¿Qué es la IA Generativa (GenAI)?

El informe de Gartner sobre las Principales Tendencias en Ciberseguridad de 2025 enfatiza la creciente influencia de la IA generativa (GenAI), destacando nuevas oportunidades para que las organizaciones mejoren sus estrategias de seguridad e implementen modelos de defensa más adaptativos y escalables. Mientras que se esperaba que 2024 se centrara en desarrollar productos mínimos viables, para 2025, estamos viendo la primera integración significativa de la IA generativa en los flujos de trabajo de seguridad, aportando un valor sustancial. Y para 2026, según Gartner, la aparición de nuevos enfoques, como los “transformadores de acción”, combinados con técnicas GenAI más maduras, impulsará plataformas semiautónomas que aumentarán significativamente las tareas ejecutadas por los equipos de ciberseguridad.

​​¿Qué es la IA Generativa?

La IA generativa se refiere a modelos de aprendizaje automático (ML) que crean nuevo contenido aprendiendo patrones a partir de datos existentes. Como explica Gartner, GenAI “aprende de artefactos existentes para generar nuevos artefactos realistas a escala”. En términos más simples, entrenas estos modelos con grandes conjuntos de datos (texto, código, imágenes, etc.), y luego la IA generativa puede producir contenido similar bajo demanda.

Técnicamente, la mayoría de las herramientas modernas de GenAI están construidas sobre modelos de base: enormes redes neuronales entrenadas en amplios conjuntos de datos. Estos modelos requieren un poder de cómputo enorme, pero una vez entrenados, pueden ajustarse para muchas tareas (desde escribir código de detección hasta redactar informes de amenazas). GenAI crea más que solo analizar, y está evolucionando extremadamente rápido. Cada pocos meses surgen modelos nuevos, más capaces. Sin embargo, es importante señalar que las salidas de GenAI aún necesitan supervisión humana ya que los resultados generados por IA pueden ser inexactos o sesgados, lo que hace esencial la validación humana.

¿Cómo funciona la IA Generativa?

La IA generativa se basa en el aprendizaje automático, en particular un subcampo llamado aprendizaje profundo que utiliza redes de algoritmos en capas conocidas como redes neuronales. Estas redes se inspiran en cómo operan las neuronas en el cerebro humano, lo que permite a los sistemas aprender de grandes conjuntos de datos y generar resultados de manera autónoma.

Una de las arquitecturas más influyentes en la IA generativa es el modelo transformador. Los transformadores procesan datos en paralelo utilizando mecanismos que ayudan al modelo a entender el contexto en secuencias largas. Esto los hace especialmente efectivos para tareas de lenguaje natural como resumir, traducir y generar código. Los modelos de lenguaje grande (LLM), utilizados a menudo en aplicaciones de GenAI, generalmente se basan en la arquitectura de transformadores y se entrenan en enormes conjuntos de datos que incluyen repositorios de código, informes de inteligencia de amenazas, registros del sistema y más. Usando un método llamado aprendizaje no supervisado, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra o elemento en una secuencia. Con el tiempo, construye una representación interna de gramática, lógica, estilo y significado.

Así es como funciona:

1. Fase de Entrenamiento: El modelo procesa grandes cantidades de texto o código no estructurado. No memoriza contenido, sino que aprende las relaciones entre palabras, frases, sintaxis y conceptos.
   
   
2. Afinación: Luego, el modelo base se refina usando datos específicos de dominio, como registros de ciberseguridad, informes de amenazas o reglas de detección, para alinear sus salidas con necesidades específicas.
   
   
3. Generación de Contenido: Cuando un usuario proporciona una entrada (un aviso), el modelo genera una respuesta prediciendo la continuación más probable, palabra por palabra, o token por token.
   
   
4. Conciencia de Contexto: Las herramientas modernas de GenAI pueden considerar una gran cantidad de contexto a la vez, lo que les permite entender consultas complejas o tareas de múltiples pasos, haciéndolos especialmente útiles en flujos de trabajo de ciberseguridad.

Por ejemplo, en un contexto de operaciones de seguridad, podrías ingresar un resumen de amenazas o un fragmento de registro, y GenAI podría generar una regla de detección, resumir la amenaza o sugerir los próximos pasos, todo basado en su comprensión de datos similares que ha visto antes.

El poder de GenAI radica en su capacidad para sintetizar, traducir y generar conocimientos rápidamente, convirtiendo datos crudos y complejos en información procesable. Sin embargo, las salidas son probabilísticas, no deterministas, lo que significa que la revisión humana sigue siendo crítica para tareas de alta seguridad.

GenAI en Ciberseguridad

La IA generativa (GenAI) está convirtiéndose cada vez más en una parte esencial de las operaciones modernas de ciberseguridad. En lugar de reemplazar la experiencia humana, GenAI la complementa, actuando como un copiloto digital que acelera el análisis, automatiza tareas repetitivas y ayuda a los defensores a mantenerse un paso adelante de las amenazas en evolución.

Los equipos de seguridad ya están usando GenAI en una variedad de flujos de trabajo, desde inteligencia de amenazas hasta gestión de vulnerabilidades. Por ejemplo, las herramientas de GenAI pueden resumir avisos de CVE o generar reglas de detección basadas en patrones de comportamiento observados. En el triaje de alertas, GenAI ayuda a reducir el ruido identificando falsos positivos probables o agrupando incidentes relacionados. Y cuando se trata de documentación o capacitación, AI puede redactar actualizaciones de políticas o simular correos electrónicos de phishing para campañas de concienciación.

Estas capacidades están convirtiéndose gradualmente en parte de las plataformas existentes, no como herramientas independientes, sino como mejoras integradas para enriquecer datos, acelerar la toma de decisiones y simplificar la defensa. Si bien la supervisión humana sigue siendo esencial, GenAI ofrece ganancias significativas de productividad, permitiendo a los profesionales de seguridad enfocarse en trabajos de mayor impacto.

¿Cuáles son los Pros y Contras de la IA Generativa en Ciberseguridad?

Hoy en día, GenAI se está utilizando para complementar tareas de ciberseguridad, desde trabajos tediosos como resumir datos y triajar alertas hasta tareas más creativas como sugerir reglas de detección o contenido de capacitación. Todos los casos de uso aún involucran expertos humanos, pero la IA se encarga del análisis repetitivo y la documentación, ayudando a los equipos a hacer más con menos. Aquí algunos ejemplos de cómo GenAI puede apoyar a los defensores:

• Inteligencia de Amenazas y Respuesta a Incidentes: GenAI puede digerir y resumir datos de amenazas complejos. Por ejemplo, puede resumir informes de amenazas extensos o avisos de CVE, destacando la información más crítica, indicadores de compromiso o TTP de los atacantes. Al extraer automáticamente las causas raíz y los detalles clave de montañas de datos, GenAI acelera las investigaciones y ayuda a los analistas a mantenerse por delante de las amenazas.
  
  
• Ingeniería de Detección: Los ingenieros de seguridad están explorando GenAI para ayudar a escribir reglas de detección o consultas. Por ejemplo, proporcionando a un modelo de IA con ejemplos de actividad maliciosa y cómo fueron detectadas, el modelo puede redactar una nueva lógica de detección. Alternativamente, GenAI puede ayudar con la resumir lógica de detección, enriquecimiento de CTI, traducción de código de detección a través de varios lenguajes de SIEM, EDR o Data Lake, y más. Todas las características mencionadas son actualmente soportadas por SOC Prime’s Uncoder AI. 
  
  
• Reducción de Falsos Positivos: GenAI puede ayudar a minimizar los falsos positivos actuando como una capa de análisis secundaria. Puede evaluar alertas junto con el código asociado y proporcionar razonamientos en lenguaje natural, ayudando a los equipos a distinguir rápidamente entre eventos benignos y sospechosos. Según pronósticos de la industria, para 2027, se espera que GenAI reduzca las tasas de falsos positivos en pruebas de seguridad de aplicaciones y detección de amenazas en un 30%, gracias a su capacidad para refinar y contextualizar salida de técnicas de análisis tradicionales.
  
  
• Gestión de Vulnerabilidades: GenAI puede ayudar a priorizar e incluso ayudar a corregir vulnerabilidades. Un modelo de IA puede escanear código o configuraciones en busca de debilidades de seguridad y señalar patrones riesgosos. Luego puede clasificar esos defectos por impacto potencial y sugerir pasos de remediación. Las herramientas de GenAI actúan como revisores de código inteligentes, ayudando a los equipos de desarrollo y seguridad a abordar primero las vulnerabilidades más críticas.
  
  
• Análisis y Resumen: Más allá de los datos estructurados, GenAI puede resumir información no estructurada o semiestructurada. Puede tomar mensajes de alerta, chats de Slack o logs del sistema y convertirlos en resúmenes en lenguaje sencillo. Por ejemplo, si miles de entradas de registro aumentan, un modelo de GenAI podría describir la tendencia de anomalías en un párrafo. Esto libera a los analistas de tener que revisar cada detalle; en su lugar, obtienen información rápida generada por IA.
  
  
• Capacitación y Políticas: Algunos equipos usan GenAI para generar escenarios de capacitación realistas. Por ejemplo, puede crear ejemplos de correos electrónicos de phishing personalizados para el personal o escribir una explicación adaptada de una nueva política de seguridad. GenAI puede analizar políticas existentes para detectar brechas o incluso redactar políticas revisadas basadas en las mejores prácticas. Esto hace que mantener la conciencia y la documentación sea más eficiente, aunque todas las salidas son validadas por humanos.

Si bien la IA generativa presenta oportunidades significativas para mejorar las operaciones de ciberseguridad, también introduce nuevos desafíos. Los adversarios están adoptando las mismas herramientas impulsadas por IA para aumentar la velocidad, el alcance y la sofisticación de sus ataques. De hecho, Gartner espera que los atacantes obtengan los mismos beneficios que la mayoría de las industrias esperan de GenAI: aumento de la productividad y de habilidades. Las herramientas de GenAI permitirán a los atacantes mejorar la cantidad y calidad de los ataques a bajo costo. Luego aprovecharán la tecnología para automatizar más de sus flujos de trabajo en áreas como actividades de escaneo y explotación. El lado ofensivo no requiere que se implementen regulaciones de cumplimiento y legales en las estrategias de ataque. Este retraso puede extenderse a horas o incluso días para amenazas complejas, dando a los atacantes una ventaja sustancial.

Las regulaciones emergentes de IA también están añadiendo una nueva capa de complejidad, introduciendo riesgos legales y limitaciones tácticas que aún no se comprenden completamente. Gartner proyecta que, para 2025, la IA generativa llevará a un aumento del 15% en los recursos de ciberseguridad necesarios para asegurarla, resultando en un mayor gasto en seguridad de aplicaciones y datos. La falta de transparencia en torno a los mecanismos de IA generativa y las fuentes de datos está causando que los líderes de seguridad duden en automatizar acciones basadas en las salidas de aplicaciones de ciberseguridad generativa. Como resultado, los flujos de trabajo de aprobación obligatoria y la documentación detallada serán necesarios hasta que las organizaciones ganen suficiente confianza en estos sistemas para aumentar gradualmente los niveles de automatización.

Ecosistema SOC AI de SOC Prime

Liderando el camino en Detección como Código, ingeniería de detección impulsada por IA y caza de amenazas automatizada, SOC Prime reúne soluciones de seguridad de vanguardia en un poderoso ecosistema AI SOC independiente del proveedor. Combina la tecnología de SOC Prime, impulsada por IA y experiencia colectiva, con las innovaciones de nuestros socios para ofrecer capacidades de defensa cibernética inigualables.

Ecosistema SOC AI de SOC Prime tiene la experiencia impulsada por la comunidad en su núcleo, reflejando la principal tendencia de adopción de IA actual orientada principalmente a aumentar tareas rutinarias y actuar como copiloto para los equipos de seguridad. Esto resuena con el enfoque de defensa informado por amenazas que cambia el juego, el cual fomenta una cultura de mejora continua en ciberseguridad respaldada por la experiencia combinada de los Equipos Azul, Rojo y Púrpura para probar y mejorar continuamente sus capacidades de defensa de manera colaborativa para aumentar la efectividad. Construido sobre un ciclo estratégico de cinco años, este enfoque utiliza estándares abiertos para garantizar la transparencia a través de múltiples herramientas y técnicas diversas, permitiendo a las organizaciones integrar y adaptar sus defensas a medida que las amenazas evolucionan. Al aprovechar inteligencia de amenazas que refleja tácticas y técnicas de grado militar del mundo real, el enfoque de defensa informado por amenazas empodera a los equipos de ciberseguridad para anticipar, detectar y responder a las acciones de atacantes altamente sofisticados.

En línea con la predicción de Gartner de que los despliegues de IA que mejoren la experiencia humana superarán a los análisis de propósito único, el ecosistema de IA de SOC Prime está diseñado para amplificar las capacidades de los equipos de ciberseguridad al combinar el aprendizaje automático de vanguardia con el conocimiento impulsado por la comunidad. En el corazón de este ecosistema está la Plataforma SOC Prime, que sirve a tres productos principales. Marketplace de Detección de Amenazas, que actúa como la biblioteca de Detección como Código más grande del mundo, ofreciendo contenido de detección curado e inteligencia de amenazas procesable. Uncoder sirviendo como un IDE privado y copiloto AI para ingeniería de detección informada por amenazas. Y Detective de Ataques, que es un SaaS listo para empresas para detección avanzada de amenazas y caza de amenazas automatizada.

Para potenciar estas innovaciones, SOC Prime aprovecha una variedad de modelos de lenguaje grande (LLM) líderes del mercado hospedados de forma privada, como Llama. También mantenemos un conjunto de modelos de AI/ML diseñados especialmente:

• modelo LLM de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de SOC Prime. Impulsado por la base de datos RAG con la colección única de SOC Prime de más de 500,000 reglas y consultas mapeadas a 11,000 etiquetas de metadatos de alta calidad, este modelo LLM permite la generación de reglas de detección enriquecidas en contexto a partir de datos CTI crudos.
  
  
• Modelo ML de Etiquetado MITRE ATT&CK de SOC Prime.® Basándose en nuestra innovación de etiquetar reglas Sigma con ATT&CK, presentada en el primer Taller de la Comunidad de la UE de ATT&CK en 2018, SOC Prime curaduró el modelo ML que permite el etiquetado automático de (sub)técnicas ATT&CK para código de detección en Sigma y Roota. Entrenado en el conjunto de datos más grande del mundo de más de 50,000 reglas y consultas, incluidas consultas nativas de SIEM, EDR y Data Lake, reglas Sigma y traducciones de alta calidad. Building on our innovation of tagging Sigma rules with ATT&CK, introduced at the first EU ATT&CK Community Workshop in 2018, SOC Prime curates the ML model that enables automated ATT&CK (sub)technique tagging for detection code in Sigma and Roota. Trained on the world’s largest dataset of over 50,000 rules & queries, including native SIEM, EDR, and Data Lake queries, Sigma rules, and top-quality translations.
  
  
• Modelo ML de detección de idioma de SOC Prime. SOC Prime curaduró este modelo ML para automatizar la identificación del lenguaje de consulta a través de 44 formatos diferentes de SIEM, EDR y Data Lake, entrenado en el conjunto de datos de SOC Prime de más de 500,000 reglas y consultas, incluidas reglas nativas, reglas Sigma y traducciones de alta calidad.

Veamos cómo GenAI puede impulsar las operaciones diarias de ciberseguridad usando el ejemplo de Uncoder, que recientemente recibió una actualización importante y ofrece una variedad de características impulsadas por IA para ingeniería de detección informada por amenazas, 100% gratis.

Uncoder es una IA privada no agéntica para Ingenieros de Detección y Analistas de SOC. Las últimas actualizaciones para Uncoder AI, lanzadas en mayo de 2025, introducen un conjunto robusto de características diseñadas para mejorar cómo se crean, traducen y optimizan las reglas de detección a través de las tecnologías más populares, actuando como un cambio de juego para que los equipos de seguridad se mantengan a la vanguardia en el panorama cibernético evolutivo.

Uncoder AI está impulsado por una combinación de modelos de aprendizaje automático propietarios de SOC Prime, entrenados en el conjunto de datos más grande del mundo de más de 500,000 reglas y consultas de detección, enriquecido con más de 11,000 etiquetas contextuales, e integraciones selectas con LLM públicos líderes del mercado. Para la mayoría de las características impulsadas por IA, Uncoder AI utiliza Llama 3.3 personalizado para ingeniería de detección y procesamiento de inteligencia de amenazas. Este modelo opera íntegramente dentro de la nube privada de SOC Prime, conforme a SOC 2 Tipo II, garantizando pleno control sobre los datos, estricta privacidad y protección de propiedad intelectual. Se planea soporte para LLM adicionales, ofreciendo a los usuarios más flexibilidad mientras se mantiene un enfoque prioritario en la privacidad.

Las siguientes capacidades impulsadas por IA respaldadas por Uncoder AI ahora están disponibles de forma gratuita:

• • Generación de regla/consulta a partir de Informe de Amenaza. Analiza el informe de amenaza proporcionado y genera una regla/consulta para detectar el comportamiento descrito.
    
    
  • Generación de regla/consulta a través de Aviso Personalizado. Analiza el aviso personalizado proporcionado y genera una regla/consulta basada en las instrucciones del usuario.
    
    
  • Resumen de árbol de decisiones.Analiza una consulta/regla y explica cómo funciona paso a paso, con todos los embeddings, ramas y otra lógica intrincada.
    
    
  • Resumen corto y completo de regla/consulta. Analiza una regla/consulta y proporciona a los ingenieros de seguridad una explicación detallada pero clara de la lógica de detección y todos los puntos finos involucrados.
    
    
  • Optimización de consulta. Analiza una consulta y confirma si es óptima o sugiere mejoras de rendimiento.
    
    
  • Validación de sintaxis y estructura de regla. Analiza la sintaxis y estructura de una regla/consulta y marca errores, sugiere mejoras o confirma que todo es correcto.
    
    
  • Generación de Flujo de Ataque (Beta). Analiza el informe de amenazas proporcionado u otra descripción de actividades maliciosas y lo visualiza en forma de un Flujo de Ataque.
    
    
  • Predicción de etiquetas MITRE ATT&CK. Utiliza el modelo ML alojado privadamente de SOC Prime para mapear una regla Sigma a técnicas y sub-técnicas ATT&CK.
    
    
  • Traducción asistida por IA multiplataforma. Traduce entre lenguajes nativos de plataformas. La lógica básica de consulta se traduce de forma nativa, mientras que la traducción de funciones avanzadas es generada por el modelo mini GPT-4o de OpenAI de terceros.
    
    
  • Impulso a Roota. Convierte una regla o consulta específica de una plataforma en una regla Roota y la enriquece con metadatos utilizando algoritmos y IA propietarios de SOC Prime.

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