--- title: "Zscaler compra SPLX para blindar todo el ciclo de vida de la IA: descubrimiento de activos, red teaming automático y guardrails nativos en Zero Trust Exchange" description: "Zscaler (NASDAQ: ZS) ha anunciado la adquisición de SPLX , una joven pionera en seguridad de IA , con la que reforzará su plataforma Zero Trust Exchange™ añadiendo capacidades de descubrimiento shift-..." url: https://revistacloud.com/zscaler-compra-splx-para-blindar-todo-el-ciclo-de-vida-de-la-ia-descubrimiento-de-activos-red-teaming-automatico-y-guardrails-nativos-en-zero-trust-exchange/ date: 2025-11-05 modified: 2025-11-05 author: "Nota de Prensa" image: https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2025/05/DXC-y-Akamai-firman-una-Alianza-para-Acelerar-la-Adopcion-de-Zero-Trust.jpeg categories: ["Empresas", "Noticias"] tags: ["ciberseguridad", "SPLX", "Zscaler"] type: post lang: es --- # Zscaler compra SPLX para blindar todo el ciclo de vida de la IA: descubrimiento de activos, red teaming automático y guardrails nativos en Zero Trust Exchange Zscaler (NASDAQ: ZS) ha anunciado la adquisición de **SPLX**, una joven pionera en **seguridad de IA**, con la que reforzará su plataforma **Zero Trust Exchange™** añadiendo capacidades de **descubrimiento *shift-left* de activos de IA**, **red teaming automatizado** y **gobernanza** de extremo a extremo. El objetivo declarado por la compañía es claro: **proteger las inversiones en IA desde el desarrollo hasta la producción**, en un momento en el que la industria prevé **más de 250.000 millones de dólares** de gasto en infraestructura de IA antes de que termine 2025. > “La IA crea un valor enorme, pero solo se materializa cuando puede asegurarse”, resumió Jay Chaudhry, fundador y CEO de Zscaler. “Con la tecnología de SPLX y la inteligencia de Zero Trust Exchange —que clasifica, gobierna y evita fugas de datos sensibles en prompts, modelos y salidas—, aseguraremos todo el ciclo de vida de la IA en una sola plataforma”. La compra aterriza en un contexto de **superficie de ataque en expansión**, ***shadow AI*** y **adopción de agentes** en procesos reales. Zscaler quiere evitar que el despliegue de modelos, *workflows* y herramientas alrededor de **RAG** y **MCP (Model Context Protocol)** se convierta en una **nueva puerta trasera** para el robo de datos, la manipulación de salidas o los movimientos laterales entre agentes y servicios. --- ## Qué añade SPLX a la plataforma de Zscaler Zscaler integrará la tecnología y el equipo de SPLX como una **capa nativa de protección de IA** en **Zero Trust Exchange™**, con cuatro bloques funcionales: ### 1) Descubrimiento de activos de IA y evaluación de riesgo (*shift-left*) No solo catálogos públicos de IA generativa o nubes públicas: el descubrimiento se extiende a **modelos** internos, **pipelines**, **repositorios de código**, **RAGs**, **servidores MCP** y **flujos** tanto **públicos** como **privados**. El objetivo es disponer de un **inventario vivo**, con **riesgo calculado** por activo, **antes** de que llegue a producción. ### 2) *Red teaming* automático y remediación SPLX aporta un motor con **5.000+ simulaciones de ataques** específicas de IA —*prompt injection*, *jailbreaks*, *data exfiltration*, *function calling* malicioso, **abuso de herramientas**, etc.— que pueden ejecutarse **desde el desarrollo hasta producción**. El sistema **prioriza** hallazgos y **sugiere remediación en tiempo real**, de modo que los equipos pueden **corregir rápidamente** sin esperar a auditorías manuales. ### 3) *Guardrails* de tiempo de ejecución y **fortificación del *prompt*** Zscaler amplía sus **AI Runtime Guardrails** —que ya bloquean fuga de datos y ataques entre apps de IA y LLM— para **profundizar en entornos de desarrollo** (IDE, CI/CD) y **automatizar *guardrails*** para **activos de riesgo** (por ejemplo, agentes con acceso a datos sensibles o herramientas con acciones críticas). La **fortificación** de *prompt* se integra como **política**, no como *best effort*. ### 4) Gobernanza y cumplimiento Un **marco unificado** para pasar de la **defensa reactiva** a la **protección proactiva**: políticas por **modelo**, **entorno**, **persona** y **dato**; **registros** y **evidencias** para auditoría; **controles** para **marcos de gobernanza** emergentes (p. ej., controles de datos y *model risk*). La idea es que cumplimiento, seguridad y producto **hablen el mismo lenguaje**. > “Zscaler y SPLX comparten la misma visión: plantar cara a la nueva superficie de ataque creada por la expansión de la infraestructura de IA”, señaló Kristian Kamber, CEO y cofundador de SPLX. “Unidos, llevaremos nuestra innovación a una de las plataformas de seguridad más confiables del mundo, asegurando la innovación en IA a la misma velocidad a la que se adopta”. --- ## Por qué es relevante: la seguridad de la IA ya no es solo “filtrar prompts” El ritmo de inversión —**> 250.000 millones de dólares** en 2025, según Goldman Sachs— ha llevado la IA desde prototipos puntuales a **sistemas productivos**: **LLMs que orquestan herramientas**, **agentes** con memoria, **RAG** conectados a **fuentes internas**, **MCP** para conectar apps con modelos de forma estandarizada. Ese salto trae **riesgos nuevos y conocidos**: - **Descubrimiento**: la IA nace **distribuida** —hay modelos en varias nubes, repositorios, *pipelines* y entornos de *feature stores*. Saber **qué existe** y **dónde vive** el dato es el primer paso. - **Desarrollo inseguro**: *prompts* hardcoded, claves expuestas, **repositorios** con *datasets* sensibles, pruebas con **tokens de producción**… El **shift-left** debe incluir **IA**, no solo código. - **Ataques específicos**: **inyección de *prompt*** y **“alucinaciones dirigidas”** para inducir acciones; abuso de **agentes** y **funciones**; **exfiltración** a través de **salidas** o **registros**; **envenenamiento** de datos de contexto. - **Gobernanza y *guardrails***: quién puede **usar** qué modelo, con qué **datos** y **herramientas**, bajo qué **políticas**, y con qué **rastros** de auditoría. La apuesta de Zscaler plantea que **todo ello** —inventario, pruebas ofensivas, controles de ejecución y cumplimiento— **viva en la misma plataforma**, pegada a la **protección de datos** y al **Zero Trust** que la empresa ya aplica a **aplicaciones, usuarios y cargas**. --- ## Para quién es esto (y qué gana cada perfil) - **CISOs y *GRC***: un **panel unificado** de **activos de IA** con **riesgo**, **políticas** y **evidencias** para auditoría. Menos hojas de cálculo, más **controles observables**. - **MLOps / Plataformas de datos**: pruebas tipo ***red team*** automatizadas que **integran CI/CD**, con **remediación** contextual. Descubrimiento de **RAGs** y **MCP** *self-hosted*. - **Ingeniería de producto**: *guardrails* de tiempo de ejecución que **evitan fugas** y **abuso de funciones** sin frenar la entrega; ***prompt hardening*** como parte de la **política**, no solo la guía. - **Cumplimiento**: soporte a **marcos de gobernanza** nacientes con **trazabilidad** por *prompt*, **modelo** y **salida**, y **clasificación**/gobierno de datos sensibles aplicada **en la ruta de IA**. --- ## ¿Cómo encaja técnicamente con Zero Trust Exchange? Zscaler dispone de **telemetría masiva** y **protección de datos nativa** (clasificación y prevención de pérdida) en **tráfico**, **aplicaciones** y **usuarios**. Al añadir SPLX: 1. **El inventario** de IA (modelos, *workflows*, RAG, MCP, repos) se **descubre y etiqueta** bajo el mismo tejido de **identidad + aplicación + dato**. 2. El **motor de *red teaming*** se integra con **CI/CD** y **entornos** (dev, test, prod), y alimenta **políticas**. 3. Los **guardrails** se aplican en **tiempo de ejecución** —entre **apps de IA** y **LLMs**, o entre **agentes**— y **bloquean exfiltraciones** y **ataques** sin romper la experiencia. 4. **Gobernanza** y **cumplimiento** se benefician de **registros consistentes** y **enforcement** centralizado. En términos de operación, la promesa es recortar **MTTD/MTTR** de incidentes relacionados con IA y reducir **errores humanos** (la causa de la mayoría de fugas), sin multiplicar herramientas ni *silos*. --- ## Ejemplos de riesgos que la combinación busca cubrir - Un **agente** con acceso a **almacenes de código** al que se le induce, mediante **inyección**, a **exfiltrar secretos** en la **salida**. - Un **RAG** que indexa documentos **sensibles** y entrega **fragmentos** fuera de contexto a un **usuario no autorizado**. - Un **servidor MCP** expuesto, sin **autenticación** ni **límite de herramientas**, que permite **acciones críticas** con *prompts* maliciosos. - **Repositorios** con *datasets* **sin anonimizar** reutilizados en **pruebas**, que terminan **filtrándose** en *logs* o *telemetry*. --- ## Lo que no cambia (y lo que Zscaler advierte) Se trata de un **anuncio de adquisición** y, como tal, incluye **declaraciones a futuro**: Zscaler deberá **integrar** la tecnología de SPLX en su **nube**, **retener** al equipo y **alinear** hojas de ruta. El valor para el cliente dependerá de **qué rápido** lleguen las **funciones integradas**, de su **cobertura real** en **entornos híbridos** y de la **calidad** de la automatización de remediación. --- ## Señales para el mercado 1. **La seguridad de IA se consolida** como **categoría propia** (no solo “DLP para prompts”). 2. **Zero Trust** extiende su perímetro: **modelo**, **agente** y **contexto** pasan a ser **ciudadanos de primera** en las políticas. 3. La **automatización ofensiva** (***red teaming*** continuo) empieza a verse **integrada** en plataformas, más allá de *tooling* aislado. En un 2025 que cerrará con **inversiones récord** en infraestructura de IA, la compra de SPLX apunta a que los clientes **no quieren** “otra herramienta más”, sino **seguridad y gobernanza** de IA **desde la plataforma** que ya protege **usuarios, apps y datos**. --- ## Preguntas frecuentes **¿Qué es SPLX y qué añade exactamente a Zscaler?** SPLX es una *startup* especializada en **seguridad de IA**: **descubrimiento de activos** (modelos, RAG, MCP, repos), **red teaming automatizado** con **5.000+ simulaciones de ataques**, **guardrails** de ejecución y **gobernanza**. Zscaler integrará estas capacidades como una **capa nativa** en **Zero Trust Exchange™** para **asegurar el ciclo completo** —desde **desarrollo** hasta **producción**—. **¿Qué significa *red teaming* automático para IA y cómo se usa en CI/CD?** Es la ejecución **continua** y **automatizada** de **ataques específicos de IA** (inyección de *prompt*, *jailbreak*, exfiltración, abuso de agentes/herramientas) **en cada cambio** de código/modelo/infra. Se **integra con CI/CD**, **prioriza** hallazgos por **riesgo** y propone **remediaciones** en **tiempo real** para que el equipo las aplique **antes** de pasar a producción. **¿Qué son los *guardrails* de tiempo de ejecución en IA?** Controles **dinámicos** que **clasifican** y **gobiernan** datos sensibles en **prompts, modelos y salidas**, bloquean **ataques** entre **apps de IA** y **LLMs**, y **limitan** el radio de acción de **agentes** y **servidores MCP**. Con SPLX, Zscaler extiende estos *guardrails* a **entornos de desarrollo** y **automatiza** su activación para **activos de riesgo**. **¿Cómo ayuda Zscaler + SPLX con la gobernanza y el cumplimiento de IA?** Ofrece **inventario vivo**, **evaluación de riesgo**, **políticas** por **modelo/dato/persona**, **evidencias de auditoría** y **enforcement** centralizado. Esto permite **alinear** seguridad, *MLOps* y **cumplimiento**, y **adaptarse** a marcos de **gobernanza** emergentes sin montar **silos** de herramientas. vía: [zscaler](https://www.zscaler.com/press/zscaler-secures-enterprise-ai-lifecycle-acquisition-innovative-ai-security-pioneer-splx)