Jeff Margolies, Director de Producto y Estrategia en Saviynt – Serie de Entrevistas

Jeff Margolies, Director de Producto y Estrategia en Saviynt, lidera la gestión de productos, estrategia corporativa, asociaciones tecnológicas y desarrollo corporativo, trabajando con clientes, socios y equipos en toda la organización para dar forma a la visión y hoja de ruta de crecimiento a largo plazo de la empresa. Trae más de 25 años de experiencia en identidad y ciberseguridad, habiendo servido anteriormente como Director de Estrategia de Saviynt y ocupado puestos de liderazgo senior en Mandiant, Deloitte y Accenture. En Mandiant, supervisó la estrategia, las asociaciones estratégicas y el desarrollo corporativo, mientras que su carrera temprana incluyó ayudar a establecer y escalar la práctica de gestión de identidad y acceso de Accenture en una organización global de más de 700 profesionales. Margolies tiene una licenciatura en Ingeniería Óptica de la Universidad de Rochester y una maestría en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de California, Berkeley.

Saviynt es una empresa de seguridad de identidad impulsada por IA que se centra en ayudar a las empresas a gobernar y asegurar el acceso a través de usuarios humanos, identidades no humanas, máquinas, aplicaciones, infraestructura y agentes de IA. Su plataforma de identidad Saviynt reúne la gobernanza de identidad, la gestión de acceso privilegiado, la gobernanza de acceso de aplicaciones, la gestión de identidad externa, la seguridad de identidad no humana y la gestión de la postura de seguridad de identidad en una plataforma en la nube unificada diseñada para entornos en la nube, locales, SaaS, IaaS y híbridos. La empresa se ha posicionado cada vez más alrededor de las necesidades de la era de la IA, incluyendo herramientas para asegurar agentes de IA, gobernar flujos de trabajo de agentes y habilitar operaciones de identidad de lenguaje natural a través de ofertas como Saviynt MCP Server en AWS Marketplace.

Como Director de Producto y Estrategia, tiene un asiento en la primera fila para ver cómo están cambiando los requisitos de seguridad de identidad empresarial. ¿Cómo ha alterado el surgimiento de los agentes de IA la forma en que las organizaciones necesitan pensar sobre la identidad, el acceso y la gobernanza, y cómo influyeron esos cambios en el desarrollo de Saviynt de Agent Access Gateway y Intent-Aware Runtime Authorization?

Los agentes de IA cambian la seguridad de identidad porque las identidades humanas y máquinas operan de manera muy diferente. Ya no se trata solo de gestionar a las personas que se conectan a aplicaciones. Las organizaciones están gestionando software que puede razonar, tomar decisiones y actuar de forma autónoma en varios sistemas. Pienso en los agentes como la próxima generación de aplicaciones. Después de las aplicaciones mainframe, cliente-servidor, web y SaaS, ahora estamos entrando en la era de las aplicaciones de agentes.

Los fundamentos siguen siendo los mismos. Las organizaciones necesitan saber quién es el propietario del agente, quién puede usarlo, qué sistemas puede acceder y cómo se gobierna su actividad. Las identidades de máquina cambian la velocidad y la escala. Un usuario empresarial puede crear un agente en minutos, lo que significa que la gobernanza debe moverse con la misma rapidez. Eso es lo que nos llevó a desarrollar Agent Access Gateway y Intent-Aware Runtime Authorization — para ayudar a las empresas a adoptar agentes con los controles de acceso adecuados, la rendición de cuentas y las barreras de seguridad desde el principio.

Los agentes de IA están pasando rápidamente de la experimentación a los entornos de producción. ¿Cómo cambian los agentes autónomos el modelo tradicional de identidad y acceso que las empresas han confiado durante décadas?

La gestión de identidad y acceso tradicional se construyó alrededor de las personas y el software predecible. Un usuario se autenticaba, solicitaba acceso y realizaba acciones específicas en sistemas definidos. Entendemos claramente el ciclo de vida de la identidad humana en este contexto, incluyendo cómo provisionar el acceso. Los agentes de IA introducen un ciclo de vida diferente. Pueden crearse rápidamente, actuar continuamente, adaptarse a los flujos de trabajo y interactuar con múltiples aplicaciones, API y fuentes de datos con mucha más autonomía.

Los principios básicos de identidad siguen aplicándose: cada identidad necesita autenticación, autorización, gobernanza y rendición de cuentas. La velocidad es muy diferente. En lugar de unas pocas aplicaciones empresariales construidas por equipos centralizados, las organizaciones pueden tener miles de agentes creados por usuarios empresariales. De hecho, 92% de los CISO no tienen visibilidad completa en las identidades de IA, y el 95% duda que podría detectar o contener el mal uso si ocurriera. La seguridad de identidad debe evolucionar para que la propiedad, los controles de acceso, las aprobaciones y el monitoreo se establezcan automáticamente a medida que se crean los agentes.

Muchas organizaciones todavía utilizan permisos y controles de acceso que fueron diseñados para empleados humanos y aplicaciones de software convencionales. ¿Por qué esos enfoques son insuficientes cuando se trata de agentes de IA que pueden razonar, adaptarse y ejecutar acciones de forma independiente?

La autorización tradicional generalmente pregunta: “¿Está permitida esta identidad para realizar esta acción?” Eso ya no es suficiente para los agentes de IA porque un agente puede tener técnicamente permiso para hacer algo, pero aún así actuar fuera de la intención del usuario.

Por ejemplo, si un usuario le pide a un agente que “limpie” una base de datos, el agente puede interpretarlo como eliminar registros. Puede tener autorización para eliminar esos registros, pero eso puede no ser lo que el usuario quiso. Con los agentes, las organizaciones necesitan evaluar no solo si una acción está permitida, sino si se alinea con el plan y la intención originales detrás de la tarea.

Saviynt acaba de introducir Intent-Aware Runtime Authorization ™. ¿Qué significa exactamente “autorización consciente de la intención” y cómo difiere de los modelos tradicionales de autenticación y autorización?

La autorización consciente de la intención significa evaluar si las acciones de un agente se alinean con lo que el ser humano pretendía que hiciera. Cada agente se crea o envía para realizar una tarea, y esa tarea crea un contexto para lo que el agente debe y no debe hacer.

La autorización tradicional toma una decisión binaria: ¿está permitido o no? La autorización consciente de la intención agrega otra capa al preguntar si la acción tiene sentido en el contexto de la tarea original. Si un agente fue solicitado para archivar datos antiguos pero comienza a eliminar registros activos, eso puede ser técnicamente permitido, pero no se alinea con la intención del usuario. El objetivo de la autorización consciente de la intención en tiempo de ejecución es gobernar las acciones del agente en tiempo real en función del contexto de la tarea, la política y los resultados previstos.

¿Cómo pueden las empresas determinar si un agente de IA debe estar permitido para realizar una acción específica incluso cuando técnicamente tiene permiso para acceder al sistema subyacente?

Comienza con la planificación. Antes de que un agente tome una acción, las organizaciones necesitan definir qué se supone que debe lograr, qué sistemas debe acceder, qué barreras de seguridad aplican y qué políticas debe seguir. Ese plan se convierte en la línea base para evaluar el comportamiento del agente.

La pregunta clave no es solo si el agente tiene acceso, sino si su acción es consistente con la tarea para la que fue creado. Muchas aplicaciones y API existentes no fueron diseñadas para hacer cumplir ese nivel de contexto, por lo que es importante un modelo de pasarela. Agent Access Gateway proporciona una capa de control adicional para evaluar planes versus acciones y ayudar a gestionar la sobreconcesión o las brechas en los sistemas heredados.

Una de las mayores preocupaciones que rodean a los agentes de IA es que pueden actuar en múltiples aplicaciones y fuentes de datos en cuestión de segundos. ¿Qué nuevos riesgos crea esto para los equipos de seguridad y qué riesgos se están subestimando actualmente?

Los agentes de IA no siempre crean riesgos completamente nuevos. En muchos casos, aumentan la probabilidad de que se exploten los riesgos existentes. Si una organización ya tiene cuentas con permisos excesivos, controles débiles o sistemas que dependen de la oscuridad, los agentes pueden encontrar y actuar sobre esas debilidades mucho más rápido que los humanos, escalando el riesgo.

A veces lo comparo con dejar una puerta trasera sin cerrar. La vulnerabilidad ya existe, pero la probabilidad de que alguien la encuentre puede ser baja. Ahora imagine un agente que verifica todas las puertas traseras en miles de entornos en cuestión de segundos. Es por eso que las organizaciones necesitan hacer lo básico: saber qué agentes existen, entender qué pueden acceder, limitar los permisos innecesarios y gobernar su actividad continuamente.

¿Cómo deben las empresas gobernar quién puede interactuar con esos agentes y qué información o sistemas pueden acceder esos agentes a medida que despliegan múltiples agentes de IA en diferentes departamentos?

Una forma útil de pensar en un agente de IA es como una aplicación. Las empresas ya saben cómo gobernar aplicaciones: quién es el propietario, quién puede usarlas, qué sistemas se conectan, qué datos pueden acceder y cómo se revisa ese acceso. Las mismas preguntas se aplican a los agentes.

La diferencia es que los agentes pueden crearse en minutos por usuarios empresariales, no en meses por grandes equipos de desarrollo y solo 5% de los CISO se sienten seguros de que podrían contener a un agente de IA comprometido. La gobernanza necesita estar integrada en el proceso de creación para que la propiedad, el acceso, las aprobaciones, las concesiones y las revisiones periódicas se establezcan desde el principio en lugar de agregarse después de que el agente ya esté operativo.

La IA sombra se ha convertido en un desafío creciente a medida que los empleados adoptan herramientas de IA fuera de la supervisión oficial de TI. ¿Cómo amplifican los agentes de IA este desafío y qué pasos prácticos pueden tomar las organizaciones para recuperar la visibilidad y el control?

Los agentes de IA amplifican la IA sombra porque son fáciles de crear y pueden actuar en varios sistemas. Eso no significa que las organizaciones deban tratar de detener a las personas que los utilizan. Las ganancias de productividad son reales y las empresas las perseguirán.

La respuesta práctica es la visibilidad y las barreras de seguridad. Las organizaciones necesitan saber qué agentes existen, quién los posee, qué se supone que deben hacer y qué sistemas o datos pueden acceder. Cada agente debe tener una identidad, permisos definidos y monitoreo continuo. Muchas empresas aún se encuentran en las primeras etapas de experimentación, por lo que todavía hay tiempo para construir la gobernanza antes de que la adopción de agentes alcance una escala mucho mayor. Pero ese tiempo se está agotando rápidamente.

Mirando hacia adelante, ¿cree que todos los agentes de IA eventualmente requerirán su propia identidad digital, marco de gobernanza y registro de auditoría similar al de los empleados humanos? ¿Cómo se ve ese modelo de futuro?

Cada agente de IA debe tener inequívocamente su propia identidad para que las organizaciones sepan qué es, quién lo posee, qué puede acceder y qué está haciendo. Las identidades humanas y no humanas, incluidos los agentes de IA, deben gobernarse a través de un modelo de seguridad de identidad unificado.

Los conceptos son familiares: autenticación, autorización, propiedad, concesiones, seguimiento de actividad y gobernanza. Lo que cambia es la escala. Las empresas pueden crear pronto cientos de agentes por semana, lo que eventualmente llevará a decenas de miles o incluso millones de aplicaciones de agentes. El futuro se trata de aplicar los fundamentos de la seguridad de identidad a cada tipo de identidad a una mayor velocidad y escala. Ahora es el momento de comenzar la implementación.

¿Cuáles son los errores más comunes que ve que cometen las organizaciones hoy en día a medida que despliegan la IA agente, y qué deben priorizar los líderes de seguridad y tecnología en los próximos 12 a 24 meses para asegurarse de que los agentes de IA permanezcan productivos y confiables?

Sería un error grave dejar la seguridad en esta era al azar. Las ganancias de productividad relacionadas con la IA agente son reales y las organizaciones necesitan capturarlas. El mayor riesgo es que la seguridad y la gobernanza no mantengan el ritmo.

En los próximos 12 a 24 meses, los líderes deben centrarse en la visibilidad y los fundamentos de la gobernanza: mantener un inventario de agentes, asignar propiedad, dar a cada agente una identidad, entender qué puede acceder y hacer que la gobernanza sea parte del proceso de creación. Esta es una oportunidad para construir la seguridad en un cambio importante de plataforma desde el principio en lugar de tratar de adaptarla más tarde.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Saviynt.