Observabilidad de IA
La capacidad de los equipos de seguridad de revisar manualmente el código ya no escala al ritmo al que la IA lo genera. El sistema de detección debe operar en el momento en que se introduce el código.
"El desarrollador moderno delega en la IA partes del código. La formación refuerza las habilidades de los humanos para mantener ninguno de los dos lugares de seguridad en un momento del compromiso."
Identifica qué herramientas IA usa cada desarrollador y qué proporción del código generan.
Monitoriza patrones de vulnerabilidad en tiempo real a medida que el código entra al repositorio.
Asocia cada vulnerabilidad con su modelo de origen, autor y contexto de negocio.
Ofrece al desarrollador formación contextual y corrección guiada antes del merge.
Cierra el ciclo con métricas de reducción de deuda de seguridad por sprint y por equipo.
Gobernanza de software de IA
Establece políticas de uso de modelos, define umbrales de riesgo aceptables y aplica controles automatizados en cada commit, sin ralentizar al equipo de desarrollo.
PANEL DE APRENDIZAJE →Resultados y casos de uso
Aplicación en tiempo real
Visibilidad completa de qué modelos de IA utiliza cada miembro del equipo y qué riesgo introduce cada uno.
Asocia cada línea de código con su modelo generador, su autor y el contexto del sprint en el que fue introducida.
Compara el perfil de riesgo de distintos modelos LLM y excluye automáticamente aquellos que superen el umbral configurado.
Evalúa el riesgo de cada commit antes del merge y aplica las políticas definidas por el equipo de seguridad.
Genera automáticamente guías de corrección contextualizadas para cada vulnerabilidad detectada en el código IA.
Informes por equipo, repositorio y sprint que facilitan la conversación entre desarrollo, seguridad y liderazgo.