No es automatización. Decision Intelligence.
La mayoría de la «seguridad con IA» es un chatbot atornillado a la automatización. La nuestra es un equipo: Lucy, el único agente con el que habla, y los especialistas con nombre detrás de ella, aprendidos de 35 años operando redes complejas. Una sola puerta, soberana, con responsabilidad humana.
Modelos los tiene todo el mundo.
Casi nadie tiene los datos para enseñarlos.
Las mayores victorias en IA no vienen de la automatización genérica, vienen de aprender el know-how propio de una empresa dentro del modelo. La frontera lo demostró: un sistema que aprendió a razonar sobre código real encontró miles de fallos que las personas pasaron por alto. La lección para la seguridad es la misma, el foso no es el modelo, es la experiencia que puede enseñarle.
La nuestra son 35 años operando entornos complejos en cientos de clientes, millones de decisiones, incidentes y resoluciones reales. Ese es el combustible. Así lo convertimos en inteligencia.
▸ Operational Intelligence, integrada, la experiencia embebida en la plataforma, no encerrada tras la capa de servicio gestionado. El principio de diseño: centralizar la base, distribuir la inteligencia, y hacer que cada capacidad sea operable por flujos de IA, no solo por personas expertas.
Tres ingredientes hacen una IA que aprende.
Una IA que aprende necesita más que logs. Necesita know-how estático, datos transaccionales en vivo y una ontología que los conecte por significado, para que los agentes razonen sobre lo que de verdad ocurre, en lugar de cotejar cadenas.
Know-how estático
35 años de playbooks, configuraciones de firewall, resoluciones L3, arquitecturas & conocimiento de amenazas
Telemetría transaccional
Logs en vivo, NetFlow, eventos de firewall & proxy, identidad & tráfico SASE
Contexto de amenaza & mundo
CVE, MITRE ATT&CK, feeds soberanos de threat-intel, contexto de activos & negocio
La Open Systems Security Ontology
Un grafo de conocimiento vivo que enlaza activos ↔ identidades ↔ tráfico ↔ amenazas ↔ resoluciones. La experiencia estática y la telemetría en vivo se vuelven un único modelo semántico sobre el que los agentes pueden razonar.
Predecir
Ver el incidente antes de que ocurra
Validar
Distinguir el riesgo real del ruido
Actuar
Resolver dentro de su perímetro
▸ Estático + transaccional + ontología, las tres cosas que exige una IA que aprende de verdad. Esta es la parte que los competidores no pueden atajar.
Replica el
workflow L3.
Nuestros ingenieros de Mission Control y partners tecnológicos entrenan a los agentes con datos reales de tickets para el análisis automatizado de causa raíz. «Replicado» significa que el agente habría ejecutado exactamente los mismos pasos y herramientas que un ingeniero de nivel 3 humano.
- ▸ Entrenado con logs, datos de firewall & de tickets de 35 años de operación
- ▸ Límites de aprobación human-in-the-loop
- ▸ Funciona 24/7, escala cuando importa
Las preguntas que quitan el sueño a los CISO desde Mythos.
La IA no solo ayudó a los defensores, reescribió la economía del atacante. Estos son los tres problemas que todo CISO tiene ahora, y cómo los respondemos.
La carrera del parche ahora es de horas
La IA encuentra y arma fallos más rápido de lo que usted puede parchear. Nuestra respuesta: virtual patching en el SASE edge, neutralizamos una ruta de exploit en la red antes de que pueda desplegar el arreglo.
La inundación de falsos positivos
Los escáneres de IA ahogan a los equipos de dev, con tasas de falsos positivos reportadas cercanas al 70 %. Nuestra respuesta: validación anclada en décadas de incidentes triados, para que solo el riesgo real y alcanzable llegue a una persona. El backlog deja de crecer.
El fallo está en su proveedor
La mayor exposición vive ahora en su cadena de suministro, y no puede obligarlos a parchear. Nuestra respuesta: contenemos en el edge para que un fallo sin parchear de un proveedor sea sencillamente inalcanzable, y evaluamos a los proveedores críticos de forma continua, prevalidados con herramientas de frontier lab.
▸ Porque nos pertenecen la red y la seguridad, podemos actuar donde otros solo pueden alertar, el propio tráfico SD-WAN se convierte en un activo de IA.
Un sistema compuesto, no un chatbot en un wrapper.
Model-agnostic, sovereign-first
Sin lock-in a un único LLM. El mejor modelo por tarea, desplegable dentro de su región, para que sus datos permanezcan en su jurisdicción.
Anclado, no adivinando
Cada respuesta se ancla en la ontología, en telemetría real y en evidencia histórica, con citas, no generación libre.
Autonomía acotada
Proponer → aprobar → actuar dentro de límites. Dry-run antes de aplicar, rollback instantáneo, procedencia completa de las decisiones.
▸ Prueba, no promesa: los agentes se reproducen contra miles de incidentes L3 históricos, ¿hicieron lo que hizo la persona?
Construido para la próxima era de la seguridad. Roadmap
Las amenazas de la era de la IA necesitan nuevas capas. Estas son las posiciones hacia las que construimos, ancladas en la misma ontología.
AI Control Tower
RoadmapPronto cada equipo ejecutará sus propios agentes autónomos con sus propios permisos. Los gobernamos, qué pueden hacer, cómo se comportan, y los detenemos cuando se desvían. Zero-trust, aplicado a la propia IA.
Identity Governance Layer
RoadmapLas identidades internas son la próxima línea de frente. Una capa de gobernanza continua comprueba la intención y el contexto en cada acción privilegiada, para que unas credenciales robadas aun así no puedan causar daño real.
Cyber-Resilience
RoadmapCuando le golpean, la velocidad de recuperación gana a todo. La contención impulsada por IA limita la propagación y restaura un estado seguro verificado, la resiliencia como capacidad de primera clase, no una ocurrencia tardía.
Threat-Intel Sovereignty
RoadmapA medida que las naciones restringen el intercambio de inteligencia entre fronteras, su cadena de suministro de threat-intel es a la vez un activo y una exposición. Curamos feeds soberanos que respetan su jurisdicción, y gestionamos la dependencia para que no pueda convertirse en un punto único de fallo. Un riesgo geopolítico, convertido en ventaja.
Tres preguntas para cada proveedor de IA.
Nosotros incluidos.
Nadie debería comprar «tenemos IA» por confianza. Estas tres preguntas separan un sistema real de un wrapper, y aquí es donde respondemos cada una por escrito, sin gate, sin demo requerida.
1. ¿De qué está hecho?
- BlogEl 95 % de los pilotos de IA fracasan. Esto es lo que aprendimos.Siete lecciones de llevar la IA a producción dentro de una empresa global regulada.
- BlogMás allá del ruido: beneficios reales de la IA en SASELo que la IA hace de verdad una vez que se apoya en datos de red y seguridad en vivo.
- Perfil de agenteLucy, y el equipo tras ellaEl único agente con el que habla, y los especialistas que le reportan.
2. ¿Quién responde cuando actúa?
- BlogPor qué el «human-in-the-loop» está fallandoHacer clic en aprobar una propuesta de la máquina no es lo mismo que asumir la decisión.
- BlogLa IA está cambiando la ciberseguridad. La responsabilidad decide si funciona.Velocidad sin un responsable no es seguridad, solo adivinar más rápido.
- Perfil de agenteArgus, el triaje de la gatewayQué atraparon las gateways, y si importaba, en una frase.
3. ¿Dónde acaban sus datos?
- BlogSoberanía de la IA: la cuarta capa de riesgo que no ha auditadoSu proveedor de modelo es una cuestión de jurisdicción, no solo de compras.
- Blog¿Dónde se almacenan realmente sus datos?Siga los datos más allá del mapa de marketing, hasta la región real.
- Trust CenterCertificaciones, jurisdicciones, límitesEl perímetro auditado dentro del cual pueden ejecutarse los modelos y los agentes.
▸ Cada respuesta de arriba es pública y sin muro de pago. Cuando un proveedor solo puede responder estas tres bajo NDA, eso también es una respuesta.
De qué está hecha nuestra IA.
Las preguntas que hace un CISO en cuanto alguien dice autónomo.
¿Qué distingue a su IA de la «IA» de todos los demás?
¿Es un chatbot con un wrapper alrededor de un modelo fundacional?
¿Mis datos entrenan un modelo del que se benefician otros clientes?
¿Puede la IA cambiar mi red por su cuenta?
¿Qué agentes puedo usar realmente hoy?
¿Cómo saben que el agente acierta? ¿Qué pasa cuando se equivoca?
¿Dónde se ejecutan los modelos y en qué jurisdicción?
Ya tenemos un SIEM y un SOC. ¿Dónde encaja esto?
¿Cómo compruebo algo de esto sin firmar un NDA?
Pregunte de qué está hecha nuestra IA.
35 años, aprendidos en una ontología y un elenco de agentes, soberano, anclado, con responsabilidad humana.