Presentaron el sistema Proofpoint Agentic Data and AI Security, creado para proteger la inteligencia artificial y los datos como un riesgo unificado y conectado. Sus capacidades permiten a las organizaciones implementar agentes de IA de manera segura, otorgándoles acceso únicamente a los datos que necesitan según su intención.
Al mismo tiempo, traducen las políticas de negocio existentes en controles de ejecución (runtime controls) y descubren continuamente los riesgos emergentes.
Hoy los agentes de IA descubren, acceden, transforman y actúan sobre datos confidenciales a una escala que ninguna revisión manual puede igualar.
Con frecuencia, las herramientas de IA ven la intención pero no el acceso a los datos, mientras que las herramientas de datos detectan los datos confidenciales pero no la intención del agente.
Proteger la IA y los datos por separado ya no es suficiente: se requiere un sistema capaz de actuar con la misma rapidez con la que aparecen los riesgos.
Además, la gobernanza de la IA ahora se extiende más allá de la pérdida de datos.
Los agentes pueden interactuar con sistemas empresariales, tomar decisiones y ejecutar transacciones, lo que genera riesgos financieros, operativos, de cumplimiento y de seguridad física o de procesos.
El informe 2026 AI and Human Risk Landscape de Proofpoint reveló que el 87% de las organizaciones ha llevado a sus asistentes de IA más allá de la fase piloto.
Sin embargo, el 52% no confía en que sus controles puedan detectar una vulneración. Los equipos de seguridad ahora necesitan definir y hacer cumplir el comportamiento de la IA en tiempo real.
“No se puede proteger la IA sin proteger los datos sobre los que actúa, y no se pueden proteger los datos sin comprender cómo los utiliza la IA”, afirmó Mayank Choudhary, vicepresidente ejecutivo y director general del Grupo de Gobernanza y Seguridad de Datos de Proofpoint. “La intención y el acceso son dos caras de la misma moneda. Protegerlos por separado deja fuera un contexto crítico”.
“Unir la protección en tiempo de ejecución de la IA con la gobernanza de datos brinda a las organizaciones ese contexto, junto con la capacidad de actuar ante el riesgo a la velocidad a la que hoy se mueve la IA”, completó.
Un sistema agéntico único para la IA
El sistema agéntico razona al nivel del agente, utilizando el mismo contexto de identidad, acceso y datos que ya protege los datos de más de 14.000 empresas.
Está construido sobre el Proofpoint Knowledge Graph, que conecta la actividad de la IA con la sensibilidad de los datos, la identidad, el acceso, el comportamiento y la intención mediante modelos Nexus. Sobre esta infraestructura, tres nuevos agentes trabajan a partir de un entendimiento compartido del riesgo:
- El Agente de Detección contempla la intención y el acceso como una sola señal, sacando a la luz las acciones que realmente importan en lugar de la marea de anomalías que las herramientas tradicionales no logran detener.
- El Agente de Investigación reconstruye automáticamente lo sucedido a través de los datos, la identidad y el comportamiento, transformando investigaciones que antes tomaban días en un proceso de pocos minutos.
- El Agente de Remediación convierte ese entendimiento en acción, desde la remediación de accesos hasta la optimización de políticas de DLP, manteniendo el control humano para la gobernanza.
Políticas semánticas y riesgos emergentes
Las Políticas Semánticas de Negocio de Proofpoint traducen los requisitos de gobernanza existentes en controles de IA que se aplican continuamente.
Una organización puede tomar una regla ya contemplada en su código de conducta y expresarla en lenguaje natural. La empresa interpreta la intención detrás de la política, identifica los sistemas capaces de llevarla a cabo y genera automáticamente los controles en tiempo de ejecución.
Agentic Insights utiliza agentes de razonamiento autónomo para analizar las interacciones de IA, el uso de herramientas, las decisiones de políticas y los patrones de comportamiento.
Cuando un riesgo es validado, Proofpoint puede recomendar una Política Semántica de Negocio para gobernar comportamientos similares, convirtiendo la nueva inteligencia en protección ejecutable.
“Las organizaciones han dedicado décadas a definir cómo deben operar sus negocios”, señaló Ryan Kalember, director de estrategia de Proofpoint.
“El desafío actual radica en hacer que esas reglas sean exigibles a medida que la IA asume tareas de mayor trascendencia”.
