilidad
Las soluciones existentes de Proofpoint de seguridad de la IA en tiempo de ejecución, DSPM/DAG, DLP multicanal y gestión de amenazas internas ya están disponibles. DLP Triage Agent está ya disponible en EE. UU. y Europa. Las nuevas funcionalidades de seguridad de la IA en tiempo de ejecución, DSPM/DAG, DLP y gestión de riesgos se esperan próximamente, mientras que se prevé que los tres agentes (Data and AI Detection Agent, Data and AI Investigation Agent, Data and AI Remediation Agent), junto con las herramientas Semantic Business Policies y Agentic Insights para las políticas de seguridad de la IA, estén disponibles en el primer trimestre de 2027.