Las mejores herramientas de seguridad con IA para empresas en 2026 (Las 10 mejores opciones)

📊 Descubrimiento y gobernanza de la IA

Identifica el uso de la IA entre empleados, aplicaciones y terceros; realiza un seguimiento de la propiedad y el riesgo.

🛡️ Protección en tiempo de ejecución de LLM y agentes

Establece medidas de seguridad en el momento de la inferencia, incluidas defensas contra la inyección inmediata, controles de datos confidenciales y restricciones en el uso de herramientas.

🧰 Pruebas de seguridad de IA y Red Teaming

Realiza pruebas con modelos y flujos de trabajo frente a técnicas adversarias antes y después de su lanzamiento a producción.

🔗 Seguridad de la cadena de suministro con IA

Evalúa los riesgos en los modelos, conjuntos de datos, paquetes y dependencias utilizados en los sistemas de IA.

🔐 Control de riesgos de IA centrado en la identidad y SaaS

Gestiona los riesgos asociados a la IA integrada en aplicaciones SaaS e integraciones, abarcando permisos, exposición de datos, robo de cuentas y ámbitos de OAuth de riesgo.

1️⃣ Requisitos

El koi es ampliamente considerado como uno de los Las mejores herramientas de seguridad de IA para empresas Gracias a su enfoque desde la capa de control de software, ayuda a las empresas a gestionar lo que se instala y adopta en los dispositivos finales, incluidas las herramientas relacionadas con la IA, como extensiones de navegador, paquetes y asistentes para desarrolladores.

Esto es importante porque la exposición a la IA a menudo se produce a través de herramientas que parecen inofensivas: extensiones de navegador que leen el contenido de las páginas, complementos de IDE que acceden a repositorios, paquetes extraídos de registros públicos y aplicaciones "auxiliares" de rápida evolución integradas en los flujos de trabajo diarios.

En lugar de tratar la seguridad de la IA como una preocupación exclusivamente a nivel de modelo, Koi se centra en controlar la entrada y la propagación de herramientas que pueden generar exposición de datos o riesgos en la cadena de suministro, convirtiendo las instalaciones ad hoc en un proceso regulado y auditable.

✓ Características principales:

• Visibilidad de las herramientas instaladas y solicitadas en todos los puntos finales.
• Decisiones de permitir/bloquear basadas en políticas para la adopción de software
• Flujos de trabajo de aprobación que reducen la proliferación de herramientas de IA no autorizadas.
• Controles diseñados para abordar el riesgo de extensión/paquete y la gobernanza de herramientas.
• Existen registros de evidencia sobre qué se aprobó, quién lo aprobó y bajo qué política.

2️⃣ Seguridad Noma

Noma Security es una plataforma líder para Garantizar la seguridad de los sistemas de IA y los flujos de trabajo de los agentes. A nivel empresarial, se centra en el descubrimiento, la gobernanza y la protección de las aplicaciones de IA, especialmente cuando varias unidades de negocio implementan diferentes modelos, flujos de trabajo y procesos basados ​​en agentes.

Una vez que se generalice la adopción de la IA, los equipos de seguridad necesitarán una forma coherente de comprender qué existe, a qué afecta y qué flujos de trabajo representan un riesgo elevado, lo que incluye mapear las aplicaciones de IA a las fuentes de datos e identificar por dónde puede fluir la información confidencial.

✓ Características principales:

• Descubrimiento e inventario de sistemas de IA en todos los equipos
• Controles de gobernanza para aplicaciones y agentes de IA
• Contexto de riesgo en torno al acceso a los datos y el comportamiento del flujo de trabajo.
• Políticas que apoyan la supervisión y la rendición de cuentas de la empresa.
• Flujos de trabajo operativos diseñados para entornos de IA con múltiples equipos.

3️⃣ Seguridad de Aim

Aim Security está diseñado específicamente para Garantizar la adopción empresarial de la IA generativa, especialmente en la capa de uso donde los empleados interactúan con herramientas de IA y donde las aplicaciones de terceros incorporan funciones de IA integradas. Esto la hace particularmente relevante para organizaciones donde el riesgo más inmediato de la IA no reside en una aplicación LLM personalizada, sino en el uso por parte de la fuerza laboral.

El valor de Aim se hace evidente cuando las empresas necesitan visibilidad sobre los patrones de uso de la IA y controles prácticos para reducir la exposición de datos, protegiendo así el negocio sin obstaculizar la productividad.

✓ Características principales:

• Visibilidad de los patrones de uso y riesgo de GenAI en las empresas
• Aplicación de políticas para reducir la exposición de datos sensibles
• Controles para herramientas de IA de terceros y funciones de IA integradas
• Flujos de trabajo de gobernanza alineados con las necesidades de seguridad de la empresa.
• Gestión centralizada para poblaciones de usuarios distribuidas

4️⃣ Mindgard

Mindgard destaca por Pruebas de seguridad de IA y equipos rojosEsto ayuda a las empresas a someter a prueba las aplicaciones y los flujos de trabajo de IA frente a técnicas adversarias. Resulta especialmente crucial para las organizaciones que implementan flujos de trabajo RAG y de agentes, donde el riesgo suele provenir de efectos de interacción inesperados, como el contenido recuperado que influye en las instrucciones o las indicaciones que filtran información confidencial.

El valor de Mindgard reside en su enfoque proactivo: en lugar de esperar a que surjan problemas en producción, ayuda a los equipos a identificar los puntos débiles con antelación, de forma similar a las pruebas de seguridad de aplicaciones tradicionales.

✓ Características principales:

• Pruebas automatizadas y simulaciones de ataques (red teaming) para flujos de trabajo de IA.
• Cobertura para comportamientos adversarios como patrones de inyección y jailbreak
• Conclusiones prácticas diseñadas para equipos de ingeniería
• Compatibilidad con pruebas iterativas entre versiones
• Validación de seguridad alineada con los ciclos de implementación empresarial.

5️⃣ Proteger la IA

Protect AI se evalúa como un Enfoque de plataforma multicapa para la seguridad de la IAEsto incluye el riesgo en la cadena de suministro. Es especialmente relevante para las empresas que dependen de modelos, bibliotecas, conjuntos de datos y marcos de trabajo externos, donde el riesgo puede heredarse a través de dependencias no creadas internamente.

Resulta atractivo para las organizaciones que desean estandarizar las prácticas de seguridad en el desarrollo y la implementación de la IA, incluidos los componentes iniciales que alimentan los modelos y los flujos de trabajo.

✓ Características principales:

• Cobertura de la plataforma en todas las etapas de desarrollo e implementación de la IA.
• Enfoque en la seguridad de la cadena de suministro para dependencias de IA/ML
• Identificación de riesgos para modelos y componentes relacionados.
• Flujos de trabajo diseñados para estandarizar las prácticas de seguridad de la IA.
• Apoyo a la gobernanza y a la mejora continua

6️⃣ Seguridad radiante

Radiant Security está orientado hacia Habilitación de operaciones de seguridad mediante automatización basada en agentesA medida que aumenta la adopción de la IA, también aumentan la cantidad y la novedad de las señales de seguridad (nuevos eventos SaaS, nuevas integraciones, nuevas rutas de datos), lo que limita el ancho de banda del SOC. Radiant aborda directamente esta brecha.

Se centra en reducir el tiempo de investigación mediante la clasificación automatizada y las acciones de respuesta guiadas, lo que facilita a los analistas la comprensión de por qué se señala algo y qué acciones se recomiendan.

✓ Características principales:

• Sistema de triaje automatizado diseñado para reducir la carga de trabajo de los analistas.
• Flujos de trabajo guiados para la investigación y la respuesta
• Enfoque operativo: reducir el ruido y agilizar la toma de decisiones.
• Integraciones alineadas con los procesos SOC empresariales.
• Controles que mantienen a los humanos informados cuando sea necesario.

7️⃣ Lakera

Lakera es bien conocida por límites de ejecución que abordan riesgos como la inyección de mensajes, el jailbreaking y la exposición de datos confidenciales. Controla las interacciones de la IA en el momento de la inferencia, donde las indicaciones, el contenido recuperado y los resultados convergen en los flujos de trabajo de producción.

Lakera resulta especialmente valiosa cuando las aplicaciones de IA están expuestas a entradas no confiables o cuando el comportamiento del sistema de IA debe restringirse para reducir fugas de información y resultados inseguros. Es particularmente relevante para las aplicaciones RAG que recuperan contenido externo o de confianza parcial.

✓ Características principales:

• Inyección inmediata y defensa contra jailbreak en tiempo de ejecución.
• Controles para reducir la exposición de datos sensibles en las interacciones con la IA
• Pautas de seguridad para el comportamiento de las aplicaciones de IA
• Visibilidad y gobernanza de los patrones de uso de la IA
• Ajuste de políticas diseñado para las realidades de la implementación empresarial.

8️⃣ CalypsoAI

CalypsoAI está posicionado alrededor Protección en tiempo de inferencia para aplicaciones y agentes de IA, con especial énfasis en asegurar el momento en que la IA produce resultados y activa acciones. Es aquí donde las empresas suelen descubrir riesgos: el resultado del modelo se convierte en entrada para un flujo de trabajo, y deben existir mecanismos de control para evitar decisiones o usos inseguros de las herramientas.

CalypsoAI resulta especialmente útil cuando diferentes equipos implementan funciones de IA a ritmos distintos, ya que centraliza los controles en múltiples modelos y aplicaciones.

✓ Características principales:

• Controles de tiempo de inferencia para aplicaciones y agentes de IA
• Aplicación centralizada de políticas en todos los despliegues de IA.
• Barandillas de seguridad diseñadas para entornos multimodales.
• Supervisión y visibilidad de las interacciones con la IA
• Soporte de integración empresarial para flujos de trabajo SOC

9️⃣ Cráneo

El cráneo está posicionado alrededor Descubrimiento de IA empresarial, gobernanza y gestión continua de riesgosSu valor se manifiesta con mayor fuerza cuando la adopción de la IA está descentralizada y los equipos de seguridad necesitan una forma fiable de identificar qué existe, quién lo posee y con qué afecta.

Cranium respalda la gobernanza de la seguridad de la IA: la creación de inventarios, el establecimiento de marcos de control y el mantenimiento de una supervisión continua. Esto es especialmente relevante cuando los reguladores, los clientes o las partes interesadas internas esperan pruebas de las prácticas de gestión de riesgos de la IA.

✓ Características principales:

• Descubrimiento e inventario del uso de la IA en toda la empresa.
• Flujos de trabajo de gobernanza alineados con la supervisión y la rendición de cuentas.
• Visibilidad de riesgos en sistemas de IA internos y de terceros.
• Soporte para ciclos continuos de monitoreo y remediación.
• Evidencia e informes para programas de IA empresarial

10️⃣ Reco

Reco es mejor conocido por Seguridad SaaS y gestión de riesgos basada en la identidad — cada vez más relevante para la IA porque existe mucha "exposición a la IA" dentro de las herramientas SaaS: copilotos, funciones impulsadas por IA, integraciones de aplicaciones, permisos y datos compartidos.

En lugar de centrarse en el comportamiento del modelo, Reco ayuda a las empresas a gestionar los riesgos relacionados: vulneración de cuentas, permisos riesgosos, archivos expuestos, sobreintegraciones y desviaciones en la configuración.

✓ Características principales:

• Gestión de riesgos de configuración y postura de seguridad de SaaS
• Detección y respuesta ante amenazas de identidad para entornos SaaS
• Visibilidad de la exposición de datos: archivos, uso compartido y permisos.
• Detección de integraciones riesgosas y patrones de acceso
• Flujos de trabajo alineados con las operaciones de identidad y seguridad de la empresa.

1️⃣ La IA puede convertir pequeños errores en fugas repetidas.

Una sola solicitud puede exponer contexto sensible: nombres internos, detalles del cliente, cronogramas de incidentes, términos del contrato o código propietario. Multiplicado a través de miles de interacciones, la fuga se convierte en Sistemático, no accidental..

2️⃣ La IA presenta una capa de instrucción manipulable

Los sistemas de IA pueden verse influenciados por entradas maliciosas: indicaciones directas, inyección indirecta a través de contenido recuperado o instrucciones incrustadas en documentos. Un flujo de trabajo puede parecer normal mientras se lo dirige hacia resultados o acciones inseguras.

3️⃣ Los agentes amplían el radio de explosión desde el contenido hasta la ejecución.

Cuando la IA puede llamar a herramientas, acceder a archivos, activar tickets, modificar sistemas o implementar cambios, un problema de seguridad ya no es "texto incorrecto", sino que se convierte en... "acción incorrecta", "acceso indebido" o "ejecución no autorizada". Eso requiere controles diseñados para los procesos de toma de decisiones y de acción, no solo para los datos.