a16z investiga a 100 CISO: ¿Por qué el presupuesto de ciberseguridad experimenta un crecimiento "retributivo" en la era de la IA?

Autor: Steph Zhang, Owen Colby (a16z)

Compilado por: Shenchao TechFlow

Introducción de Shenchao: Durante mucho tiempo, la industria de la ciberseguridad se ha estado preparando para el posible impacto disruptivo de la computación cuántica en los sistemas de cifrado asimétrico. Sin embargo, nadie esperaba que los modelos de lenguaje y los agentes inteligentes (AI Agents) avanzaran a una velocidad que supera la Ley de Moore, lanzando primero un impacto en el campo de la ingeniería de software y la penetración ofensiva. Desde que los agentes de OpenAI escaparon inesperadamente durante una evaluación de seguridad y penetraron en el sistema de producción de Hugging Face, hasta la automatización de la búsqueda de vulnerabilidades que ha reducido la barrera de entrada para la explotación de vulnerabilidades de día cero, la IA está armando a atacantes y defensores con una eficiencia extremadamente asimétrica.

En la víspera de esta drástica transformación en el paradigma de ataque y defensa, a16z, una de las principales firmas de capital de riesgo de Silicon Valley, llevó a cabo una investigación profunda con 100 directores de seguridad de la información (CISO) de empresas con más de 500 empleados. Los datos de la investigación muestran que hasta el 87% de los líderes de seguridad esperan que el presupuesto de seguridad para el año fiscal 2027 experimente un crecimiento neto, y el enfoque central de la defensa empresarial está experimentando una migración histórica: de la "detección y respuesta" pasiva, que acumulaba alertas, a la "reparación en bucle cerrado" automatizada; de pruebas de penetración manuales trimestrales a un equipo rojo autónomo que opera 24/7.

Al mismo tiempo, el abuso de privilegios de "IA en la sombra" y agentes de IA dentro de las empresas ha creado una nueva superficie de ataque sin precedentes, mientras que la proliferación de herramientas de programación asistidas por IA ha llevado a una expansión exponencial de los repositorios de código, aumentando significativamente la barrera de entrada para el análisis de código estático (SAST) y la protección en tiempo de ejecución. Este informe presenta un panorama completo de las intenciones de compra y la asignación de presupuestos de los CISO en dimensiones clave como la defensa y el ataque, la operación del SOC, la seguridad de datos y la integración de plataformas, proporcionando una brújula industrial de gran perspectiva para emprendedores de ciberseguridad, tomadores de decisiones tecnológicas empresariales e inversores del mercado primario.

El socio general de a16z, Martin Casado, publicó hoy un nuevo artículo extenso que analiza en profundidad las cuatro filosofías subyacentes que dominan la evaluación de las compras y construcciones de ciberseguridad por parte de los inversores: haga clic aquí para leer el artículo completo.

Durante muchos años, toda la industria de la ciberseguridad ha estado en alerta, preparándose para el día en que la computación cuántica desmantelará por completo las reglas de defensa cibernética. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) ha llegado primero.

Este verano, un agente de OpenAI escapó inesperadamente durante una evaluación de referencia de ciberseguridad y logró penetrar en el sistema de producción en línea de Hugging Face. En ese momento, este grupo de agentes debía estar simulando vulnerabilidades en un entorno de sandbox, pero encontró evidencia válida y cruzó la frontera de aislamiento para tomar el control de la infraestructura crítica.

Y esto es solo la punta del iceberg de un gran preludio. Desde entonces, la IA ha comenzado a ayudar a hackers e investigadores de seguridad a descubrir las vulnerabilidades profundamente enterradas en el software subyacente de Internet a una velocidad sin precedentes.

El mes pasado, un equipo de investigación utilizó modelos de última generación para realizar una revisión exhaustiva de repositorios de código abierto, descubriendo más de 20 vulnerabilidades de día cero que nunca antes se habían detectado. Algunas de estas vulnerabilidades incluso se encontraban en código antiguo que había estado funcionando sin problemas en entornos de producción críticos durante más de 20 años.

Los defectos de código siempre han existido objetivamente, pero el cambio cualitativo actual radica en que los grandes modelos están extrayendo debilidades de manera exponencialmente eficiente de un vasto volumen de código y deduciendo de manera autónoma cadenas de ataque viables para la explotación de vulnerabilidades.

Figura: La eficiencia de la búsqueda de vulnerabilidades asistida por IA ha experimentado un salto intergeneracional.

Al mismo tiempo, el número de divulgaciones de vulnerabilidades críticas también ha aumentado drásticamente. Frente a la avalancha de alertas, los equipos de seguridad internos de las empresas, que ya estaban bajo presión, están viendo cómo se reduce drásticamente el tiempo que pueden dedicar a cada respuesta de emergencia.

Figura: El número de vulnerabilidades críticas y debilidades de seguridad que enfrentan las empresas ha aumentado drásticamente en los últimos años.

Lo que es más complicado es que las fronteras digitales que los equipos de seguridad deben proteger también están expandiéndose de manera desenfrenada. Con la ayuda de diversas herramientas asistidas por IA, los empleados comunes están desarrollando y lanzando nuevas aplicaciones a una velocidad sin precedentes; sistemas de negocio que anteriormente requerían meses de trabajo de arquitectos profesionales ahora pueden estar en funcionamiento en cuestión de semanas o incluso días.

Los datos dentro de las empresas están siendo llamados repetidamente a una escala y frecuencia sin precedentes. Los departamentos están alimentando documentos exclusivos a grandes modelos y estableciendo flujos de integración automatizados complejos entre diversas herramientas SaaS y datos de negocio en la red interna.

Esto explica por qué hemos visto que la capitalización total de mercado de gigantes de plataformas de ciberseguridad como Palo Alto Networks y CrowdStrike sigue alcanzando máximos históricos, y por qué la nueva generación de unicornios de ciberseguridad está completando rondas de financiamiento de miles de millones de dólares a una velocidad asombrosa.

Figura: La capitalización total de mercado de las principales plataformas de ciberseguridad ha alcanzado máximos históricos en los últimos años.

Los límites de los activos que necesitan protección están expandiéndose descontroladamente, y los presupuestos de seguridad de las grandes empresas están aumentando rápidamente sin dudarlo.

Para explorar cómo los tomadores de decisiones de seguridad de primera línea están enfrentando estas presiones sin precedentes, realizamos una investigación cuantitativa y cualitativa profunda con 100 CISO de empresas con más de 500 empleados. Las empresas encuestadas abarcan sectores clave como servicios financieros, salud, tecnología de vanguardia y manufactura avanzada.

Como era de esperar, la gran mayoría (87%) de los CISO espera que el gasto en ciberseguridad continúe creciendo de manera robusta en 2027. El motor central que impulsa esta expansión presupuestaria es la presión constante de las amenazas externas potenciadas por la IA y la demanda rígida de proteger las aplicaciones de IA desarrolladas internamente que están proliferando dentro de las empresas.

Figura: Encuesta a 100 CISO: el 87% de los encuestados espera que el presupuesto total de ciberseguridad continúe creciendo.

De estos nuevos flujos de fondos, la gran mayoría se ha asignado claramente a la compra de herramientas de seguridad modernizadas. Sin embargo, una señal positiva notable es que el aumento del presupuesto para herramientas no ha venido a expensas de la reducción de personal.

Cerca de la mitad (48%) de las empresas encuestadas indicaron que planean reclutar más expertos y analistas de seguridad a tiempo completo mientras amplían sus compras de software.

Figura: Distribución del nuevo presupuesto de seguridad: la compra de herramientas lidera y la contratación de personal se mantiene en expansión sincronizada.

¿Cuál es el motor central detrás de este crecimiento dual de humanos y máquinas? La verdadera ambición de los CISO es ampliar completamente el alcance de la línea de defensa: revisar las alertas marginales que antes solo podían ser pospuestas, realizar pruebas de seguridad exhaustivas en las aplicaciones desarrolladas internamente que han aumentado exponencialmente y reducir drásticamente el tiempo que transcurre desde que se expone una vulnerabilidad hasta que se repara por completo.

Los CISO de las principales empresas de EE. UU. ya no están hablando en teoría. Están llevando a cabo pruebas de concepto (PoC) y pruebas piloto de manera intensiva, asignando fondos específicos para compras y eligiendo con gran cuidado en qué productos confiar y cuáles se atreverán a integrar en sus entornos de producción en línea.

Muchas decisiones de compra importantes se tomarán en los próximos dos a tres trimestres.

La IA reconfigura la lista de prioridades de seguridad empresarial

En el actual mundo de la ciberseguridad, un año es suficiente para provocar cambios generacionales drásticos.

Cuando invitamos a los líderes de seguridad a reflexionar sobre sus prioridades de defensa a principios de 2026, la gestión de exposiciones y vulnerabilidades, la gestión de la postura de seguridad en la nube (CSPM) y la seguridad de aplicaciones (AppSec) ocupaban firmemente los primeros lugares.

Sin embargo, en solo unos meses, cuando redibujaron su plan para 2027, la configuración de prioridades experimentó una sacudida drástica. Las pruebas de seguridad ofensivas continuas, la gobernanza de la seguridad de los agentes de IA internos y la operación automatizada del SOC se han convertido en los puntos de atención más candentes de toda la industria.

Los proyectos que se clasificarán como estrategias P0 más urgentes dependerán de la estructura específica de cada empresa. El centro de operaciones de seguridad automatizado recibió la mayor cantidad de votos en primer lugar; mientras tanto, otros equipos colocaron la seguridad ofensiva o la gobernanza de los agentes de IA internos como su principal prioridad.

Figura: Distribución de las prioridades centrales de seguridad empresarial P0 y P1 para 2027 según la encuesta a 100 CISO.

La trayectoria de desplazamiento de las prioridades desde el enfoque establecido en 2026 hacia el nuevo plano de 2027 ilustra vívidamente la sorprendente velocidad de la transformación y reconfiguración de toda la agenda de seguridad.

Entre ellas, la seguridad de los agentes de IA internos, la respuesta automatizada del SOC y la confrontación ofensiva continua se han convertido en las tres áreas clave que han experimentado el mayor aumento en el ranking de toda la industria.

Figura: Las áreas clave con el aumento más rápido en la atención de los CISO: seguridad de agentes, automatización del SOC y confrontación ofensiva continua.

Este desplazamiento histórico de prioridades está impulsado por dos demandas profundas que no pueden ser ignoradas:

Primero, las empresas deben establecer límites de seguridad sólidos para las herramientas de IA que los empleados y clientes ya están utilizando ampliamente.

Segundo, los equipos de defensa deben utilizar la IA para integrar completamente la productividad de la IA en sus líneas de defensa diarias, para mantenerse al día con la rápida evolución del arsenal de ataques de los hackers.

La próxima ventana de compras ya se ha abierto

A pesar de que el debate sobre las capacidades de seguridad de IA de vanguardia ha alcanzado niveles elevados, la mayoría de las empresas aún se encuentran en una fase de prueba y validación de sus sistemas de defensa en línea. Solo el 18% de las empresas encuestadas afirmaron que su línea de defensa central ha implementado capacidades nativas de IA a nivel de producción.

Sin embargo, un punto de inflexión se acerca rápidamente: la gran mayoría de las empresas han iniciado pruebas piloto profundas y esperan llevarlas a un entorno de producción formal en el próximo año. Entre ellas, la revisión de seguridad del código y la defensa inteligente de correos electrónicos lideran temporalmente la tasa de penetración en producción.

Figura: Distribución de las fases clave de la tecnología de seguridad de IA: las pruebas piloto están acelerando la transición a la producción a gran escala

En comparación con el largo proceso de reemplazo de sistemas, los planes de compra reales de las empresas suelen ser mucho más decisivos.

Los datos de la investigación muestran que hasta el 45% de los CISO tienen planes claros para realizar nuevas compras o actualizaciones significativas en la seguridad de los agentes de IA internos en los próximos 12 meses; más de un tercio de los tomadores de decisiones están preparados para firmar grandes órdenes de compra en herramientas de seguridad ofensiva y SOC automatizados.

Figura: Segmentación de las tecnologías que los CISO planean adquirir o actualizar significativamente en los próximos 12 meses

Sin embargo, es un gran desafío que el proceso de decisión de los compradores se entrelaza intensamente con la rápida iteración de los productos. Algunos compradores están ampliando la escala de la primera fase de pruebas piloto, mientras que otros luchan por equilibrar las deslumbrantes demostraciones de nuevas funciones, tratando de asegurar la ruta más prometedora antes de que la tecnología converja.

A continuación, presentaremos las seis principales tendencias de evolución de la industria reveladas por cien CISO de alto nivel, así como las oportunidades disruptivas en las que creemos firmemente.

La seguridad ofensiva está evolucionando hacia una capacidad continua

A principios de este mes, a16z lideró la ronda de financiación Serie B de Armadin, fundada por el conocido líder en seguridad Kevin Mandia. La razón por la que hemos apostado fuertemente por este sector es que creemos firmemente que los equipos de defensa deben pensar como los mejores atacantes y tener la misma agilidad en sus acciones ofensivas.

En el cambiante campo de batalla cibernético, la velocidad es crucial. En el antiguo modelo de pruebas de penetración, los equipos de seguridad a menudo necesitaban semanas para revisar los hallazgos de los informes, y luego esperar meses o más para programar la siguiente revisión completa. Pero en la dinámica arquitectura de múltiples nubes, este tipo de revisión estática de baja frecuencia es equivalente a buscar una espada en un barco.

La explosión de la IA ha amplificado la letalidad de esta diferencia de tiempo. Un cálculo reciente de Bain indica que las herramientas de IA pueden reducir el ciclo típico de ataque de un hacker, desde la detección hasta el ataque mortal, de un promedio de 4 semanas a solo 2 días.

Figura: Bain estima que el tiempo de la cadena de ataque impulsada por IA se reduce de un promedio de 4 semanas a solo 2 días

Frente a los ataques de reducción dimensional de los oponentes, los líderes de seguridad empresarial están ansiosos por aumentar drásticamente la frecuencia de las pruebas de ataque y defensa. Hasta el 83% de los encuestados consideran que aumentar significativamente la frecuencia de las pruebas de postura de seguridad es crucial, y el 54% de los ejecutivos lo ven como el núcleo innegociable para la supervivencia de la empresa.

Como dijo un CISO de un gigante multinacional de fabricación de alta gama: "Frente a las nuevas amenazas potenciadas por la IA, debemos encontrar vulnerabilidades a una velocidad que supere a la de los hackers, antes de que ellos toquen a nuestra puerta."

Figura: Encuesta a cien CISO: más del 80% de los encuestados otorgan gran importancia a aumentar la frecuencia de las pruebas de postura de seguridad

La experiencia de ataque y defensa acumulada por los ingenieros de pruebas de penetración profesionales sigue siendo un activo central indispensable para cualquier empresa moderna. Sin embargo, es innegable que el alcance de los sistemas y aplicaciones que pueden ser cubiertos solo por la observación humana es extremadamente limitado.

Por esta razón, la gran mayoría de las empresas están rompiendo decididamente con la antigua práctica de realizar solo una o dos pruebas de penetración al año, y están considerando los ejercicios regulares de ataque y defensa como un mínimo, superponiendo un sistema de equipo rojo de IA que pueda detectar de manera autónoma las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Los resultados de la investigación confirman claramente esta tendencia futura: actualmente, solo el 18% de las empresas encuestadas pueden hacer que las pruebas ofensivas funcionen de manera automatizada y continua después de cada lanzamiento de código; pero en los próximos tres años, se espera que hasta el 83% de las empresas integren la confrontación continua automatizada de rojo y azul en su infraestructura básica habitual.

Figura: Predicción del aumento en la frecuencia de pruebas de seguridad ofensiva: se espera que la proporción de pruebas automatizadas continuas alcance el 83% en tres años

Esta migración del paradigma tecnológico está reestructurando profundamente el ciclo de vida de la construcción y operación de software. Cada construcción y despliegue de código desencadenará automáticamente una profunda simulación de ataque y defensa, permitiendo a los ingenieros de desarrollo ver directamente el mapa real de las rutas de ataque y defensa unas horas antes de que el negocio se ponga en marcha.

Figura: La prueba ofensiva continua se integra profundamente en el CI/CD moderno y en la línea de producción de software

Descubrir vulnerabilidades es importante, pero la reparación automatizada es la clave para ganar

En el proceso de descubrimiento de vulnerabilidades, simplemente encontrar vulnerabilidades a menudo es la parte más fácil. Lo que realmente atormenta a los equipos de seguridad y de ingeniería de las empresas es la larga batalla para llevar una gran cantidad de vulnerabilidades a una reparación completa.

Reparar una vulnerabilidad profunda significa que el equipo de seguridad debe identificar al responsable del negocio correspondiente entre cientos o miles de microservicios, entender qué código o archivos de configuración necesitan ser modificados, y someterse a pruebas manuales largas y repetidas para asegurarse de que la aplicación de parches no interrumpa accidentalmente las operaciones comerciales centrales en línea.

Como señala sin rodeos el responsable de seguridad de una conocida empresa de tecnología financiera: "Con las herramientas de escaneo de IA existentes, puedes encontrar un montón de vulnerabilidades a una velocidad increíble, pero tu equipo de ingeniería no puede repararlas a la misma velocidad."

Un mapa de ruta de ataque validado (Validated Attack Path) puede ayudar enormemente al equipo de ingeniería a priorizar la reparación de riesgos. Puede mostrar de manera clara y visual si los atacantes pueden realmente alcanzar ese nodo vulnerable, qué capas de protección han logrado interceptar efectivamente, y qué configuraciones clave deben ser modificadas para eliminar el mayor riesgo con el menor costo de desarrollo.

Figura: Un camino de ataque validado ayuda enormemente al equipo de ingeniería a centrarse en la reparación de los ciclos de riesgo clave

Un ejecutivo de una de las principales plataformas de ciberseguridad del mundo resumió esta oportunidad intergeneracional como "descubrir y reparar" (Fix It With The Find It). Esto significa que los productos de seguridad del futuro no pueden limitarse a emitir un largo informe de alerta, sino que deben ser capaces de generar directamente un Pull Request de código de reparación probado, junto con una explicación precisa de las dependencias contextuales.

Aquellos que puedan integrar perfectamente el descubrimiento de vulnerabilidades, la validación automatizada de cadenas de ataque y la reparación automatizada de parches en un ciclo cerrado sin costuras, ocuparán la posición comercial más central en esta ola de transformación industrial.

Los centros de operaciones de seguridad (SOC) se expanden: un movimiento automatizado a la vez

Con la compresión extrema del ritmo de los ataques externos, los equipos de análisis de los centros de operaciones de seguridad (SOC) deben investigar y responder a las interrupciones a una velocidad mayor. Sin embargo, la capacidad de defensa de alto nivel de las empresas ha estado limitada durante mucho tiempo por la escasez crítica de analistas de nivel 1 y 2.

Las herramientas de SOC nativas de IA están asumiendo completamente las tediosas tareas de trabajo básico. Los agentes inteligentes pueden agregar en milisegundos las cadenas de evidencia relacionadas dispersas en los registros de puntos finales, redes y identidades, y completar de manera ordenada las verificaciones rutinarias estandarizadas, permitiendo que los analistas humanos altamente cualificados se concentren en las amenazas más avanzadas y encubiertas.

Sin embargo, en la práctica de implementación tecnológica, la cantidad de permisos de procesamiento del sistema que se otorgan a estos agentes de IA es una línea roja que cada CISO cauteloso debe sopesar seriamente. La investigación muestra que actualmente el 36% de los encuestados se sienten cómodos permitiendo que los agentes realicen investigaciones complejas y recolección de evidencia de forma autónoma, pero solo el 13% de los CISO se atreve a permitir que los agentes ejecuten de forma completamente autónoma bloqueos y modificaciones de parches de código en un entorno de producción.

Figura: Encuesta a cien CISO: distribución de la disposición a autorizar a los agentes de IA en las distintas etapas de procesamiento del SOC

Buscar datos relacionados en registros de solo lectura en la capa inferior y emitir políticas de firewall o desconectar redes de servidores en el sistema de producción son dos acciones de riesgo completamente diferentes. Por lo tanto, la mayoría de los equipos de seguridad actualmente prefieren delegar completamente los complejos y largos procesos de investigación forense a los agentes, mientras que se reservan la confirmación humana (Human-in-the-Loop) para ejecutar acciones de bloqueo de alto riesgo.

Esta es también la razón principal por la que a16z invirtió estratégicamente en Cotool. Cotool permite a los equipos de seguridad de las empresas empaquetar rápidamente su experiencia de investigación privada y guías de operación SOP en agentes inteligentes colaborativos. Estos agentes pueden cruzar sin problemas las herramientas existentes para completar la triage de alertas, investigar en toda la red y redactar inteligentemente planes de acción, abordando un flujo de trabajo central a la vez, liberando una gran cantidad de productividad para los equipos de SOC mientras mantienen los límites de control de seguridad.

Proteger los activos de IA y la seguridad de los agentes dentro de la empresa

La tecnología de IA ya se ha incrustado profundamente en el flujo de trabajo diario central de las empresas modernas. La investigación muestra que hasta el 92% de las grandes empresas encuestadas ya tienen empleados que utilizan herramientas de IA generativa en su trabajo diario a nivel de producción; el 81% de las empresas están realizando pruebas internas profundas o operando oficialmente agentes de IA autónomos; y el 80% de las empresas han lanzado productos de interacción de IA generativa orientados al cliente.

Figura: Encuesta a cien CISO: estadísticas sobre la penetración a nivel de producción de IA generativa y agentes autónomos dentro de las empresas

Estos sistemas internos altamente empoderados suelen tener privilegios sin precedentes: pueden penetrar directamente en el núcleo del código, realizar búsquedas exhaustivas de documentos confidenciales de empresas no públicas e incluso actuar directamente entre diversas aplicaciones SaaS críticas. Como lamentó un alto ejecutivo de seguridad de una gran institución financiera: "Hoy en día, el escritorio de cada empleado se está convirtiendo en un microcentro de datos de alta densidad."

Las preocupaciones de seguridad interna que esto ha suscitado son extremadamente relevantes. En una encuesta, el 47% de los CISO clasificaron la filtración de datos internos sensibles a herramientas de IA no controladas por terceros como su principal pesadilla; el 41% de los encuestados se preocupan por la posibilidad de que los agentes de IA internos altamente autorizados realicen operaciones no autorizadas o sufran ataques de inyección de palabras clave (Prompt Injection), lo que podría resultar en un desastre de cumplimiento sistémico.

Figura: Encuesta a cien CISO: Principales preocupaciones de seguridad al implementar activos de IA internos

Para muchas grandes empresas, estas preocupaciones de seguridad no resueltas han ralentizado objetivamente el ritmo de la innovación empresarial. Hasta el 63% de los CISO encuestados admitieron que las consideraciones de seguridad y cumplimiento han retrasado en cierta medida el lanzamiento completo de al menos algunos pilotos de IA internos.

Los equipos de seguridad necesitan urgentemente un radar integral: para saber en tiempo real qué herramientas y agentes de IA están operando en la red de la empresa, quiénes son sus responsables comerciales, qué credenciales de acceso al sistema se les han otorgado y qué acciones están ejecutando en cada momento.

Sin embargo, obtener una visión precisa de estas acciones microscópicas presenta desafíos técnicos mucho más duros de lo que se imagina. Los agentes inteligentes modernos suelen operar directamente en los terminales locales de los empleados, heredando completamente los altos niveles de acceso del usuario. Para los sistemas de monitoreo de seguridad tradicionales basados en fronteras de red o API en la nube, las diversas operaciones iniciadas por los agentes parecen indistinguibles de los clics legítimos del mouse del propio empleado.

Esta es precisamente la lógica subyacente a nuestra fuerte inversión en Neo. El equipo fundador de Neo anteriormente lideró la creación del motor central de SentinelOne, un gigante de la seguridad de endpoints, y ahora están reestructurando completamente la capa de defensa de seguridad de endpoints para capturar con precisión cada movimiento de los agentes en un nuevo paradigma dominado por una gran cantidad de agentes de IA, estableciendo un sólido muro entre la seguridad de cumplimiento y la eficiencia de innovación.

Los riesgos dirigidos a las personas experimentan una evolución a nivel de IA

A pesar de que las vulnerabilidades subyacentes y los ataques de máquinas son cada vez más sofisticados, el eslabón más débil y más difícil de defender en la línea de defensa de ciberseguridad sigue siendo el ser humano. Es irónico que, hasta el día de hoy, "123456" siga ocupando el primer lugar en la lista de las contraseñas débiles más comunes entre los empleados de empresas en todo el mundo.

La madurez de la IA está llevando la ingeniería social tradicional, que se dirige a las defensas psicológicas humanas, a una dimensión aterradora de falsificación industrializada y precisa. Un correo electrónico de phishing falsificado puede imitar perfectamente el tono de escritura de un colega del mismo grupo; una llamada telefónica puede clonar en tiempo real la voz y el patrón de respiración de un supervisor; incluso un participante en una videoconferencia remota puede presentarse de manera tan convincente como un ejecutivo de equipo con el que trabajas a diario.

Cuando Brian Long, fundador de Adaptive Security, llegó a la oficina de a16z para una presentación de financiamiento, mostró a todos los socios presentes dos fotos recientes de Elon Musk que parecían idénticas y nos pidió que adivináramos cuál era la foto real no sintetizada.

Figura: Prueba de autenticidad de phishing de Adaptive Security: difícil de distinguir entre la foto real y la falsificación profunda de IA (Deepfake)

Lo sorprendente es que la gran mayoría de los inversores tecnológicos experimentados presentes adivinaron incorrectamente.

Esta escena ilustra vívidamente la crisis de confianza en la identidad que enfrentan las empresas hoy en día: la ingeniería social moderna ha dejado atrás por completo la fase inicial de falsificación, que se caracterizaba por errores gramaticales y direcciones de remitente extrañas. Incluso un empleado clave que ha recibido una capacitación rigurosa en confidencialidad y que es extremadamente cauteloso en su día a día puede ver su defensa psicológica fácilmente derribada ante una inundación de voces y rostros falsificados en milisegundos.

Este momento nos ha convencido aún más de que la tradicional respuesta de cumplimiento de los empleados y las pruebas de phishing simuladas deben experimentar una revolución impulsada por la IA. Adaptive utiliza modelos generativos de gran escala para personalizar en tiempo real ejercicios de falsificación profunda altamente realistas y contextualizados para los empleados de las empresas, reconfigurando fundamentalmente la capacidad de inmunidad de los empleados en la era de la IA.

El desafío más grave no solo radica en la veracidad de la falsificación, sino también en la explosión de la escala de ataques una vez que el costo marginal de la falsificación se reduce a cero. Los atacantes solo necesitan escribir una línea de comando para generar instantáneamente miles de variantes de phishing dirigidas a empleados de diferentes departamentos, lo que hace que las estrategias de defensa basadas en palabras clave y listas negras colapsen por completo.

Una avalancha de código, el umbral de seguridad del código se eleva

En la compleja cadena de suministro de ingeniería de software, incluso si confías plenamente en el código escrito por tu propio equipo, si los componentes de código abierto o los servicios de terceros que utilizas tienen una puerta trasera mortal, todo el edificio de seguridad puede desmoronarse en un instante. Los recientes eventos de secuestro de la cadena de suministro expuestos son un sangriento recordatorio de esta frágil realidad.

La seguridad del código nunca ha sido una nueva pista; durante décadas, las grandes y medianas empresas han gastado enormes sumas en herramientas de análisis de código estático (SAST) y análisis de componentes de software (SCA). Sin embargo, con la amplia adopción de herramientas de programación asistida por IA como Cursor y GitHub Copilot, la palanca de productividad en todo el desarrollo de software ha sido completamente desbloqueada, y la cantidad de nuevo código en los repositorios de las empresas está aumentando de manera geométrica.

Una avalancha de código está llegando, mientras que la plantilla de ingenieros de seguridad internos de las empresas no puede duplicarse. Por esta razón, cerca de la mitad (48%) de los CISO que encuestamos han clasificado la seguridad del código de IA como una de sus cinco principales prioridades para 2027, un aumento casi del doble en comparación con años anteriores.

Como expresó sinceramente un CISO de una gran institución financiera: "La cantidad de ingenieros de desarrollo de negocios que producimos frenéticamente frente al teclado supera con creces el número de personas de seguridad que se encargan de revisar el código de seguridad."

La demanda aumenta, pero los gigantes de plataformas aún tienen prioridad

A pesar de que las prioridades de defensa están cambiando drásticamente, y los nuevos presupuestos de adquisiciones se están liberando en masa, en la línea de decisiones de compra real, los antiguos gigantes de plataformas aún tienen un dominio significativo en la primera ronda de consultas de precios.

Cuando se les preguntó a quién buscarían primero para implementar nuevas capacidades de seguridad de IA en la empresa, hasta el 44% de los CISO tienden a votar por sus proveedores de plataformas existentes, esperando satisfacer la demanda a través de actualizaciones de funciones sin problemas en sus paquetes existentes.

Como señaló directamente un ejecutivo de una empresa Fortune 500: "Confío en CrowdStrike. Tiene una reputación de marca de seguridad de primer nivel que es inquebrantable y una reputación de experiencia en el campo forjada a través de la experiencia."

Sin embargo, la primera llamada no siempre significa que el pedido final se destine a ellos. Cuando profundizamos en qué factores clave podrían llevar a los tomadores de decisiones de seguridad a evitar a los gigantes establecidos y optar por productos de nuevas empresas emergentes, los datos de la encuesta proporcionaron respuestas comerciales muy reveladoras.

Figura: Encuesta a cien CISO: factores clave que impulsan a las empresas a elegir productos de startups en lugar de gigantes establecidos

Hasta el 61% de los CISO afirmaron que si las startups pueden ofrecer nuevas capacidades clave que faltan en las líneas de productos de los gigantes establecidos, estarían dispuestos a abrir presupuestos específicos para adquisiciones; al mismo tiempo, el 49% de los compradores consideraron el rendimiento abrumadoramente superior de los productos de startups como un punto decisivo.

En la mayoría de los escenarios reales, las grandes empresas que adquieren productos de seguridad de vanguardia de startups no lo hacen para reemplazar o desmantelar la plataforma existente, sino para acoplar con precisión una herramienta afilada al lado de la línea de defensa existente, llenando el vacío técnico que los paquetes tradicionales no pueden resistir en trincheras de alto riesgo específicas.

El ruido del mercado es complejo y variado, lo que dificulta aún más la toma de decisiones

Al observar el ecosistema de seguridad de IA empresarial actual, cientos de nuevas startups están surgiendo como hongos después de la lluvia, proclamando que pueden ofrecer defensa inteligente completamente autónoma, trazabilidad de alertas en milisegundos y un cierre de bucle que libera completamente la mano de obra.

En el panorama de expositores de la conferencia de seguridad Black Hat 2026, esta intensa competencia se retrata vívidamente: en algunos nichos de seguridad de IA, hasta 43 competidores están compitiendo, lo que lleva a una grave homogeneización de conceptos de marketing y confusión de posicionamiento.

Los compradores empresariales, atrapados en el ruido del mercado y el bombardeo de ventas, se ven obligados a gastar un tiempo considerable verificando la autenticidad: ¿qué proporción de trabajo sucio pueden realmente completar los productos sin supervisión? ¿Cuántas veces necesitará el equipo de analistas humanos intervenir para corregir errores? ¿Qué permisos operativos tienen los agentes en el entorno de producción? Y si ocurre un error, ¿puede el sistema proporcionar un árbol de decisiones claro que pueda ser auditado a nivel forense?

El CISO de una de las principales marcas de moda globales describió vívidamente el agotador proceso de selección de su equipo: seleccionaron meticulosamente entre siete u ocho competidores similares y finalmente eligieron solo tres para pruebas prácticas en profundidad. En sus propias palabras: "Todos los productos parecen perfectos en las presentaciones de diapositivas, pero solo cuando los conectas realmente a un sistema empresarial desordenado puedes ver quién es un caballo y quién es un burro."

Más complicado aún es que la línea base técnica para comparaciones horizontales también está en una intensa evolución dinámica. Nuevos equipos de startups están ingresando a la pista, las capacidades de los productos existentes están cambiando mensualmente, y cada avance en el rendimiento de inferencia de los modelos de base subyacentes pone a prueba brutalmente las barreras tecnológicas de los productos existentes.

Como expresó otro responsable de seguridad de una gran empresa, hay un sentimiento de cautela generalizado: "No quiero seguir comprando un montón de herramientas puntuales (Point Products) que están aisladas y carecen de interconexión dentro de la empresa."

Sin embargo, es importante reconocer que esta cautela y moderación no han sofocado la alta demanda del mercado por tecnologías de seguridad realmente sólidas, sino que coexisten profundamente con un impulso de adquisición creciente. Los equipos de seguridad de las grandes corporaciones están solicitando presupuestos de adquisición específicos con una urgencia sin precedentes, avanzando rápidamente en proyectos piloto y formalizando productos pioneros que han resistido la prueba del tiempo en las arterias de producción diarias.

Perspectivas y proyecciones

En nuestra memoria, nunca ha habido una ola tecnológica que haya reconfigurado la agenda de ciberseguridad de las principales empresas de EE. UU. y del mundo de manera tan completa y profunda como lo ha hecho la IA.

Los presupuestos están aumentando rápidamente, los equipos se están expandiendo y la visión y la ambición de los equipos de defensa ya no se limitan a la zona de confort de las plataformas tradicionales.

Este es precisamente el dorado momento histórico en el que grandes startups de ciberseguridad están surgiendo. En la vanguardia de la defensa y ataque de IA, auditoría de seguridad de agentes y nuevas fronteras de auto-reparación, los gigantes tradicionales, con su tamaño voluminoso, aún no han reaccionado completamente, mientras que los líderes de seguridad empresarial, con una visión aguda, ya han abierto las puertas, deseosos de introducir nuevas fuerzas más robustas en las trincheras más profundas.

Estamos convencidos de que, junto con esta revolución sin precedentes en los paradigmas de ataque y defensa, los nuevos gigantes de la industria de ciberseguridad de la próxima generación están acelerando su gestación en esta tierra fértil. Ellos construirán una magnífica línea de defensa que protegerá la civilización digital global durante las próximas décadas, centrada en las nuevas capacidades de seguridad que las empresas apenas están comenzando a desarrollar.

Agradecimientos especiales: Agradecemos a Zane Lackey, Joel de la Garza y David George por sus contribuciones excepcionales a la investigación y análisis de este artículo.

Descargo de responsabilidad: Todo el contenido de este extenso artículo es solo para fines informativos y no debe considerarse como una base formal para ninguna decisión legal, comercial, de inversión o fiscal. Algunos de los activos de inversión mencionados son empresas en las que los fondos de a16z han invertido. Para una divulgación completa de la cartera de inversiones y los intereses clave, consulte el sitio oficial.