Los equipos de seguridad empresarial están implementando cada vez más plataformas de seguridad de inferencia para combatir una nueva ola de ataques en tiempo de ejecución habilitados por la IA, impulsados por la reducción del margen de maniobra para los atacantes y las limitaciones de las medidas de seguridad tradicionales. Estos ataques explotan vulnerabilidades durante la fase de ejecución de los agentes de IA, donde los tiempos de irrupción se miden en segundos, superando con creces las horas o los días que se tardan en implementar los parches.

Este cambio está impulsando a los CISO a buscar soluciones que proporcionen visibilidad y control en tiempo real sobre las aplicaciones de IA en producción. Según el Informe Global de Amenazas 2025 de CrowdStrike, los tiempos de irrupción se han reducido a tan solo 51 segundos, lo que significa que los atacantes pueden pasar del acceso inicial al movimiento lateral dentro de una red antes de que los equipos de seguridad siquiera reciban una alerta. El informe también reveló que el 79% de los ataques detectados no contenían malware, sino que se basaban en técnicas de "teclado manual" que eluden las defensas tradicionales de los endpoints.

Mike Riemer, CISO de campo en Ivanti, destacó el ritmo acelerado de la conversión en arma tras la publicación de los parches. "Los actores de amenazas están realizando ingeniería inversa de los parches en 72 horas", dijo Riemer a VentureBeat. "Si un cliente no aplica el parche en las 72 horas siguientes a su publicación, está expuesto a la explotación. La velocidad ha aumentado enormemente gracias a la IA". Este rápido ciclo de explotación está obligando a las organizaciones a replantearse sus estrategias de aplicación de parches y a adoptar medidas de seguridad más proactivas.

Las soluciones de seguridad tradicionales a menudo carecen de la visibilidad y el control necesarios para supervisar y proteger eficazmente las aplicaciones de IA en tiempo de ejecución. Las plataformas de seguridad de inferencia abordan esta carencia proporcionando una supervisión en tiempo real del comportamiento de los modelos de IA, detectando anomalías y evitando el acceso o la manipulación no autorizados. Estas plataformas suelen emplear técnicas como el análisis del comportamiento, la detección de anomalías y el control de acceso para proteger las aplicaciones de IA de los ataques en tiempo de ejecución.

Se espera que la creciente sofisticación y velocidad de los ataques habilitados por la IA impulsen aún más la adopción de plataformas de seguridad de inferencia en los próximos años. A medida que la IA se integre más profundamente en los procesos empresariales críticos, la necesidad de una seguridad robusta en tiempo de ejecución no hará más que intensificarse. Las empresas que no se adapten a este panorama de amenazas en evolución corren el riesgo de exponerse a importantes daños financieros y de reputación.