Modernización del Service Desk: cuando el soporte técnico se convierte en ventaja competitiva.

Modernización del Service Desk

Hay un síntoma que muchos líderes de TI reconocen, pero pocos nombran directamente: los empleados prefieren resolver sus problemas técnicos solos antes de abrir un ticket. Buscan en Google, preguntan a un compañero, reinician el equipo tres veces; todo antes de contactar al área de soporte.

Cuando eso ocurre con frecuencia, no es un problema de actitud del usuario: es una señal de que el Service Desk genera más fricción de la que resuelve.

Y esa fricción tiene un costo real para la operación, aunque nadie lo esté midiendo.

Qué significa realmente modernizar el Service Desk

La modernización del Service Desk no es cambiar de herramienta ni migrar los tickets a una nueva plataforma. Es repensar el modelo completo: ¿cómo se relaciona TI con el resto de la organización?, ¿Qué experiencia vive el usuario cuando necesita ayuda? y ¿Qué información genera el área de soporte para tomar mejores decisiones?

Un Service Desk tradicional opera en modo reactivo: espera que llegue el problema, lo registra, lo asigna y lo cierra. El ciclo se repite; las métricas se centran en la velocidad de respuesta y en el volumen de tickets resueltos.

Un Service Desk moderno opera de forma diferente. No solo resuelve; anticipa. No solo mide velocidad; mide impacto. Y no solo atiende usuarios; genera inteligencia sobre los problemas recurrentes que están afectando la productividad de la organización.

Esa diferencia no es cosmética. Es estratégica.

El cambio más importante: de medir tiempos a medir experiencia

Durante años, el indicador estrella del Service Desk fue el SLA: el tiempo acordado para resolver una incidencia. Si el ticket se cerró dentro del plazo, el servicio fue exitoso.

El problema es que un ticket cerrado a tiempo no necesariamente significa que el usuario quedó satisfecho, que el problema no volvió a ocurrir o que el área de TI aprendió algo útil del incidente.

La modernización del Service Desk implica incorporar una nueva capa de medición: la experiencia del usuario. No solo qué tan rápido se resolvió, sino qué tan fácil fue el proceso, si el usuario tuvo que contactar varias veces por el mismo problema y si la solución fue definitiva o temporal.

Ese cambio de perspectiva, de medir tiempos a medir experiencia, transforma la forma en que el área de TI entiende su propio desempeño y la forma en que la dirección percibe el valor que genera.

El autoservicio como indicador de madurez

Uno de los elementos que mejor refleja la madurez de un Service Desk moderno es la capacidad de autoservicio, no como una forma de reducir el trabajo del equipo de soporte, sino como una señal de que los usuarios tienen acceso a información clara, procesos simples y herramientas que realmente funcionan.

Un portal de autoservicio bien diseñado permite que los usuarios resuelvan solicitudes frecuentes sin depender del equipo de TI: reiniciar contraseñas, solicitar accesos, consultar el estado de sus tickets o encontrar respuestas a preguntas comunes. Esto libera al equipo de soporte para enfocarse en los problemas que realmente requieren intervención técnica especializada.

Cuando el autoservicio funciona bien, los indicadores cambian: baja el volumen de tickets simples, sube la satisfacción del usuario y el equipo de TI opera con mayor enfoque. Cuando no funciona, el portal se convierte en otro paso burocrático que los usuarios evitan.

La IA como copiloto del Service Desk

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que operan los Service Desks modernos. No como un reemplazo del equipo humano, sino como un copiloto que ayuda a procesar volumen, identificar patrones y anticipar problemas antes de que escalen.

Los casos de uso más concretos son la clasificación automática de tickets por tipo y prioridad; las sugerencias de solución basadas en casos anteriores similares; la detección de incidencias recurrentes que apuntan a un problema de fondo no resuelto; y los asistentes conversacionales que guían al usuario en el primer contacto, antes de escalar al equipo técnico.

Lo relevante no es la tecnología en sí, sino lo que permite: que el equipo de soporte dedique su tiempo a lo que realmente requiere criterio humano, mientras la IA maneja el volumen y la rutina.

Lo que cambia para la organización

Cuando el Service Desk evoluciona, cambia la conversación que TI tiene con el resto de la organización.

El área de soporte deja de ser percibida como un centro de costos que resuelve problemas y empieza a ser reconocida como una función que genera datos, reduce fricciones operativas y contribuye directamente a la productividad del negocio.

Los reportes dejan de ser listas de tickets cerrados y se convierten en análisis de tendencias: qué tipos de problemas concentran más impacto, qué áreas de la organización tienen mayor dependencia del soporte técnico y qué inversiones podrían reducir el volumen de incidencias de forma estructural.

Proactivanet es una de las plataformas diseñadas específicamente para acompañar esta evolución: desde la estructuración de procesos con base en ITIL hasta la incorporación de capacidades de autoservicio, automatización e inteligencia operativa que permiten al Service Desk operar como una función estratégica, no solo técnica.

La modernización del Service Desk no es un proyecto de tecnología; es una decisión sobre cómo quiere operar el área de TI y qué valor quiere demostrar ante la organización.

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Gestión de seguridad de endpoints: porque tener herramientas no es lo mismo que tener seguridad.

¿Sabes cuántos dispositivos están conectados a tu red ahora mismo? La gestión de seguridad de endpoints empieza por esa pregunta y va mucho más allá de las herramientas.

Hay una conversación que ocurre con frecuencia en los equipos de TI de organizaciones en LATAM. Alguien pregunta si los endpoints están protegidos y la respuesta casi siempre es la misma: sí, tenemos las herramientas instaladas.

El problema es que tener herramientas instaladas no es lo mismo que tener seguridad. Y esa diferencia, que parece sutil, tiene consecuencias muy concretas cuando llega un incidente o una auditoría.

Qué es realmente la gestión de seguridad de endpoints

La gestión de seguridad de endpoints no es un conjunto de productos que se compran y se instalan. Es un programa operativo que se diseña, se dota de personal y se mide de forma continua.

Un endpoint es cualquier dispositivo conectado a la red de la organización: laptops, servidores, dispositivos móviles, equipos de trabajo remoto, hardware de IoT. Cada uno es un punto de entrada potencial para un atacante; y cada uno requiere visibilidad, control y verificación activa para que la postura de seguridad sea real, no asumida.

Lo que distingue un programa funcional de un conjunto de herramientas fragmentado es tres cosas: visibilidad compartida entre TI y seguridad; propiedad clara de cada etapa del ciclo de vida del endpoint; y verificación que confirme que las acciones de seguridad realmente funcionaron.

Sin esos tres elementos, el programa tiene huecos. Y esos huecos son exactamente donde viven los riesgos que nadie ve venir.

El error más común: confundir despliegue con resultado

Existe un escenario que se repite en organizaciones de todos los tamaños. Aparece una vulnerabilidad crítica; el equipo de seguridad la clasifica como urgente; TI despliega el parche; se cierra el ticket. Todos siguen adelante.

Dos semanas después, durante la investigación de un incidente, se descubre que un porcentaje de los endpoints nunca recibió el parche. Las instalaciones fallaron silenciosamente: problemas de espacio en disco, tiempos de espera de red, software conflictivo. La herramienta reportó éxito; los dispositivos siguieron expuestos.

Desplegar un parche no es lo mismo que confirmar que está instalado. Y operar con esa falsa confianza tiene un costo real cuando la exposición se convierte en incidente.

Por qué los programas fallan a escala

Las organizaciones suelen tratar la gestión de seguridad de endpoints como una decisión de herramientas, en lugar de un problema de diseño operativo. El resultado es un entorno rico en tecnología pero pobre en procesos.

Los puntos de quiebre más comunes son: inventarios de activos incompletos; ambigüedad de propiedad entre TI y seguridad; remediación sin verificación; y datos desactualizados que llevan a tomar decisiones sobre una realidad que ya cambió.

Cada uno de estos problemas comparte un denominador común: son fallas organizativas, no tecnológicas.

El dato que más importa: lo que no ves

Una proporción significativa de los dispositivos comprometidos en incidentes corporativos resultaron ser dispositivos no gestionados; equipos que existían en la red pero que nadie sabía que estaban ahí.

Esa superficie de ataque invisible, compuesta por shadow IT, dispositivos de contratistas, equipos heredados o hardware de IoT, representa exactamente el tipo de exposición que ninguna herramienta puede proteger si primero no sabe que el dispositivo existe.

La gestión de seguridad de endpoints empieza por responder una pregunta que parece simple: ¿qué dispositivos están conectados a mi red ahora mismo?

De reactivo a maduro: la diferencia que importa

Existe una diferencia significativa entre operar de forma reactiva y operar con madurez real. Un programa reactivo responde cuando algo falla; tiene inventarios incompletos y verifica sus acciones de forma manual. Un programa maduro opera con visibilidad en tiempo real y cierra el ciclo confirmando que cada acción realmente funcionó.

Para saber en qué nivel está tu organización, hay cuatro preguntas clave: ¿Se puede producir un inventario completo de endpoints en menos de una hora? ¿TI y seguridad trabajan desde la misma fuente de datos? ¿Se puede confirmar que un parche de la semana pasada está instalado en todos los endpoints hoy? ¿La evidencia de cumplimiento se genera automáticamente?

Si alguna respuesta es negativa, ahí está la brecha que vale la pena atender.

Lo que cambia cuando el programa funciona bien

Un programa maduro no solo mejora la postura de seguridad; cambia la forma en que TI se relaciona con el resto de la organización. Las auditorías dejan de ser una carrera por recopilar evidencia. Los incidentes se contienen más rápido porque hay visibilidad real sobre qué dispositivos están afectados.

Tanium unifica la gestión de endpoints, la gestión de exposición y las operaciones de seguridad en una sola capa de datos en tiempo real, para que las respuestas no dependan de suposiciones, sino de evidencia verificada.

La gestión de seguridad de endpoints no es un tema técnico exclusivo del área de TI. Es una función operativa que determina qué tan preparada está la organización cuando llegue el momento de responder.

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Ataques a aplicaciones web y APIs: la amenaza que ya opera en el corazón de tu negocio

Ataques a aplicaciones web y APIs

Durante años, la conversación sobre ciberseguridad giró alrededor de la red. Firewalls, perímetros, tráfico entrante y saliente. Esa visión no está equivocada, pero está incompleta.

Los datos más recientes del panorama global de amenazas revelan algo que los equipos de seguridad ya están sintiendo en su operación diaria: los ataques a aplicaciones web y APIs se han convertido en el principal frente de actividad del cibercrimen moderno, no como una proyección futura, sino como una realidad que lleva varios trimestres acelerando y que en 2026 sigue ganando terreno.

Entender qué está pasando en esta capa, por qué los enfoques tradicionales no son suficientes y qué implica para la operación de cualquier organización en LATAM es hoy, una conversación obligada para cualquier líder de TI o seguridad.

Ataques a aplicaciones web y APIs: los números que explican la tendencia

El volumen de transacciones maliciosas dirigidas a aplicaciones web y APIs creció 128% en 2025 comparado con el año anterior. Pero lo más revelador no es el número total sino el ritmo al que se aceleró durante el año.

La actividad registrada en los primeros seis meses de 2025 ya equivalía al 87% de todo lo registrado durante 2024. Y el segundo semestre creció otro 63% sobre el primero. En el cuarto trimestre de 2025 se mitigaron más de tres veces los ataques del mismo período del año anterior.

Ese patrón de aceleración sostenida es la señal más importante. No estamos ante un pico puntual, estamos ante una tendencia estructural que sigue activa y que las organizaciones que no han ajustado su postura de seguridad ya están enfrentando en tiempo real.

Por qué los ataques a aplicaciones web y APIs son diferentes

Los ataques volumétricos como los DDoS buscan saturar la infraestructura con tráfico masivo, son visibles, ruidosos y relativamente predecibles en su forma de operar.

Los ataques a aplicaciones web y APIs funcionan de forma distinta. Apuntan a la lógica del negocio, a los procesos que las aplicaciones ejecutan, a los datos que las APIs exponen y a los flujos de autenticación que protegen las cuentas de usuarios.

En 2025, la explotación de vulnerabilidades se consolidó como la categoría dominante de ataque en esta capa, representando el 41.8% de toda la actividad maliciosa. Esto indica que los atacantes están dejando atrás los vectores más predecibles como el SQL injection, cuya participación cayó a la mitad, para enfocarse en fallas más complejas y evasivas que los sistemas tradicionales de detección tienen más dificultad para identificar.

El declive del SQL injection no es una buena noticia, es una señal de que los adversarios están migrando hacia métodos más sofisticados que atacan la lógica de negocio y las APIs no gestionadas, como puntos de entrada prioritarios.

Los bots maliciosos: el motor silencioso detrás de los ataques a aplicaciones web y APIs

Detrás de gran parte de esta actividad hay un componente que muchas organizaciones subestiman: los bots maliciosos. En 2025 las transacciones de bots maliciosos crecieron 91.8%, casi duplicando el volumen del año anterior.

Esto no son scripts simples que lanzan solicitudes repetitivas; son redes coordinadas de bots que ejecutan reconocimiento, prueban credenciales, manipulan inventarios, realizan scraping de datos sensibles y preparan el terreno para ataques más complejos, como la toma de control de cuentas.

La región de América Latina no es ajena a esta tendencia. La participación de la región en el tráfico global de bots maliciosos creció de 13.4% a 15.2% en 2025. Un incremento que refleja que los actores de amenaza están ampliando su alcance geográfico y que las organizaciones en LATAM están cada vez más en el radar.

Lo que esto implica para las organizaciones en 2026

La buena noticia es que esta tendencia no es invisible ni imposible de gestionar. Los datos disponibles permiten entender exactamente dónde se están concentrando los riesgos y qué tipo de controles hacen diferencia real.

Las organizaciones que están respondiendo mejor a este panorama comparten algunas características: tienen visibilidad sobre el tráfico que llega a sus aplicaciones y APIs, no solo sobre el tráfico de red. Pueden distinguir entre tráfico legítimo y automatizado malicioso usando análisis de comportamiento, no solo firmas estáticas, y tienen procesos de remediación que no dependen únicamente de esperar a que se publique un parche, sino que pueden actuar sobre la exposición mientras la solución definitiva se prepara.

Los ataques a aplicaciones web y APIs seguirán siendo un frente activo en 2026. La diferencia entre las organizaciones que lo navegan con control y las que reaccionan cuando ya ocurrió el incidente, está en la visibilidad y en la capacidad de operar el riesgo de forma continua, no episódica.

La capa de aplicación es donde vive la lógica del negocio y es exactamente ahí donde las defensas modernas tienen que estar.

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Seguridad para infraestructura de IA: el nuevo reto que pocas organizaciones tienen resuelto.

Ciberseguridad para inteligencia artificial: el nuevo reto que pocas organizaciones tienen resuelto

Durante años, la inteligencia artificial fue un tema de laboratorio. Algo que las empresas exploraban en proyectos piloto, en entornos controlados, con equipos pequeños y expectativas cautelosas. Ese momento ya pasó.

Hoy la IA opera en producción. Toma decisiones, procesa datos sensibles, interactúa con usuarios, ejecuta tareas de forma autónoma y se conecta con sistemas críticos del negocio. Y con ese salto de la experimentación a la operación industrial, apareció un problema que muchas organizaciones todavía no tienen resuelto: la seguridad para infraestructura de IA no funciona igual que la seguridad tradicional.

Cuando la IA se vuelve infraestructura crítica.

Existe un concepto que está tomando fuerza en la industria tecnológica global: las AI Factories. No son fábricas en el sentido físico, sino infraestructuras de alto rendimiento diseñadas específicamente para producir inteligencia a escala. Procesan enormes volúmenes de datos, entrenan modelos, ejecutan agentes autónomos y sostienen las operaciones de IA de las organizaciones más avanzadas del mundo.

NVIDIA, uno de los líderes globales en infraestructura de cómputo para inteligencia artificial, ha sido uno de los principales impulsores de este concepto. Su arquitectura BlueField, diseñada para procesar y proteger datos directamente desde el hardware, representa un salto importante en cómo se piensa la seguridad para infraestructura de IA desde la capa más profunda del sistema.

Lo relevante para cualquier organización en LATAM no es la escala de esas infraestructuras globales. Es entender qué implica este cambio para la forma en que se debe pensar la seguridad cuando la IA ya no es un proyecto sino parte de la operación.

El problema que la seguridad tradicional no resuelve.

La seguridad tradicional fue diseñada para proteger redes, dispositivos y aplicaciones. Funciona bien en entornos que se pueden definir con claridad, donde los activos son estables y las amenazas siguen patrones conocidos.

La seguridad para infraestructura de IA enfrenta un escenario completamente distinto. Los agentes autónomos toman decisiones sin intervención humana. Los modelos de IA procesan datos que pueden ser manipulados antes de llegar a ellos. Las APIs que conectan sistemas entre sí se multiplican y crean superficies de ataque que crecen más rápido de lo que los equipos de seguridad pueden monitorear.

En ese entorno, los enfoques reactivos no son suficientes. Detectar una amenaza después de que ocurrió dentro de una infraestructura de IA puede significar que un agente ya tomó decisiones incorrectas, que datos sensibles ya fueron comprometidos o que un modelo ya fue manipulado de formas que no son inmediatamente visibles.

La seguridad para infraestructura de IA requiere visibilidad en tiempo real, protección desde el hardware y capacidad de actuar antes de que la amenaza se materialice.

Cinco capas que toda infraestructura de IA necesita proteger.

Cuando se habla de seguridad para infraestructura de IA, el alcance es más amplio de lo que parece a primera vista. No se trata solo de proteger el modelo o la aplicación que el usuario final ve. Se trata de asegurar todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial dentro de la organización.

La primera capa es la seguridad del modelo en sí mismo, antes de que entre en producción. Un modelo que fue manipulado durante su entrenamiento puede tomar decisiones incorrectas de forma sistemática sin que nadie lo note.

La segunda es la protección en tiempo de ejecución. Cuando el modelo ya está operando, las amenazas más comunes son la inyección de instrucciones maliciosas, la extracción de datos a través de las respuestas del modelo y el abuso de las capacidades del sistema.

La tercera es la seguridad de los agentes autónomos. A diferencia de las aplicaciones tradicionales, los agentes de IA toman acciones, no solo responden. Eso implica que cada agente necesita una identidad gobernada, permisos precisos y trazabilidad de sus acciones.

La cuarta es la protección de las APIs que conectan los sistemas de IA con el resto de la organización. Cada conexión es una puerta que puede ser explotada si no está bien controlada.

La quinta es la visibilidad sobre toda la infraestructura. Sin datos en tiempo real sobre lo que está ocurriendo en cada capa del sistema, los equipos de seguridad operan a ciegas.

Lo que Palo Alto Networks está haciendo en este espacio.

Recientemente, Palo Alto Networks anunció la integración de su plataforma Cortex XSIAM con el framework NVIDIA DOCA Argus, lo que lleva la seguridad para infraestructura de IA directamente al nivel del hardware. Esto significa que la detección de amenazas ocurre en tiempo real desde la capa más profunda del sistema, sin depender de agentes instalados en el host y sin sacrificar el rendimiento de la infraestructura.

Lo que esto implica para las organizaciones en LATAM.

La mayoría de las organizaciones en la región no están operando AI Factories a la escala de los grandes corporativos globales. Pero sí están adoptando herramientas de IA en su operación, integrando agentes en sus procesos, conectando modelos con sus sistemas de negocio y procesando datos sensibles a través de plataformas de inteligencia artificial.

Ese escenario, aunque más pequeño en escala, presenta los mismos riesgos estructurales. Un agente de IA sin identidad gobernada es una amenaza, independientemente del tamaño de la organización. Una API sin control de acceso es una vulnerabilidad, sin importar si la empresa tiene diez servidores o diez mil.

La pregunta que cualquier CISO debería hacerse hoy es, ¿cuánto de su infraestructura de IA actual tiene visibilidad, control y protección real? No como proyecto futuro, sino como operación presente.

La seguridad para infraestructura de IA no es un tema para el año que viene. Es una conversación que las organizaciones que ya adoptaron IA en producción necesitan tener ahora.

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