#NovaInforma Archivos - Consultora en Ciberseguridad y TI

5 agosto, 20265 agosto, 2026

La mesa de servicio como herramienta de prevención: más allá de cerrar tickets.

Gestión de incidencias y tickets en una mesa de servicio de TI

Hay un momento que los equipos de TI conocen muy bien.

El mismo usuario reporta el mismo problema por tercera vez en el mes. El equipo lo resuelve, cierra el ticket y sigue adelante. Nadie pregunta por qué sigue ocurriendo.

Ese ciclo, tan cotidiano y aparentemente inofensivo, es exactamente donde se pierde información valiosa sobre lo que está pasando en la infraestructura.

Los tickets no son solo solicitudes de soporte. Son datos. Y cuando nadie los analiza como tal, la mesa de servicio opera resolviendo síntomas mientras el problema de fondo sigue creciendo.

Lo que un ticket dice y lo que no dice

Cada vez que un usuario reporta una incidencia, está describiendo el efecto de algo. Una aplicación que tarda demasiado, una conexión que falla intermitentemente, un acceso que dejó de funcionar sin razón aparente.

El equipo de soporte resuelve el efecto. Restablece el acceso, reinicia el servicio, escala al área correspondiente. El ticket se cierra y el indicador de cumplimiento de SLA queda en verde.

Pero el origen del problema, en muchos casos, no se investiga. Y si nadie lo investiga, el mismo efecto volverá a aparecer. La semana que viene, el mes que viene, o en el peor momento posible.

La diferencia entre una mesa de servicio reactiva y una proactiva está precisamente ahí. No en la velocidad con la que cierra tickets, sino en la capacidad de reconocer cuándo varios tickets están contando la misma historia.

Los patrones que nadie está leyendo

Cuando se analizan las incidencias en conjunto, y no de forma aislada, empiezan a aparecer patrones que de otra manera serían invisibles.

Un incremento sostenido en tickets relacionados con la lentitud de una aplicación puede estar señalando un problema de capacidad en el servidor que la aloja. Una oleada de reportes de accesos fallidos en un área específica puede anticipar un problema de directorio activo antes de que afecte a toda la organización. Un aumento en incidencias de hardware en equipos de cierta antigüedad puede indicar que es momento de planear una renovación, no de seguir reparando.

Estas señales están ahí, en los datos que genera la mesa de servicio todos los días. El reto es tener la visibilidad y las herramientas para leerlas antes de que se conviertan en interrupciones mayores.

El costo de no verlo a tiempo

Cuando un problema de infraestructura no se detecta a tiempo, las consecuencias van más allá del ticket.

Una interrupción no planeada afecta la operación de toda la organización, no solo del usuario que la reportó. Genera retrabajo, consume tiempo del equipo técnico, impacta la percepción del área de TI y, en algunos casos, tiene consecuencias directas en la continuidad del negocio.

El costo de prevenir es casi siempre menor que el costo de remediar. Pero prevenir requiere visibilidad, y la visibilidad requiere que los datos que genera la mesa de servicio se usen como lo que son: inteligencia operativa.

De resolver tickets a gestionar problemas

Existe una distinción importante en el marco ITIL entre la gestión de incidencias y la gestión de problemas.

La gestión de incidencias busca restablecer el servicio lo más rápido posible. La gestión de problemas busca identificar y eliminar la causa raíz de las incidencias recurrentes. Las dos son necesarias, pero muchas organizaciones solo tienen activa la primera.

Activar la segunda no requiere empezar desde cero. Requiere mirar de forma diferente los datos que ya se están generando, identificar los patrones y escalar hacia las áreas correspondientes con evidencia concreta, no con suposiciones.

Plataformas especializadas en gestión de servicios de TI como Proactivanet están diseñadas precisamente para conectar esos puntos, permitiendo a los equipos identificar incidencias recurrentes, agrupar tickets relacionados y escalar hacia la causa raíz con la información necesaria para resolverla de fondo.

Pero más allá de las herramientas, el principio es el mismo para cualquier organización: una mesa de servicio que solo cierra tickets está dejando escapar la información más valiosa que tiene.

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29 julio, 202629 julio, 2026

El botón de “Permitir” que nadie vigila: el riesgo oculto en las apps que usas todos los días

Riesgo de seguridad en aplicaciones SaaS conectadas

Un empleado necesita conectar una herramienta nueva a su cuenta de trabajo. Aparece una ventana solicitando permisos. Hace clic en “Permitir.” El trabajo fluye mejor. Y nadie vuelve a pensar en eso.

Ese momento, tan cotidiano y aparentemente inofensivo, es exactamente donde comienza uno de los riesgos de seguridad más subestimados en las organizaciones hoy.

No se trata de un ataque sofisticado. No hay malware ni correos de phishing. Solo una aplicación legítima, un permiso amplio y un usuario tratando de ser más productivo.

¿Qué pasa detrás de ese clic?

Cuando una aplicación recibe permiso de acceso, no solo se conecta a una herramienta. Se convierte en parte del entorno de trabajo de la organización. Puede leer archivos, enviar correos, acceder a registros de clientes y moverse entre sistemas conectados.

El problema no es que las aplicaciones sean maliciosas. La mayoría no lo son. El problema es que operan con permisos amplios, en muchos casos más amplios de lo necesario, y sin el mismo nivel de supervisión que se aplica a usuarios o dispositivos.

Las organizaciones más maduras en ciberseguridad estiman que solo tienen visibilidad sobre el 30% de las integraciones activas en su entorno. El 70% restante opera en silencio, conectado a datos críticos, sin que nadie sepa exactamente qué puede acceder ni quién lo autorizó.

El problema se amplifica con la inteligencia artificial

Las herramientas de inteligencia artificial conectadas al entorno de trabajo agregan una capa adicional de complejidad.

Cuando un plugin de IA se integra a una plataforma de correo, un CRM o un sistema de gestión de proyectos, no solo accede a datos. Los procesa, los resume y los transforma. Eso significa que información sensible, como datos de clientes, registros financieros o propiedad intelectual, puede salir del control directo de la organización sin que nadie lo note.

La velocidad con la que se adoptan estas herramientas supera, en muchos casos, la velocidad con la que los equipos de seguridad pueden evaluarlas. Y esa brecha es donde el riesgo se acumula.

No todas las conexiones son iguales

Hay tres categorías de aplicaciones conectadas que merecen atención especial.

La primera son las aplicaciones con permisos de alto riesgo, como acceso de lectura y escritura o privilegios de administrador. Si un atacante compromete una de estas integraciones, el daño puede extenderse rápidamente a múltiples sistemas.

La segunda son las integraciones no autorizadas, esas conexiones que entraron al entorno sin pasar por ningún proceso de revisión. No siempre son maliciosas, pero como nadie sabe que existen, nadie las supervisa.

La tercera son los plugins de inteligencia artificial, que procesan información sensible fuera de los flujos de trabajo aprobados y cuya política de manejo de datos no siempre es clara.

La pregunta que pocas organizaciones pueden responder hoy es: ¿cuántas de estas conexiones tienes activas en este momento?

Lo que hace la diferencia

El objetivo no es bloquear todas las aplicaciones conectadas. Las integraciones son parte esencial de cómo trabajan las organizaciones modernas.

Lo que marca la diferencia es tener visibilidad real sobre lo que está conectado, qué datos puede acceder y si esa conexión sigue siendo necesaria. Ese conocimiento es lo que permite separar las integraciones útiles de las que representan un riesgo no gestionado.

Plataformas especializadas en seguridad de aplicaciones SaaS, como las soluciones de Palo Alto Networks, están diseñadas precisamente para dar esa visibilidad, clasificar el riesgo de cada conexión y permitir a los equipos actuar con contexto, no solo con listas de aplicaciones.

Pero más allá de las herramientas, el principio es el mismo para cualquier organización: cada permiso que se otorga es una decisión de seguridad. Y las decisiones que nadie vigila son las que más riesgo acumulan con el tiempo.

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22 julio, 202622 julio, 2026

La mayoría de los procesos de gestión de parches fallan antes de llegar a tus sistemas

Gestión de parches de seguridad empresarial en entornos distribuidos

Gestionar los parches de seguridad en una organización es una de esas tareas que parece sencilla sobre el papel, pero que en la práctica implica coordinar personas, herramientas, prioridades y tiempos que no siempre van al mismo ritmo.

Y esa complejidad tiene consecuencias reales.

Uno de cada tres incidentes de ransomware tiene como punto de entrada una vulnerabilidad que ya contaba con parche disponible. No se trata de exploits desconocidos ni de ataques especialmente sofisticados. Simplemente, la actualización no había llegado a tiempo a los sistemas afectados.

Ese dato no habla de descuido. Habla de lo complejo que puede ser este proceso cuando los entornos son grandes, los equipos tienen múltiples responsabilidades y las herramientas no siempre están conectadas entre sí.

El reto empieza antes del despliegue

Uno de los aspectos más desafiantes de la gestión de parches es que el proceso no comienza cuando se decide aplicar una actualización. Comienza mucho antes, con tener claridad sobre qué sistemas existen, qué software corre en cada uno y cuál es el estado actual de cada endpoint.

Sin esa visibilidad de base, es muy difícil saber con certeza qué necesita ser parcheado y con qué urgencia. Los entornos cambian constantemente: se agregan dispositivos, se instala software nuevo, aparecen vulnerabilidades que ayer no existían. Mantener ese inventario actualizado de forma continua es un reto operativo real, no una señal de que algo está mal en el equipo.

Priorizar sin contexto es otro desafío frecuente

Cuando se identifican múltiples vulnerabilidades al mismo tiempo, la pregunta natural es por dónde empezar. Las puntuaciones de severidad técnica son un punto de partida útil, pero no siempre cuentan la historia completa.

Una vulnerabilidad con una calificación alta en un sistema poco crítico puede representar menos riesgo real que una de severidad media en un servidor que procesa información sensible de clientes. Incorporar el contexto del negocio a la priorización, considerando qué sistemas importan más para la operación, el cumplimiento o los ingresos, es lo que permite enfocar el esfuerzo donde realmente se reduce el riesgo.

Cuando el proceso involucra a varios equipos

La gestión de parches rara vez es responsabilidad de un solo equipo. Generalmente involucra a operaciones de TI, seguridad y gestión del cambio, cada uno con una perspectiva diferente y prioridades que a veces compiten entre sí.

Esa coordinación es necesaria y valiosa. Pero cuando los roles no están claramente definidos, puede generar retrasos no intencionales: un parche aprobado que espera una ventana de mantenimiento, una prueba pendiente porque no hay un entorno disponible, una decisión que nadie sabe con certeza a quién le corresponde tomar.

Definir con claridad quién hace qué en cada etapa del proceso no es una crítica al equipo. Es simplemente lo que permite que el proceso fluya con mayor consistencia.

La verificación como parte del proceso, no como paso adicional

Uno de los aprendizajes más comunes en la gestión de parches a gran escala es que desplegar una actualización y verificar que se instaló correctamente son dos cosas distintas.

En entornos distribuidos, con dispositivos remotos y múltiples sistemas operativos, es posible que una actualización reporte éxito, pero no haya llegado a todos los endpoints afectados. Sin un paso de verificación integrado al proceso, esas brechas pueden pasar desapercibidas durante semanas o meses.

Incorporar la verificación como parte natural del flujo, en lugar de tratarla como una tarea adicional, es lo que permite tener certeza real sobre el estado de seguridad de los sistemas.

Lo que hace la diferencia en la práctica

Las organizaciones que logran mantener un proceso de gestión de parches consistente y efectivo generalmente comparten algunas características: tienen visibilidad actualizada de sus activos, cuentan con criterios claros para priorizar por riesgo real, tienen roles definidos entre los equipos involucrados y han integrado la verificación como parte del flujo normal de trabajo.

No se trata de tener más herramientas, sino de conectar mejor las que ya existen y asegurarse de que el proceso tenga continuidad de principio a fin.

Plataformas de gestión autónoma de endpoints como Tanium están diseñadas precisamente para atender estos retos, ofreciendo visibilidad en tiempo real sobre el estado de cada dispositivo, despliegue progresivo de actualizaciones y verificación integrada, todo dentro de un flujo de trabajo que reduce la fricción entre etapas y les da a los equipos de TI el control que necesitan para actuar con certeza.

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15 julio, 202615 julio, 2026

6 mil millones de ataques en un mes. ¿Qué nos dice eso sobre el panorama actual?

Explotación de vulnerabilidades en aplicaciones web 2026

Marzo de 2026 quedó registrado como un mes histórico en el mundo de la ciberseguridad. Durante esas cuatro semanas, los sistemas de protección de aplicaciones web bloquearon más de 6 mil millones de intentos de explotación de vulnerabilidades. En un solo mes.

Para ponerlo en perspectiva: los ataques bloqueados durante todo el primer trimestre de 2026 ya representan el 60% de todo lo que se bloqueó a lo largo de todo 2025. Y 2025 ya había sido un año récord.

¿Qué está pasando exactamente? ¿Y por qué importa para cualquier organización que tenga presencia digital?

El problema ya no es solo la cantidad de ataques

Cuando hablamos de ciberseguridad, es fácil quedar atrapados en los números grandes. Millones de ataques, miles de millones de intentos, porcentajes de crecimiento que parecen sacados de un reporte financiero récord.

Pero el dato más relevante no es cuántos ataques están ocurriendo. Es qué tipo de ataques están creciendo más, y qué dice eso sobre cómo operan los atacantes hoy.

Según el análisis de tendencias del primer trimestre de 2026 publicado por Radware, partner estratégico de Nova, la explotación de vulnerabilidades representa casi el 62% de toda la actividad maliciosa bloqueada en aplicaciones web y APIs. Es la categoría dominante, y sigue creciendo.

Eso significa que los atacantes no están lanzando ataques genéricos al azar. Están buscando activamente puntos débiles específicos en los sistemas, vulnerabilidades conocidas que no han sido corregidas, configuraciones incorrectas, APIs expuestas sin los controles adecuados. Y cuando las encuentran, las explotan de forma sistemática y a gran escala.

¿Por qué las vulnerabilidades son tan difíciles de gestionar?

Aquí está el punto que muchas organizaciones no tienen claro todavía.

Descubrir que un sistema tiene una vulnerabilidad no es lo difícil. Lo difícil es corregirla a tiempo, antes de que alguien la encuentre y la aproveche. Y ese tiempo, la ventana entre que se descubre una vulnerabilidad y se parchea, se está reduciendo de forma dramática.

Los atacantes hoy tienen acceso a herramientas automatizadas que escanean internet constantemente en busca de sistemas vulnerables. Cuando se publica una vulnerabilidad nueva, el tiempo que pasa antes de que alguien intente explotarla puede ser de horas, no de días ni de semanas.

Las organizaciones que gestionan sus parches de forma manual, con ciclos mensuales o trimestrales, están operando con una lógica que ya no corresponde a la velocidad del problema.

Lo que está cambiando en la forma de atacar

Hay otro elemento en los datos del Q1 2026 que merece atención. Los ataques más frecuentes siguen siendo los más pequeños, los que pasan por debajo del radar de los sistemas de detección tradicionales. El 93% de los ataques Web DDoS registrados en este período estuvieron por debajo de los 100,000 requests por segundo.

Eso no es casualidad. Es una estrategia deliberada. Los atacantes saben que los sistemas de seguridad configurados para detectar picos grandes de tráfico no necesariamente van a identificar un volumen constante de actividad maliciosa que se mantiene por debajo de los umbrales de alerta.

La combinación de ataques pequeños y persistentes con la explotación activa de vulnerabilidades específicas es lo que hace que el panorama actual sea más difícil de manejar que el de años anteriores, donde los ataques grandes y ruidosos eran más fáciles de identificar y bloquear.

Lo que esto implica para tu organización

La pregunta que vale la pena hacerse no es si tu organización tiene vulnerabilidades. Todas las tienen. La pregunta es cuánto tiempo pasan expuestas antes de ser corregidas, y si tienes visibilidad suficiente para saber cuáles son las más críticas.

Una estrategia de seguridad madura no depende únicamente de tener buenas herramientas de protección. Depende también de tener procesos que permitan identificar y priorizar vulnerabilidades de forma continua, no en ciclos largos que dejan ventanas de exposición innecesariamente amplias.

En Nova acompañamos a las organizaciones en ese proceso, con soluciones que permiten tener visibilidad real sobre el estado de seguridad de sus sistemas y responder antes de que una vulnerabilidad se convierta en un incidente.

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8 julio, 202610 julio, 2026

Zero Trust: cuando confiar en tu propia red se convierte en el mayor riesgo.

Modelo de seguridad Zero Trust: verificación continua de accesos en entornos híbridos y multinube

Durante décadas, la seguridad corporativa operó bajo una lógica simple: todo lo que estaba dentro de la red era confiable; todo lo que venía de afuera era sospechoso. Ese modelo funcionó bien cuando la oficina era el único lugar de trabajo, los datos vivían en servidores locales y las aplicaciones no se conectaban entre sí de formas complejas.

Ese mundo ya no existe.

Hoy los empleados trabajan desde casa, desde aeropuertos y desde redes que la organización no controla. Los datos viven en múltiples nubes. Las aplicaciones se integran con servicios externos. Y los atacantes aprendieron hace tiempo que el camino más fácil para entrar a una organización no es romper el perímetro; es encontrar a alguien con acceso legítimo y usar sus credenciales.

En ese contexto, confiar en algo solo porque está dentro de la red ya no es una política de seguridad. Es un riesgo.

¿Qué es realmente el modelo de seguridad Zero Trust?

El modelo de seguridad Zero Trust parte de una premisa muy concreta: nunca confíes, siempre verifica. No importa si la solicitud viene de dentro o de fuera de la red, de un dispositivo corporativo o personal, de un empleado o de un sistema automatizado; cada acceso debe verificarse antes de ser permitido.

Esto no significa desconfiar de las personas. Significa que la confianza no puede ser un estado permanente que se otorga una vez y no se revisa. En un entorno donde las amenazas evolucionan constantemente y las credenciales pueden ser comprometidas sin que nadie lo sepa de inmediato, la verificación continua es la única forma de mantener el control real sobre quién accede a qué.

Zero Trust no es un producto que se instala ni una tecnología específica que se compra. Es un modelo de pensamiento que transforma la forma en que una organización diseña, opera y mide su seguridad.

¿Por qué el perímetro tradicional ya no es suficiente?

El modelo de seguridad tradicional fue diseñado para proteger un perímetro claro: la red corporativa. Todo lo que estaba dentro era confiable por definición; todo lo que venía de afuera pasaba por controles estrictos.

El problema es que ese perímetro se disolvió. Las organizaciones migraron aplicaciones a la nube, adoptaron herramientas SaaS, habilitaron el trabajo remoto y conectaron sus sistemas con proveedores y partners externos. El resultado es un entorno donde los datos fluyen constantemente fuera de los límites tradicionales y donde la identidad de un usuario o dispositivo puede ser comprometida sin que los controles perimetrales lo detecten.

Un atacante que obtiene las credenciales de un empleado puede moverse dentro de la red con los mismos privilegios que ese empleado; sin romper nada, sin activar alertas volumétricas, sin dejar las huellas que los sistemas tradicionales están diseñados para detectar.

Eso es exactamente lo que el modelo de seguridad Zero Trust está diseñado para contener.

Los tres principios que sostienen Zero Trust

Aunque su implementación varía según cada organización, el modelo de seguridad Zero Trust se sostiene sobre tres principios fundamentales.

El primero es la verificación explícita: cada solicitud de acceso se autentica y autoriza de forma continua, considerando la identidad del usuario, el estado del dispositivo, la ubicación, el momento del día y el contexto de la solicitud. No basta con haber iniciado sesión correctamente una vez.

El segundo es el acceso con mínimo privilegio: cada usuario, dispositivo o sistema recibe únicamente el acceso estrictamente necesario para realizar su función. Nada más. Eso limita el daño potencial si una credencial es comprometida.

El tercero es la asunción de brecha: el modelo parte del supuesto de que una intrusión ya puede haber ocurrido o puede ocurrir en cualquier momento. Eso obliga a diseñar controles que contengan el daño y limiten el movimiento lateral dentro del entorno, en lugar de apostar todo a que el atacante no entre.

¿Cómo se aplica en entornos híbridos y multinube?

Uno de los mayores retos para implementar el modelo de seguridad Zero Trust en organizaciones de LATAM es la complejidad de los entornos actuales. La mayoría de las organizaciones no operan en un solo entorno; tienen infraestructura local, aplicaciones en la nube, herramientas SaaS y usuarios distribuidos geográficamente.

En ese contexto, Zero Trust requiere visibilidad unificada sobre todos esos entornos; la capacidad de aplicar políticas de acceso consistentes independientemente de dónde estén el usuario, el dispositivo o la aplicación; y mecanismos de detección que funcionen en tiempo real sin depender de perímetros fijos.

Palo Alto Networks ha desarrollado una plataforma diseñada específicamente para este escenario. Su arquitectura Prisma Access permite extender los principios de Zero Trust a entornos híbridos y multinube, aplicando verificación continua, segmentación de acceso y visibilidad centralizada desde una sola plataforma; independientemente de si el usuario está en la oficina, en casa o en cualquier otro lugar.

Lo que cambia para la organización

Adoptar el modelo de seguridad Zero Trust no es un proyecto de tecnología; es una transformación en la forma en que la organización piensa y gestiona el acceso a sus recursos más críticos.

Las organizaciones que operan bajo este modelo tienen una ventaja concreta: cuando ocurre un incidente, el radio de impacto es significativamente menor. El movimiento lateral del atacante está limitado por los controles de mínimo privilegio. La detección es más rápida porque cualquier comportamiento fuera del patrón normal activa una revisión. Y la evidencia para responder al incidente está disponible porque cada acceso fue registrado y verificado.

En un entorno donde las amenazas evolucionan constantemente y los perímetros tradicionales ya no definen el límite de lo que se debe proteger, el modelo de seguridad Zero Trust ofrece un marco claro para gestionar el acceso, reducir la exposición y mantener el control sobre los activos más críticos de la organización.

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1 julio, 20266 julio, 2026

El cibercrimen evolucionó. Así es como opera hoy

Ecosistema de cibercrimen e inteligencia artificial en 2026

Hay una frase que resume muy bien lo que está pasando en el mundo del cibercrimen hoy: los criminales ya no construyen el arma, ahora venden las balas.

Es una imagen sencilla, pero describe algo que cambió de fondo. El cibercrimen dejó de ser una actividad que requería conocimiento técnico avanzado, acceso a infraestructura especializada o años de experiencia en programación. Hoy opera más parecido a cualquier industria de servicios: con proveedores establecidos, catálogos de productos, esquemas de precios por suscripción y, en algunos casos, hasta soporte al cliente.

La inteligencia artificial está en el centro de esa transformación. Y entenderlo no es un asunto exclusivo de los equipos de TI, es algo que cualquier persona que tome decisiones dentro de una organización necesita tener en el radar.

De la experimentación a la industria

Hace tres años, los primeros servicios de IA para uso criminal eran poco más que experimentos ruidosos. Chatbots manipulados para saltarse restricciones de seguridad, herramientas para generar correos de phishing con mejor redacción, pruebas de concepto que circulaban en foros clandestinos y desaparecían en semanas.

Lo que vemos hoy es algo cualitativamente diferente: un mercado que maduró. Los actores que sobrevivieron no son aficionados que prueban cosas, son operaciones con modelos de negocio definidos, clientes recurrentes, reputación dentro del ecosistema criminal y capacidad real de adaptación cuando los controles de seguridad de los grandes proveedores se actualizan.

El patrón dominante no consiste en desarrollar modelos propios desde cero. Eso requeriría inversiones enormes en infraestructura y talento que la mayoría de estos grupos no tiene. En cambio, lo que hacen es explotar los modelos comerciales que ya existen, los mismos que usan millones de personas para trabajar todos los días, a través de técnicas cada vez más sofisticadas para evadir sus restricciones de seguridad.

Cada vez que una compañía de inteligencia artificial invierte en mejorar sus controles, el ecosistema criminal lo analiza, lo prueba y busca la forma de rodearlo. Es una carrera que no tiene línea de llegada.

Trend AI, uno de los líderes globales en ciberseguridad y partner estratégico de Nova, lleva años rastreando esta evolución. Sus conclusiones son consistentes: el cibercrimen ya opera con la misma lógica de optimización, especialización y escala que cualquier industria formal. Y eso cambia la conversación sobre cómo protegerse.

Los deepfakes ya no son novedad, son una herramienta de trabajo

Uno de los cambios más significativos que hemos visto en los últimos años es lo que ocurrió con los deepfakes, esa tecnología capaz de generar imágenes, videos y voces sintéticas prácticamente indistinguibles de las reales.

Lo que hace unos años requería equipos especializados, software costoso y horas de procesamiento, hoy está disponible de forma gratuita o a precios mínimos, accesible literalmente para cualquier persona con conexión a internet y diez minutos de tiempo.

Las implicaciones para las empresas son muy concretas. Los esquemas de fraude donde alguien suplanta la identidad de un director general o un director financiero para autorizar transferencias bancarias urgentes ya existían antes como correos electrónicos o llamadas telefónicas. Ahora incorporan video en tiempo real y voz clonada que hace prácticamente imposible la verificación a simple vista, incluso para personas que conocen bien a quien supuestamente están viendo o escuchando.

Pero el problema va más allá del fraude financiero directo. Hay casos documentados donde personas con identidades completamente fabricadas, apoyadas en fotografías alteradas, historiales laborales inexistentes y tecnología de síntesis de voz, superaron procesos de contratación completos en empresas de tecnología. Accedieron a sistemas internos, a información confidencial y, en algunos casos, mantuvieron ese acceso durante meses antes de ser detectadas.

Lo que esto significa en términos prácticos es que los procesos de verificación que muchas organizaciones consideraban suficientes, una videollamada de validación, una revisión de documentos, una entrevista, ya no garantizan lo que garantizaban antes. La tecnología que permite falsificar esas interacciones está al alcance de cualquiera.

Malware que se escribe solo

Hay otro desarrollo que empieza a tomar forma y que vale la pena entender aunque todavía esté en etapas tempranas: la aparición de malware que usa inteligencia artificial para generar su propio código malicioso en tiempo real, de forma diferente en cada dispositivo que infecta.

La lógica tradicional de los sistemas de seguridad se basa en reconocer patrones conocidos. Si un software malicioso tiene una firma identificable, una forma característica de comportarse, los sistemas aprenden a detectarlo y bloquearlo. Ese modelo funciona bien cuando el código del atacante es siempre el mismo.

Pero ¿qué pasa cuando el malware puede reescribirse a sí mismo con cada nueva instalación? Cada variante es diferente, cada infección produce un código que los sistemas de seguridad todavía no han visto. La detección por patrones conocidos deja de funcionar como defensa primaria.

Por ahora, esta técnica tiene limitaciones reales que frenan su adopción masiva. Descargar un modelo de inteligencia artificial completo con cada infección requiere mucho tiempo, consume recursos enormes y resulta difícil de pasar desapercibido. Los criminales saben eso. Pero el ecosistema criminal tiene un historial muy claro de superar obstáculos técnicos cuando el incentivo económico es suficiente y cuando las herramientas se vuelven más accesibles.

Lo que hoy es una limitación práctica puede dejar de serlo en un plazo relativamente corto.

Lo que esto significa para tu organización

La conclusión más importante de todo esto no es técnica. Es organizacional, y aplica independientemente del tamaño o sector de la empresa.

El cibercrimen ya opera con la misma lógica económica que cualquier otra industria. Tiene costos, tiene rendimientos esperados y tiene competencia. Eso significa que los atacantes, como cualquier actor económico, calculan si el esfuerzo que requiere comprometer a una organización específica justifica el resultado que esperan obtener.

Las organizaciones que invierten en reducir su exposición, que trabajan en detectar amenazas antes de que escalen y que cuentan con una estrategia de seguridad construida por capas no se vuelven invulnerables. Ninguna estrategia garantiza eso. Pero sí se vuelven objetivos considerablemente menos atractivos en un mercado donde los atacantes también hacen sus cálculos.

Y en un ecosistema donde las herramientas para atacar son cada vez más accesibles y baratas, la diferencia entre una organización que tiene una estrategia de seguridad sólida y una que no, se vuelve más relevante, no menos. Esa es la lógica detrás de construir una arquitectura de ciberseguridad por capas, con vendors especializados, con visibilidad real sobre lo que ocurre en los sistemas y con capacidad de respuesta antes de que un incidente se convierta en una crisis.

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24 junio, 202624 junio, 2026

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

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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17 junio, 202617 junio, 2026

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.

#NovaInforma

10 junio, 202610 junio, 2026

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

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.

#NovaInforma

3 junio, 20264 junio, 2026

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.