Pluto Security sale del sigilo con 42 millones de dólares en financiación total para proteger los espacios de trabajo de IA

El asistente de IA de un empleado ya puede hacer mucho más que responder preguntas. Puede conectarse a los sistemas de la empresa, instalar extensiones, ejecutar comandos y crear aplicaciones. Para los equipos de seguridad, el reto consiste en decidir cuáles de esas acciones deben permitirse y conservar la capacidad de intervenir cuando cambia el contexto.

Pluto Security sale del sigilo con 42 millones de dólares en financiación total para abordar ese problema. La empresa anunció una ronda de financiación más reciente de aproximadamente 34 millones de dólares, liderada por Jump Capital, tras una ronda semilla anterior liderada por TLV Partners. El anuncio no especifica la etapa de la ronda más reciente.

Fundada en 2025, Pluto afirma que ha alcanzado varios millones de dólares en ingresos recurrentes anuales, protege más de 1 millón de endpoints en todo el mundo y presta servicio a más de 40 clientes empresariales. Entre los clientes mencionados figuran Oscar Health, Workato, Sixt y AlphaSense, además de organizaciones de Fortune 500. El nuevo capital financiará el desarrollo de productos, la investigación en seguridad y la expansión en Estados Unidos.

El espacio de trabajo de IA se convierte en un perímetro de seguridad

Pluto describe su categoría como seguridad del espacio de trabajo de IA. Su alcance incluye las herramientas de IA que usan los empleados, los componentes conectados a ellas y las aplicaciones, los agentes y las automatizaciones que crean los empleados.

Este alcance refleja un cambio en la forma en que el software llega a una organización. Un empleado puede crear un flujo de trabajo combinando un asistente de IA, una habilidad de la comunidad y un conector a los datos empresariales, sin pasar por un proyecto de desarrollo convencional. Cada elemento añadido puede cambiar a qué puede acceder el asistente o qué puede ejecutar.

El Model Context Protocol, o MCP, es un ejemplo. Ofrece una forma de conectar las aplicaciones de IA con herramientas y fuentes de datos. La cuestión de seguridad no se limita a determinar si la aplicación de IA está aprobada: los equipos también deben comprender los permisos y el comportamiento de los servidores y las integraciones que utiliza.

Esto forma parte del reto más amplio de la cadena de suministro de software que plantea la gobernanza de los agentes de IA. Revisar un modelo o un asistente de forma aislada deja fuera dependencias que pueden influir en su comportamiento o ampliar su alcance.

Detección, evaluación de riesgos y control en tiempo de ejecución

Pluto afirma que su plataforma combina visibilidad en los endpoints, análisis contextual de riesgos y aplicación de controles en tiempo real. El objetivo es proporcionar a los equipos de seguridad información suficiente para restringir una acción peligrosa sin prohibir automáticamente toda la herramienta que la realiza.

En su sitio web, la empresa divide la plataforma en cuatro funciones: Explorer detecta la actividad de IA; Risk Radar evalúa los hallazgos con su base de datos de riesgos; Space Shield aplica políticas de control; y Marketspace ofrece una selección curada de complementos de IA. La empresa afirma que la cobertura abarca herramientas, componentes de la cadena de suministro, comportamiento en tiempo de ejecución y artefactos generados por IA.

Entre los ejemplos del sitio se incluyen exigir aprobación antes de que un agente acceda a una API de pagos, restringir el acceso a datos confidenciales y permitir servidores MCP de confianza mientras se ponen otros en cuarentena. Estas son descripciones del comportamiento previsto del producto, no garantías verificadas de forma independiente.

La distinción entre detección y aplicación de controles es importante. Un inventario puede indicar a un equipo de seguridad que existe un conector. Para ejercer un control eficaz, también es necesario saber a qué puede acceder y poder limitar la acción pertinente. Una herramienta permitida puede aun así encontrarse con una extensión insegura, una credencial con permisos excesivos o una tarea que exceda la autoridad del usuario.

Pensemos en un asistente al que se le pide resumir el registro de un cliente. Leer un registro permitido y exportar una base de datos completa de clientes son acciones distintas, aunque ambas se originen en la misma aplicación aprobada. Las políticas contextuales buscan distinguir esas situaciones. Su valor práctico depende de la precisión de las observaciones y de la fiabilidad de la aplicación de los controles.

Plutonium examina los componentes que rodean al agente

Un elemento central del enfoque de Pluto es Plutonium, un catálogo gratuito de seguridad de la cadena de suministro de IA que, según el anuncio, funciona con RisksDB, la base de datos propia de la empresa. Ayuda a los profesionales a evaluar componentes como habilidades, extensiones y servidores MCP antes de adoptarlos.

El centro público describe un motor de evaluación de riesgos para agentes que combina información sobre editores, análisis de compatibilidad, revisión de código fuente y análisis de código. Sus categorías de evaluación incluyen la ejecución de comandos, los tokens de acceso persistentes, el intercambio de datos con terceros, la modificación y eliminación de datos. También ofrece un inspector de MCP y recomendaciones para un uso seguro.

Estas categorías convierten una pregunta amplia —si un complemento es seguro— en preguntas más concretas sobre sus capacidades y accesos. Un conector que puede leer un documento presenta una exposición distinta de otro que puede modificar registros o ejecutar comandos. Además, una misma capacidad puede ser adecuada para un flujo de trabajo empresarial y excesiva para otro.

La evaluación de un catálogo y la protección en tiempo de ejecución abordan distintas partes del problema. La inspección puede orientar las decisiones de adopción; los controles continuos deben tener en cuenta cómo se utiliza realmente un componente. Ninguna de las dos debe tomarse como prueba de que todas las acciones futuras serán inocuas.

Primeros indicios de tracción comercial, aunque los resultados aún están por medirse

Las cifras de clientes e ingresos comunicadas por Pluto apuntan a una demanda inicial de esta categoría. La empresa afirma que ha impulsado su adopción mediante la investigación en seguridad, recursos gratuitos y la participación de profesionales del sector; miles de ellos usan Plutonium y contribuyen a su desarrollo.

Estas cifras de adopción son datos comunicados por la empresa. El anuncio no ofrece mediciones independientes de la cobertura de detección, los falsos positivos, la latencia de aplicación de políticas ni la prevención de ataques. Proteger más de 1 millón de dispositivos refleja la escala de implementación comunicada, pero no demuestra que estén cubiertos todos los flujos de trabajo de IA posibles en esos dispositivos.

Para los compradores empresariales, las preguntas operativas son concretas: qué herramientas y rutas de ejecución son visibles, qué acciones pueden bloquearse, cómo se aprueban las excepciones y qué pruebas se conservan cuando una política interviene. Un sistema que detiene actividades arriesgadas, pero interrumpe con frecuencia el trabajo legítimo, genera un problema distinto para la empresa.

Un equipo de seguridad que parte de la intención del usuario

Shahar Bahat, director ejecutivo y cofundador, fundó Pluto junto con Tal Ofer Regev y Gil Maman. Bahat ocupó anteriormente puestos directivos en ciberseguridad en Microsoft y Palo Alto Networks. Regev fue vicepresidente de I+D en Palo Alto Networks, mientras que Maman trabajó durante más de seis años en funciones técnicas de liderazgo en la Inteligencia Militar israelí. Pluto afirma que ahora cuenta con más de 50 empleados en Estados Unidos e Israel.

Bahat explica que el enfoque de la empresa consiste en comprender qué intentan lograr los usuarios y proporcionar a los equipos de seguridad el contexto necesario para que puedan realizar esas tareas de forma segura. El reto del producto es convertir esa filosofía en controles precisos y fiables a medida que los empleados adoptan nuevas herramientas y crean nuevos flujos de trabajo.

El anuncio de financiación sitúa a Pluto en una competencia creciente por proteger la IA cuando esta interactúa con los sistemas empresariales. Su próximo reto es demostrar que el descubrimiento, la evaluación de componentes y la aplicación de controles en tiempo de ejecución pueden funcionar conjuntamente a la escala que ya representa su primera cartera de clientes.