La Inteligencia Artificial se ha colado en el día a día de las empresas con una rapidez difícil de igualar: empleados que usan herramientas generativas para redactar, resumir o programar; equipos de ingeniería que construyen agentes capaces de ejecutar acciones; y organizaciones que conectan modelos con datos internos y servicios en la nube. El resultado es un salto de productividad, sí, pero también un cambio incómodo para los responsables de seguridad: aparece una nueva superficie de ataque justo donde la IA “razona” y toma decisiones.

En ese contexto, CrowdStrike ha anunciado la disponibilidad general de Falcon AI Detection and Response (AIDR), una extensión de su plataforma Falcon diseñada para proteger la capa de prompts y la interacción con agentes, tanto en escenarios de uso por parte de la plantilla como en flujos de desarrollo y despliegue de aplicaciones con IA.

La idea de fondo es sencilla: si antes el perímetro eran endpoints, identidades, correo o cloud, ahora hay que vigilar también el punto en el que una persona (o un proceso) pregunta, un modelo responde y un agente actúa. Es decir, el lugar donde un atacante puede intentar colar instrucciones ocultas, manipular resultados o provocar fugas de datos.

El “prompt” como vector: cuando el lenguaje se convierte en ataque

CrowdStrike plantea que, en la era de la IA, el lenguaje puede funcionar como vector de ataque, con técnicas como prompt injection, jailbreaks o manipulación de agentes para forzar comportamientos no previstos. En su comunicación, la compañía afirma que sus investigadores están siguiendo más de 180 técnicas de inyección de prompts, en un esfuerzo por sistematizar un problema que todavía está madurando y, por eso mismo, resulta especialmente peligroso: muchas organizaciones lo subestiman hasta que se materializa.

A esto se suma un fenómeno muy reconocible en cualquier empresa: la adopción “por la puerta de atrás”. Según el propio texto de CrowdStrike, un 45% de empleados declara usar herramientas de IA sin comunicarlo a su responsable, lo que abre un agujero de “IA en la sombra” donde se pueden exponer datos sensibles o utilizar servicios sin controles adecuados.

Qué promete Falcon AIDR: visibilidad, control y protección en tiempo real

La propuesta de Falcon AIDR se apoya en un concepto: gobernar y proteger la interacción con la IA, no solo el modelo o la infraestructura que lo soporta. Según CrowdStrike, el objetivo es ofrecer una protección unificada que cubra desde el uso cotidiano por parte de empleados hasta la ejecución en tiempo real de aplicaciones y agentes de IA, dentro de una única plataforma.

Entre las capacidades que la compañía destaca están:

• Visibilidad de uso de IA (“ver la IA en todas partes”), con registros de ejecución y actividad orientados a cumplimiento e investigación.
• Bloqueo de ataques de inyección de prompts y otras técnicas de manipulación.
• Control de interacciones de riesgo en tiempo real, incluyendo contención de acciones de agentes.
• Protección de información sensible, para detectar y frenar exposición de credenciales o datos regulados antes de que lleguen a modelos, agentes o servicios externos.
• Aceleración del desarrollo seguro, con salvaguardas integradas para equipos técnicos.

Más allá del catálogo de funciones, el mensaje que intenta trasladar CrowdStrike es que la “capa de interacción” se está convirtiendo en el nuevo campo de batalla: los prompts serían “el nuevo malware” en el sentido de que pueden transportar intención maliciosa y desencadenar comportamientos automatizados. Es un cambio de mentalidad que obliga a replantear controles clásicos, porque aquí el atacante no entra necesariamente por una vulnerabilidad tradicional: entra por una conversación.

Por qué ahora: el empuje de la IA dispara el riesgo en cloud

Aunque Falcon AIDR se centra en la interacción con modelos y agentes, el movimiento encaja con una tendencia más amplia: el auge de la IA está ampliando el perímetro, especialmente en cloud. Un informe anual de Palo Alto Networks sobre seguridad en la nube apunta a que el 99% de las organizaciones encuestadas sufrió al menos un ataque contra sistemas de IA en el último año, y que los atacantes están pivotando hacia capas fundacionales como APIs, identidad y movimiento lateral.

La lectura práctica es que la empresa media ya no solo tiene “aplicaciones en la nube”: tiene modelos conectados a datos, servicios consumidos por API y automatizaciones que actúan. En ese escenario, una interacción maliciosa con un agente puede tener consecuencias reales: acceso a información, ejecución de acciones no autorizadas o apertura de puertas laterales.

El reto real: seguridad sin frenar el negocio

La gran pregunta no es si hay que proteger la IA, sino cómo hacerlo sin paralizar su adopción. La mayoría de organizaciones está en una fase en la que conviven pilotos, herramientas aprobadas y usos informales. Ahí es donde una capa de control sobre prompts, respuestas y acciones puede marcar la diferencia: no como “policía” que prohíbe, sino como sistema que permite innovar con límites claros y trazabilidad.

Falcon AIDR llega, en definitiva, a un punto en el que la conversación deja de ser experimental y se convierte en operativa. Y cuando la IA empieza a tomar decisiones y ejecutar acciones, la seguridad ya no puede mirar solo a la infraestructura: tiene que mirar a la interacción.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es un ataque de prompt injection y por qué preocupa a las empresas?
Es una técnica para introducir instrucciones ocultas o maliciosas en un prompt (o en contenido que el modelo consume) y lograr que la IA haga algo no previsto: revelar datos, saltarse políticas o ejecutar acciones inseguras.

Cómo proteger agentes de IA que realizan acciones en sistemas corporativos?
Además de controles clásicos (IAM, segmentación, registro), se buscan capas específicas para auditar y bloquear prompts peligrosos, contener acciones automatizadas y aplicar políticas en tiempo real sobre lo que un agente puede o no puede hacer.

Qué significa “IA en la sombra” en una organización y cómo reducirla?
Se refiere al uso de herramientas de IA fuera de los canales aprobados. Se reduce combinando políticas claras, herramientas oficiales con buen rendimiento (para evitar “atajos”) y visibilidad sobre el uso real, con formación orientada a riesgos.

Por qué la seguridad de APIs y la identidad es clave en proyectos de IA en la nube?
Porque muchos sistemas de IA dependen de APIs para operar y de identidades (humanas y no humanas) para acceder a datos y servicios. Si esos controles fallan, el atacante puede escalar, moverse lateralmente y extraer información.

vía: crowdstrike