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    DevSecAIOps Seguridad para el desarrollo con IA

    Un marco para reducir riesgo, acelerar decisiones y reforzar el SSDLC en entornos asistidos por inteligencia artificial

    Un whitepaper sobre cómo adaptar seguridad y SSDLC al desarrollo asistido por IA.

    Incluye datos, riesgos y una hoja de ruta DevSecAIOps para desarrollo y seguridad.

    Contexto

    El desarrollo con IA avanza más rápido que la seguridad tradicional

    Estas cifras resumen el cambio de escenario: más código generado con IA, más superficie de riesgo y menos margen para depender solo de revisiones manuales o herramientas heredadas.

    46%

    Código generado con GitHub Copilot para usuarios activos (hasta 61% en Java)

    86%

    Tasa de fallo XSS en Java generado por IA (la vulnerabilidad individual más alta medida)

    45%

    Muestras de código generado por IA con fallos OWASP Top 10 — informe Veracode 2025 (100+ LLM)

    90%

    Ingenieros en entornos empresariales que usarán asistentes de código con IA en 2028 (Gartner)

    2,74×

    Más defectos en código generado por IA frente a código escrito por humanos

    <5%

    Falsos positivos en herramientas nativas de IA (frente al 30–60% del SAST heredado tipo Checkmarx / Veracode)

    «La especificación es el nuevo perímetro de seguridad.»

    Desarrollo guiado por especificaciones: el mayor impacto no está en el análisis a posteriori, sino en definir requisitos de seguridad antes de que los sistemas de IA generen código.

    Estructura

    Qué encontrarás

    Seis ideas para entender el problema, el cambio de enfoque y la propuesta operativa.

    1. 01

      La paradoja de la velocidad

      La IA genera código más rápido de lo que los controles tradicionales pueden revisar.

    2. 02

      Por qué la seguridad heredada ya no basta

      El cambio no es incremental: hace falta nueva arquitectura, no solo más escáneres.

    3. 03

      La revolución de la seguridad nativa en IA

      Las nuevas plataformas combinan contexto, automatización y visibilidad de código a nube.

    4. 04

      Seguridad guiada por especificaciones

      Definir requisitos antes de generar código reduce riesgo y acelera validación.

    5. 05

      Guía de transición

      El whitepaper propone una hoja de ruta en cuatro fases para evolucionar sin fricción.

    6. 06

      AI Security Studios

      El cierre conecta el marco con capacidades reales de implantación y operación.

    Plain Concepts

    AI Security Studios

    Servicios especializados para proteger sistemas de IA: gobernanza, arquitectura, SSDLC con IA y defensa en tiempo de ejecución.

    • Arquitectura de seguridad de IA Diseño y gobierno para un uso de IA seguro, alineado con normativa y resiliente ante fallos.
    • IA ofensiva Ejercicios y pruebas reforzados con IA para endurecer defensas antes que los atacantes.
    • Seguridad con agentes Centro de operaciones con clasificación, enriquecimiento, correlación y orquestación asistidos por IA.
    • DevSecAIOps Ciclo seguro de código a nube: SSDLC con IA y priorización dinámica del riesgo en el flujo de entrega.
    • 19+ años de innovación tecnológica
    • 100+ despliegues complejos de IA