Palo Alto Networks y Google Cloud han anunciado una ampliación de su colaboración estratégica con un objetivo claro: que las empresas puedan acelerar sus proyectos de nube e inteligencia artificial —incluida la IA agéntica, capaz de actuar de forma más autónoma— sin convertir cada despliegue en una nueva fuente de riesgo. El movimiento llega en un momento en el que la seguridad está dejando de ser “un paso final” para convertirse en un requisito previo: primero se construye con controles, y luego se escala.

El anuncio combina dos piezas que, en 2026, ya son inseparables en muchas organizaciones: la infraestructura de IA (donde se entrenan y ejecutan modelos) y la seguridad que la rodea (desde el código y la cadena de suministro hasta la ejecución en producción). Sobre el papel, la alianza se apoya en la integración de Prisma AIRS, la plataforma de seguridad de IA de Palo Alto Networks, con servicios de Google Cloud orientados a IA, como Vertex AI y Agent Engine, para cubrir desde el desarrollo hasta la operación de cargas reales.

Qué cambia para los clientes: seguridad “de extremo a extremo” y menos fricción operativa

La promesa central es reducir el hueco típico entre “lo que crea el equipo de producto” y “lo que puede gobernar el equipo de seguridad”. En concreto, las compañías plantean un enfoque de código a nube: proteger datos y cargas de IA en Google Cloud, y a la vez asegurar herramientas clave del ciclo de desarrollo, como el Agent Development Kit (ADK).

En la práctica, el paquete se traduce en capacidades que apuntan a los puntos que más se rompen en proyectos de IA:

• Gestión de postura de IA para visibilidad y control de configuraciones.
• Seguridad en tiempo de ejecución para detectar y frenar abuso en producción.
• Seguridad de agentes (porque un agente no es solo “otra app”; también toma decisiones y ejecuta acciones).
• Red teaming para pruebas proactivas.
• Seguridad de modelos para escaneo y evaluación de vulnerabilidades.

El mensaje es coherente con un dato que la propia Palo Alto Networks pone encima de la mesa: según su State of Cloud Report (publicado en diciembre de 2025), el 99 % de los encuestados habría sufrido al menos un ataque contra su infraestructura de IA en el último año, una cifra que ilustra hasta qué punto la carrera por desplegar IA ha ampliado la superficie de ataque.

Más allá de la IA: firewalls, SASE y el “tejido” de Google

La alianza no se queda en proteger modelos. También incluye una parte clásica —pero decisiva— del “cómo se conecta y se inspecciona” el tráfico en entornos híbridos y multicloud:

• VM-Series (software firewall) con integraciones más profundas para mantener políticas de seguridad consistentes al migrar o expandirse en Google Cloud.
• Refuerzo del enfoque SASE con Prisma SASE y Prisma Access ejecutándose sobre la red de Google, con la idea de mejorar experiencia de usuario y mantener control de seguridad cuando los accesos se reparten entre sedes, teletrabajo y aplicaciones en la nube.

En el fondo, es una apuesta por la plataformización: menos piezas sueltas, más integración validada de fábrica, y una consola con visión unificada para recortar el coste operativo que suele dispararse cuando cada capa se compra y se integra por separado.

El titular económico: un acuerdo multianual que se acercaría a 10.000 millones

Donde el anuncio también se vuelve relevante para el mercado es en la dimensión económica. Varios medios han informado —citando a Reuters— de que el acuerdo multianual podría rondar los 10.000 millones de dólares a lo largo de su vigencia, aunque no se ha presentado una cifra oficial pública por las compañías en el comunicado.

Además, el pacto incluye un componente estratégico: Palo Alto Networks migrará cargas internas relevantes a Google Cloud como parte del acuerdo, y también se menciona el uso de Vertex AI y modelos Gemini para impulsar copilotos. Este “compro lo que también uso” suele leerse como una señal de alineación profunda: no solo vender en conjunto, sino operar sobre la misma base tecnológica.

Por qué ahora: la IA agéntica exige confianza verificable

La IA agéntica está cambiando el tipo de riesgo. Si un modelo genera texto, el daño suele estar en la respuesta. Si un agente puede actuar (crear tickets, cambiar configuraciones, iniciar compras, mover datos), el problema es más parecido a dar credenciales a un “nuevo usuario” que además es software.

De ahí que el discurso de ambas compañías insista en “quitar fricción” entre desarrollo y seguridad y en construir controles nativos alrededor del ciclo de vida de la IA. El objetivo implícito: que los consejos de administración dejen de preguntar “¿podemos hacer IA sin incendiar la seguridad?” y empiecen a preguntar “¿qué casos de uso priorizamos, ya que podemos operarla con garantías razonables?”.

vía: paloalto networks