¿Qué es Robust Intelligence? Una visión general de la plataforma de seguridad de IA

La reciente decisión de Cisco de adquirir Robust Intelligence por una cifra reportada de 400 millones de dólares ha puesto el foco en un rincón del mundo tecnológico que está pasando rápidamente al primer plano: la seguridad de la IA. Durante años, las empresas han estado en una carrera para desarrollar y desplegar la IA, pero la conversación sobre cómo proteger estos potentes sistemas de amenazas nuevas y casi invisibles se ha quedado un poco atrás.

Robust Intelligence es una empresa enfocada en hacer que los sistemas de IA sean seguros desde dentro hacia fuera. Pero, ¿qué significa eso realmente? En este artículo, desglosaremos qué hace Robust Intelligence, por qué su misión es tan importante para cualquier negocio que utilice IA y qué significa esta tendencia para ti, ya sea que uses IA para soporte al cliente, TI o cualquier otra cosa.

¿Qué es Robust Intelligence?

En esencia, Robust Intelligence es una empresa de seguridad de IA. Han creado una plataforma para proteger los modelos de IA y las aplicaciones en las que se ejecutan durante todo su ciclo de vida, desde la primera línea de código hasta cada interacción con el cliente.

Fundada por el exprofesor de Harvard Yaron Singer y su entonces estudiante Kojin Oshiba, la empresa se basó en una idea simple pero fundamental: los modelos de IA pueden fallar, y lo harán. Su trabajo es prevenir esos fallos detectando vulnerabilidades antes de que puedan ser explotadas y protegiendo contra ataques maliciosos en tiempo real.

Su plataforma se divide en dos partes principales:

• Validación de IA: Esta es la parte proactiva. Antes de que un modelo de IA vea la luz, esta herramienta automatiza el proceso de prueba en busca de agujeros de seguridad y riesgos. Piénsalo como una prueba de estrés que encuentra los puntos débiles antes de que puedan causar un daño real.

• Protección de IA (Firewall de IA): Esta es la defensa en tiempo real. Una vez que un modelo está en funcionamiento, el Firewall de IA actúa como una barrera de protección, vigilando constantemente las entradas y salidas para bloquear las amenazas a medida que surgen.

Básicamente, están construyendo el sistema inmunológico de seguridad para una nueva generación de tecnología.

El problema central que resuelve: Por qué la seguridad de los modelos de IA es tan importante

A medida que las empresas se apresuran a adoptar la IA, también están abriendo la puerta a una nueva clase de riesgos que sus herramientas de ciberseguridad tradicionales simplemente no pueden ver. Los modelos de IA no son como el software normal; pueden ser manipulados de formas bastante extrañas y sutiles.

Robust Intelligence fue creada para defenderse de estas amenazas únicas. Aquí están algunas de las más importantes:

• Inyección de prompts y jailbreaking: Esto es básicamente ingeniería social para la IA. Consiste en engañar a un bot para que ignore sus propias reglas de seguridad o revele información sensible que no debería. Un atacante podría, por ejemplo, escribir un prompt que engañe a un bot de servicio al cliente para que revele los detalles de la cuenta de otro usuario o genere contenido dañino.

• Envenenamiento de datos: Una IA es tan buena como los datos de los que aprende. El envenenamiento de datos ocurre cuando un atacante alimenta secretamente a la IA con datos incorrectos durante su fase de entrenamiento. Esto puede crear puertas traseras ocultas o introducir sesgos que hagan que el modelo tome decisiones terribles más adelante, todo sin que nadie se dé cuenta hasta que es demasiado tarde.

• Evasión de modelos: Se trata de crear entradas diseñadas específicamente para confundir a una IA y hacer que cometa errores. Por ejemplo, un atacante podría modificar una imagen de una manera que sea invisible para un humano pero que haga que una IA identifique completamente mal lo que está viendo.

Estos no son solo problemas teóricos. Los investigadores han demostrado una y otra vez cuán vulnerables pueden ser incluso los modelos más avanzados. Asegurarlos no es solo algo bueno de tener; se está convirtiendo en un requisito básico para hacer negocios.

La adquisición de Robust Intelligence por parte de Cisco: Qué significa para la IA empresarial

Cuando un gigante como Cisco gasta cientos de millones en una startup especializada, sabes que el mercado está cambiando. Esta adquisición confirma que la seguridad de la IA ya no es una preocupación de nicho para un puñado de científicos de datos, sino una prioridad de primer nivel para todas las grandes empresas.

En la publicación del blog de anuncio, el vicepresidente sénior de Seguridad de Cisco, Tom Gillis, lo expresó bien: "La combinación de Cisco y Robust Intelligence significa que podemos ofrecer un procesamiento de seguridad de IA avanzado de manera fluida en los flujos de datos existentes..."

Este es un gran paso. Significa que la seguridad de la IA se está integrando directamente en la infraestructura que impulsa a las empresas. Lanzar una aplicación de IA sin seguridad dedicada se está volviendo tan impensable como operar una red corporativa sin un firewall. Esto no solo está sucediendo en las salas de juntas; gobiernos de todo el mundo, como el de EE. UU. con su Orden Ejecutiva sobre la seguridad de la IA, están impulsando un desarrollo de IA más seguro y protegido.

Este video analiza la adquisición de Robust Intelligence por parte de Cisco y sus implicaciones para el futuro de la seguridad de la IA.

Más allá de Robust Intelligence y la seguridad de los modelos: la otra mitad del problema

Mientras que empresas como Robust Intelligence se centran en asegurar los modelos de IA fundamentales, que se pueden considerar como el motor del coche, las empresas que utilizan aplicaciones de IA tienen otro gran desafío. Asegurar el motor es una cosa, pero también hay que asegurarse de que el coche conduzca de forma segura, siga las reglas de la carretera y no se salga del guion.

Para los equipos que utilizan IA en soporte al cliente, gestión de servicios de TI o para preguntas internas, este desafío de la "capa de aplicación" es donde las cosas se ponen serias. Los riesgos aquí no se tratan tanto de hackers, sino de la reputación de tu marca y la confianza de tus clientes. Un agente de IA que da información incorrecta, adopta un tono extraño o no escala un problema sensible a un humano puede ser tan perjudicial como una brecha técnica.

Aquí es donde necesitas un tipo diferente de inteligencia robusta, una centrada en el control, la fiabilidad y la confianza en la propia aplicación.

Este es un problema que las plataformas modernas están empezando a resolver. Las mejores se basan en algunas ideas clave:

Primero, necesitas control granular. No puedes simplemente pulsar un interruptor y dejar que una IA se descontrole. El control real significa que puedes elegir exactamente qué tipos de preguntas automatiza la IA. Por ejemplo, herramientas como eesel AI te permiten empezar poco a poco, automatizando temas simples y repetitivos mientras te aseguras de que todo lo demás se escale a un humano. Esto te da un dominio completo sobre tu flujo de trabajo de soporte, para que no haya sorpresas desagradables.

Una captura de pantalla que muestra las reglas de personalización en eesel AI, ilustrando el control granular disponible, un aspecto clave de la seguridad a nivel de aplicación que complementa a Robust Intelligence.

Lo siguiente es la prueba sin riesgos. ¿Cómo puedes confiar en una IA antes de que haya hablado con un solo cliente? La respuesta es la simulación. La capacidad de probar tu configuración de IA en miles de tus propios tickets de soporte pasados es una gran ventaja. Te da un pronóstico preciso de cómo se desempeñará y cuáles serán tus ahorros, todo antes de ponerla en marcha. Este tipo de simulación potente es una característica central de eesel AI que muchas alternativas simplemente no ofrecen.

Una captura de pantalla de la función de simulación de eesel AI, que demuestra las pruebas sin riesgos para aplicaciones de IA, una capa de seguridad diferente pero igualmente importante a la que proporciona Robust Intelligence.

Finalmente, está la integración perfecta. Lo último que alguien quiere es una configuración larga y complicada que lleve meses de tiempo de desarrollo. Las mejores soluciones de IA no te obligan a deshacerte de tus herramientas existentes. En su lugar, deberían conectarse directamente a tu centro de ayuda, ya sea Zendesk, Freshdesk o Intercom, en solo unos minutos. Este enfoque simple y de autoservicio hace que la IA moderna sea accesible para todos, no solo para las grandes empresas con enormes presupuestos de TI.

Precios de Robust Intelligence

Como es de esperar con un software dirigido a grandes corporaciones, Robust Intelligence no publica sus precios. Para obtener una cotización, necesitarás programar una demostración y hablar con su equipo de ventas.

Este modelo tiene sentido para su tipo de solución compleja, pero puede ser un obstáculo para los equipos que solo quieren empezar rápidamente y ver si algo funciona. Para muchas empresas, un precio transparente y predecible es bastante importante para la planificación y el presupuesto sin quedarse atascado en un largo proceso de ventas.

Creando un plan completo de seguridad de IA con Robust Intelligence

El auge de Robust Intelligence y su adquisición por parte de Cisco demuestran una cosa con certeza: la seguridad de la IA es ahora una parte no negociable de cualquier stack tecnológico moderno. No es un complemento; es una necesidad.

Pero una estrategia completa realmente tiene dos partes. Primero, necesitas asegurar los modelos de IA subyacentes contra amenazas técnicas, que es de lo que se encargan empresas como Robust Intelligence. Segundo, tienes que asegurarte de que las aplicaciones de IA que realmente usas sean controladas, fiables y dignas de confianza en cada interacción. Aquí es donde entran en juego plataformas como eesel AI.

Para los equipos de soporte al cliente, TI u operaciones internas, tener una "inteligencia verdaderamente robusta" significa usar herramientas de IA que te den transparencia, control detallado y la confianza para probar y ajustar las cosas de forma segura. Se trata de construir un sistema en el que realmente puedas confiar, desde el modelo subyacente hasta el cliente final.

Empieza a usar una IA en la que puedas confiar

Si estás buscando usar IA para soporte al cliente sin riesgos, eesel AI ofrece una plataforma de autoservicio que puedes configurar en minutos. Puedes simular su rendimiento en tus propios tickets históricos y obtener un control total sobre lo que se automatiza. Pruébala hoy mismo.