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IA para ciberseguridad

El problema de un equipo de seguridad no es que falten alertas: es que hay tantas que las importantes se pierden. El triaje automático ayuda con eso, y solo si su tasa de falso negativo está medida antes de dejarlo filtrar.

4–8 semanas hasta producción · 1 semana para medir contra incidentes históricos · 3 hallazgos accionables o el diagnóstico no se cobra

  • Triaje de alertas
  • Correlación
  • Resumen de incidente
  • Falso positivo
  • Falso negativo
  • SIEM
  • Revisión humana
Contáctanos Cómo trabajamos Gratis, sin venta · la propuesta llega en 48 horas

Construido sobre

  • Anthropic
  • Claude
  • Google Gemini
  • Google Cloud
  • LangChain
  • LangGraph
  • PostgreSQL
  • Qdrant
  • Datadog

Un equipo de ingeniería que ya estuvo del otro lado

Noventa segundos: quiénes somos, cómo trabajamos y qué recibís al final.

La misma respuesta con fuente en todos los canales

WhatsApp, la web o el correo entran al mismo sistema: entiende la pregunta, busca en tus documentos, responde citando y pasa a una persona cuando no está seguro.

Ejemplo: entra una alerta rara de madrugada. El sistema revisa si es un incidente y abre el ticket.

WhatsApp conectado
Web conectado
Correo conectado

01 Canales

02Entiende

Lee el mensaje
Detecta la entidadseveridad = alta
Elige la fuentePoliticas_seguridad.pdf
¿Este acceso desde otro país a las 3 a. m. es un incidente?

03Busca

94 de 100encuentra el fragmento correcto
142 mstarda

Busca por significado y por palabra exacta, y filtra por la etiqueta antes de elegir.

04Responde con fuente

Sí: usuario sin viaje registrado y MFA fallido dos veces. Fuente: SIEM, alerta 88410, contra política 5.2.

responde con fuente · 91 de 100

05Pasa a una persona

  1. Sin respaldo suficiente
  2. Aviso a una persona del equipo
  3. Conversación completa adjunta
  4. Respuesta humana registrada

Deslizar para ver el recorrido

Dónde se pierde un equipo de seguridad

01

Más alertas de las que el equipo puede mirar

La consecuencia no es cansancio: es que las importantes se pierden entre las que no lo son.

02

Fatiga por falsos positivos

Cuando la mayoría de lo que suena no es nada, el equipo empieza a descartar por defecto, y ahí es cuando pasa lo grave.

03

Señales repartidas entre herramientas

El incidente completo solo se ve juntando piezas de tres consolas distintas, a mano.

04

Reconstruir qué pasó toma horas

El tiempo se va en armar el relato desde los registros, no en decidir qué hacer.

05

El conocimiento vive en la cabeza del analista con más años

Y el turno de la noche no lo tiene.

01

El orden correcto

Medir el falso negativo antes de automatizar nada

Un sistema de triaje que reduce el ruido es fácil de construir y fácil de vender: se ve un tablero con un 80% menos de alertas y todo el mundo queda contento. La pregunta que casi nadie hace es qué se fue en ese 80%. Si entre lo descartado había un incidente real, el sistema no ahorró trabajo: creó una brecha con evidencia de que alguien la aprobó.

Por eso el orden no es negociable. Se toman incidentes históricos reales de la organización —los que sí resultaron ser algo— y se corre el triaje sobre ellos como si fueran nuevos. Sale un número: cuántos habría descartado. Ese número se entrega antes de conectar el sistema a nada, y si es distinto de cero se discute qué se automatiza y qué se queda con revisión humana.

Y la separación entre asistir y actuar. Resumir, correlacionar y priorizar no tienen riesgo: el analista sigue viendo todo y decide más rápido. Filtrar y responder sí lo tienen, porque quitan información o ejecutan cambios. Empezamos siempre por lo primero, medimos, y solo entonces se discute lo segundo con límites explícitos.

Cómo se mide

Los números antes de dejarlo filtrar

01

Falso negativo sobre histórico

De los incidentes reales que la organización tuvo, cuántos habría descartado el sistema.

Por qué manda

Es la métrica que decide si se automatiza o no. Cualquier otra cifra sin esta es publicidad.

02

Reducción de falso positivo

Cuánto ruido quita, medido solo después de que el falso negativo sea aceptable.

Por qué manda

Es el beneficio, pero es el segundo número, nunca el primero.

03

Exactitud del resumen

Sobre una muestra revisada por el equipo: si lo que el sistema dice del incidente está en los registros.

Por qué manda

Un resumen que inventa un detalle manda la investigación en la dirección equivocada.

04

Tiempo hasta la decisión

Cuánto tarda el analista en decidir qué hacer, con el sistema y sin él.

Por qué manda

Es el ahorro real. «Alertas procesadas» sube solo con el volumen y no dice nada.

Lo que no somos

No somos un proveedor de seguridad ni un centro de operaciones. No monitoreamos su red, no hacemos respuesta a incidentes y no reemplazamos las herramientas que ya tiene. Si eso es lo que hace falta, hay firmas especializadas y ese es el camino correcto.

Lo que hacemos es la capa de ingeniería sobre lo que esas herramientas ya producen: correlacionar, resumir, priorizar y medir si ese filtro se está comiendo algo. Y no automatizamos ninguna respuesta —bloqueos, aislamientos— sin límites explícitos aprobados por el responsable de seguridad.

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En resumen

Cuatro cosas antes de la llamada

  1. 01

    La métrica que decide todo acá es el falso negativo: cuántas alertas reales habría descartado el sistema. Se mide sobre incidentes históricos antes de dejarlo filtrar nada.

  2. 02

    Un triaje que reduce el ruido un 80% y se come un incidente real hizo daño, no ahorro. Por eso el orden es medir primero, automatizar después.

  3. 03

    Donde rinde sin discusión es en resumir y correlacionar: juntar señales de varias fuentes en un relato legible para que el analista decida más rápido, sin quitarle la decisión.

  4. 04

    No reemplazamos un centro de operaciones de seguridad y no lo vendemos así. Le quitamos la parte de leer y ordenar, que es donde se va el turno.

Por acá entran los datos

Un sistema de IA vale lo que valen las fuentes que tiene detrás. Estos son los conectores estándar; cualquier cosa con API o base de datos se conecta igual, y lo que no tiene API se resuelve por archivo.

SAP

ERP corporativo

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Oracle

ERP y base de datos

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NetSuite

ERP en la nube

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Salesforce

CRM y servicio

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HubSpot

CRM y marketing

CRM

PostgreSQL

Base de datos y pgvector

Bases de datos

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Construimos y operamos el asistente de una plataforma de lealtad con más de dos millones de usuarios activos en diez países.

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Lo sostuvimos con más del 99% de disponibilidad durante tres años.

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Preguntas frecuentes

01 ¿Esto reemplaza a nuestro SOC o a nuestras herramientas?

No, y no lo vendemos así. No monitoreamos su red, no hacemos respuesta a incidentes y no sustituimos el SIEM ni el EDR que ya tenga. Trabajamos sobre lo que esas herramientas producen: correlacionamos señales entre ellas, resumimos el incidente en un relato legible y priorizamos, para que el analista dedique el turno a decidir en vez de a leer y ordenar.

02 ¿Cómo saben que el filtro no se come una alerta real?

Se mide sobre incidentes históricos de la organización antes de conectar nada. Se toman los casos que sí resultaron ser algo, se corre el triaje como si fueran nuevos, y se cuenta cuántos habría descartado. Ese número se entrega primero, antes que cualquier cifra de reducción de ruido. Si es distinto de cero, se discute qué se automatiza y qué se queda con revisión humana, y esa conversación la tiene el responsable de seguridad, no nosotros.

03 ¿Puede responder automáticamente a un incidente?

Técnicamente sí, y recomendamos no empezar por ahí. Una respuesta automática —bloquear una cuenta, aislar un equipo— tiene costo operativo cuando se dispara sobre un falso positivo, y ese costo lo paga el negocio. Empezamos por asistir: resumir, correlacionar y priorizar, que no tienen riesgo. La automatización de respuesta se discute después, con el falso negativo medido y con límites explícitos aprobados por escrito.

04 ¿Con qué herramientas se integra?

Con el SIEM, el EDR y las fuentes de registro que ya tenga, por API o servidor MCP. No pedimos cambiar de herramientas: la propuesta es exactamente la contraria, sacarle más a lo que ya está instalado y pagado. Si la organización no tiene todavía una fuente central de registros, ese es el primer proyecto y no es este.

05 ¿Los datos de seguridad salen de nuestra infraestructura?

No, si ustedes no lo aceptan, y en este dominio casi nunca se acepta. Desplegamos sobre Azure OpenAI o Amazon Bedrock dentro de la suscripción de la organización, así que los registros y las alertas no salen de su nube. En cualquier configuración usamos planes empresariales donde lo enviado por API no se usa para entrenamiento, y filtramos identificadores antes de la inferencia cuando el caso lo exige.

06 ¿Cuánto tarda y cómo se cotiza?

La medición sobre incidentes históricos toma una semana y se puede contratar sola, como diagnóstico. Un sistema de correlación y resumen en producción, de cuatro a ocho semanas según las fuentes que haya que conectar. Se cotiza con alcance, precio y fecha cerrados en una propuesta a 48 horas de la primera llamada, y el costo del diagnóstico se descuenta si se sigue al proyecto.

Quince minutos. Una respuesta concreta.

Se arregla, se construye, o no vale la pena. Y si el diagnóstico no llega a tres hallazgos accionables, no se cobra.

Sin logos prestados y sin testimonios escritos por nosotros.

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