Esta guía se centra específicamente en la “IA que se consume”, que abarca herramientas de IA generativas de terceros e integraciones de software como servicio (SaaS) utilizadas por los empleados de toda la empresa.
Conclusiones clave
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La adopción de la IA sin control puede provocar graves filtraciones de datos empresariales.
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El uso generativo de la IA introduce riesgos de exposición ocultos, lo que requiere seguridad nativa del navegador dedicada para proteger la información confidencial.
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Las arquitecturas de seguridad heredadas no son adecuadas para inspeccionar las capas de interacción.
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Las herramientas tradicionales pierden flujos de datos basados en mensajes, por lo que la supervisión a nivel de interacción es esencial para evitar la exposición no autorizada.
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Las prohibiciones generales pueden interrumpir el flujo de trabajo de los usuarios y fomentar la adopción de la IA en la sombra.
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La restricción del acceso obliga a los empleados a utilizar herramientas no supervisadas, lo que exige políticas con reconocimiento del contexto que permitan aumentar la productividad de forma segura.
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Las extensiones de navegador no gobernadas pueden exponer datos corporativos a terceros.
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Las herramientas de IA sin supervisión crean puertas traseras invisibles, lo que hace que el análisis de extensiones en tiempo real sea vital para una protección completa de la empresa.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes
Las soluciones heredadas no se diseñaron para inspeccionar la moderna capa de interacción de IA basada en terminales que funciona dentro de navegadores, extensiones y aplicaciones nativas.
Los cuatro desafíos emergentes son el procesamiento de datos de LLM sin protección, la IA en la sombra, el uso de cuentas personales frente a empresariales y las infracciones de cumplimiento normativo.
El bloqueo de las aplicaciones de IA impulsa a los empleados a utilizar dispositivos personales y redes no supervisadas, lo que crea un problema de IA en la sombra por diseño en lugar de ofrecer una verdadera seguridad.
Las capacidades de detección deben identificar automáticamente las herramientas y extensiones basadas en navegador, asignar identidades de usuario, descubrir la IA oculta y realizar un seguimiento del historial de interacciones.
Una plataforma eficaz debe admitir modos de aplicación graduados, como permitir, supervisar, advertir, omitir con justificación, bloquear, y redactar.
Una arquitectura nativa del navegador, sin agente, captura las interacciones de IA directamente dentro del navegador sin requerir integraciones a nivel de sistema operativo o reconfiguración de tráfico de red.
Akamai Workforce Protector es una plataforma sin agentes que ofrece visibilidad de última milla y aplicación de políticas en tiempo real dentro del navegador para bloquear la exposición de datos confidenciales sin afectar a la experiencia del usuario.