Fortinet Xperts Roadshow 2026 puso el foco en la protección de LLM, datos y agentes de IA
La incorporación de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y agentes de inteligencia artificial en las empresas está abriendo nuevas superficies de ataque que los sistemas tradicionales de protección no siempre permiten identificar. La exposición de información confidencial, la falta de visibilidad sobre aplicaciones de IA y la automatización de amenazas plantean desafíos para los equipos responsables de proteger las infraestructuras tecnológicas.
Durante el Fortinet Xperts Roadshow NOLA 2026, celebrado en Punta Cana, República Dominicana, Ben Wilson, Deputy CISO y vicepresidente sénior de Gestión de Productos de Fortinet, analizó cómo la inteligencia artificial está modificando tanto las capacidades de los ciberdelincuentes como las herramientas utilizadas para detectar y responder a incidentes.
Wilson explicó que la IA funciona como una tecnología de doble uso. Por un lado, permite a los atacantes acelerar la identificación y explotación de vulnerabilidades conocidas, ampliar el alcance de sus operaciones y automatizar determinadas actividades maliciosas.
Por otro, proporciona a los equipos de defensa nuevas capacidades para analizar grandes volúmenes de información y reducir los tiempos de investigación.
Esta evolución está transformando el funcionamiento de los centros de operaciones de seguridad (SOC). Tecnologías como Network Detection and Response (NDR), Endpoint Detection and Response (EDR), Security Information and Event Management (SIEM) y Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) pueden incorporar capacidades de inteligencia artificial para facilitar la correlación de eventos, identificar comportamientos sospechosos y apoyar la ejecución de respuestas automatizadas.
Proteger los LLM y controlar los agentes de inteligencia artificial
Uno de los principales desafíos identificados por Wilson es la falta de visibilidad sobre las herramientas de inteligencia artificial que operan dentro de las organizaciones. El uso de asistentes generativos, aplicaciones conectadas a modelos externos y agentes capaces de interactuar con otros sistemas puede introducir riesgos cuando las empresas desconocen qué información procesan estas herramientas o cuáles son sus permisos.
El especialista señaló que la protección debe adaptarse a cada caso de uso. Un chatbot que atiende consultas de clientes presenta necesidades de seguridad distintas a las de un empleado que utiliza un LLM alojado en la nube o una organización que desarrolla aplicaciones de IA sobre infraestructura propia. En cada escenario resulta necesario identificar los datos involucrados, los puntos de acceso y los controles apropiados.
Como parte de las tecnologías abordadas durante el encuentro, Wilson mencionó FortiAI Gate, una solución orientada a establecer controles sobre las interacciones con modelos de lenguaje. Entre las capacidades descritas se encuentran la aplicación de restricciones de seguridad, la supervisión de contenidos y el seguimiento del consumo de tokens, unidades de información utilizadas por los modelos durante el procesamiento de solicitudes y respuestas.
El ejecutivo también destacó la importancia de incorporar mecanismos de prevención de pérdida de datos (DLP) para reducir el riesgo de que información personal, documentos confidenciales o propiedad intelectual sean compartidos con servicios de inteligencia artificial sin la autorización correspondiente. Este desafío adquiere relevancia cuando los datos salen de la infraestructura corporativa y son procesados por proveedores externos.
Otro aspecto es la necesidad de establecer políticas de gobernanza antes de ampliar el uso de agentes de IA. Estas deben definir qué aplicaciones están autorizadas, qué información pueden consultar, cuáles son sus permisos y qué actividades requieren supervisión humana. La visibilidad sobre las interacciones y los flujos de datos constituye un requisito para aplicar estos controles.
En paralelo, Wilson destacó el desarrollo de IA agéntica aplicada a las operaciones de seguridad, con capacidades orientadas a apoyar la investigación de alertas y acelerar determinadas tareas de respuesta. Su incorporación puede ayudar a los equipos técnicos a gestionar cargas de trabajo crecientes, aunque exige mantener mecanismos de supervisión y control sobre las acciones automatizadas.
Las declaraciones se produjeron durante una jornada de capacitación especializada que reunió a ingenieros y profesionales de empresas socias de Fortinet en Centroamérica y el Caribe. El programa incluyó laboratorios prácticos y sesiones sobre inteligencia artificial, seguridad de redes y operaciones de ciberseguridad, con el propósito de profundizar en los desafíos de implementación de estas tecnologías.
La principal implicación para las organizaciones es que adoptar inteligencia artificial también significa incorporar nuevas responsabilidades de seguridad. Proteger los modelos, supervisar los agentes, controlar el intercambio de información y fortalecer las operaciones de detección y respuesta serán tareas necesarias para integrar estas herramientas sin perder visibilidad sobre los riesgos tecnológicos.
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