Tom Findling, Co-Fundador y CEO de Conifers – Serie de Entrevistas

Tom Findling es un líder estratégico con un historial comprobado en go-to-market (GTM), producto y ciencia de datos. Habiendo servido como Director de Cliente en IntSights (adquirida por Rapid7) y posteriormente como Director Senior de Producto en Rapid7, aporta una mezcla única de visión estratégica y ejecución a la mesa al dirigir operaciones a gran escala. Además, lideró roles de GTM y producto en VMware y SUS.

Conifers ofrece una plataforma de CognitiveSOC impulsada por IA que mejora las capacidades de los centros de operaciones de seguridad al integrarse con herramientas existentes, ingiriendo el perfil de riesgo y datos únicos de una organización y adaptándose continuamente a los flujos de trabajo de investigación. Aborda desafíos comunes como volúmenes excesivos de alertas, visibilidad limitada en el rendimiento del SOC y sistemas genéricos de un tamaño que se adapta a todos, al permitir investigaciones más profundas, modelar el conocimiento institucional y utilizar bucles de retroalimentación para refinar la precisión y reducir el ruido. La plataforma está diseñada para ofrecer resultados medibles, incluyendo una rentabilidad triple de la inversión y una reducción del 87% en el tiempo de investigación.

Ha tenido una larga carrera en ciberseguridad, desde IntSights hasta Rapid7—¿qué experiencias lo llevaron a co-fundar Conifers, y qué problema se propuso resolver?

Durante mi carrera, he presenciado cómo los equipos de operaciones de seguridad luchan bajo el peso de demasiadas alertas, herramientas y presión. En IntSights, observé lo difícil que era para los humanos actuar sobre la inteligencia que se producía. En Rapid7, asumí el desafío de escalar nuestro equipo con menos personas para apoyar una base de clientes más grande al rediseñar cómo se realizaba el trabajo e implementar la ciencia de datos para manejar las tareas de alto volumen. Fue entonces cuando comencé a creer que ejecutar un centro de operaciones de seguridad (SOC) de la manera tradicional no duraría. Conifers nació de nuestros esfuerzos por resolver ese problema de escalabilidad. Queríamos construir una solución que pudiera escalar para lidiar con los volúmenes cada vez mayores de amenazas y datos sin quemar a las personas. Así que creamos CognitiveSOC, nuestra plataforma de agentes de IA de SOC.

Conifers se posiciona como un “multiplicador de fuerza de IA SOC”. ¿Cómo se diferencia su plataforma de CognitiveSOC de las herramientas de automatización de SOC tradicionales?

La mayoría de las herramientas de automatización en el SOC se han construido sobre libros de jugadas estáticos. Ejecutan una serie establecida de pasos pero fallan cuando los atacantes se comportan de manera impredecible o cuando el entorno cambia. CognitiveSOC es una plataforma de IA agente que puede aprender y adaptarse a entornos cambiantes. Correlaciona datos, utiliza el conocimiento institucional y saca conclusiones sin programar cada paso del proceso. La plataforma apoya a los analistas en lugar de reemplazarlos y se vuelve cada vez más fuerte a través de la retroalimentación y el aprendizaje en lugar de requerir mantenimiento manual. Ese crecimiento constante en capacidad es lo que la convierte en un verdadero multiplicador de fuerza.

Los equipos de SOC a menudo se quejan de la fatiga de alertas y el agotamiento. ¿Cómo aborda Conifers este desafío en términos prácticos?

CognitiveSOC aborda la fatiga de alertas reduciendo el ruido antes de que llegue a un analista. Toma la inundación constante de alertas de las herramientas y las consolida en investigaciones que ya contienen el contexto relevante. En lugar de que un analista mire una inundación de alarmas parpadeantes, está revisando un conjunto mucho más pequeño de investigaciones que incluyen contexto histórico, evidencia y causas probables. Los analistas pueden entonces digerir la información y tomar decisiones en lugar de perseguir señalesizas crudas, lo que ayuda a disminuir la fatiga y el agotamiento.

La confianza es fundamental en la ciberseguridad—¿cómo construye confianza en la toma de decisiones impulsada por IA su enfoque de “humano en el bucle”?

La clave de la confianza es la transparencia y el control. Los analistas siguen al mando del sistema y se les presentan recomendaciones y explicaciones que pueden confirmar o anular y calificar. Con el tiempo, a medida que ven que el sistema toma decisiones precisas, pueden permitir que maneje más acciones de forma automática. Este enfoque permite a los equipos probar y corregir el sistema mientras mantienen la autoridad en manos humanas. Construimos confianza y adopción al tratar a la IA como un socio que aprende de los analistas en lugar de una caja negra que toma decisiones inexplicables.

Su marco de implementación por etapas permite una adopción gradual. ¿Por qué lo diseñó de esta manera, y cómo ayuda a las organizaciones a superar la resistencia a la IA?

Supimos desde el principio que la mayor barrera para la adopción sería la confianza en la adopción de la IA. Si entras en un SOC y le dices al equipo que entregue sus operaciones a un sistema de IA, la respuesta será no. Al dividir la adopción en etapas, permitimos que las organizaciones comiencen con un número limitado de casos de uso y los escalen con el tiempo. Cada etapa demuestra valor y construye confianza, lo que hace que la siguiente etapa sea más fácil de aceptar. Este camino gradual construye confianza, reemplaza la vacilación con evidencia y asegura que los equipos se sientan en control.

Las métricas son una gran parte de demostrar valor en la seguridad. ¿Qué KPI deben rastrear las organizaciones para medir el progreso hacia un SOC autónomo?

Las medidas más importantes son la velocidad de detección, respuesta y remediación, así como la calidad y la proporción de alertas crudas a investigaciones contextuales significativas. Otra medida es cuánta carga de trabajo puede manejar el sistema sin participación humana. Estos indicadores muestran si el SOC se está volviendo más eficiente, si los analistas están siendo capacitados para centrarse en un trabajo de mayor valor y si la organización se está acercando a un modelo en el que la IA asume la carga pesada. Rastrear esos números proporciona una prueba clara de progreso.

Conifers destaca la integración con sistemas de gestión de incidentes existentes. ¿Por qué la no interrupción fue un principio de diseño fundamental?

Los equipos de seguridad han invertido mucho en sus herramientas y procesos. La mayoría de la tecnología existente requiere que los equipos de SOC “cambien de contexto” y se muevan a otra herramienta para revisar y resolver alertas. Eliminamos esa fricción al encontrarnos con los analistas donde están, integrados dentro de las herramientas con las que ya trabajan.

¿Qué ve como el camino faseado desde los SOCs semi-automatizados de hoy hasta un futuro donde los agentes de IA tengan más autoridad sobre herramientas y datos?

El camino hacia un SOC autónomo comienza con la ampliación, donde la IA analiza y investiga alertas con supervisión humana. Desde allí, las organizaciones se mueven hacia la delegación, permitiendo que el sistema maneje más y más casos de uso de forma autónoma. La etapa final es la autonomía total, cuando los agentes de IA son de confianza para gestionar la detección y la respuesta en entornos mientras las personas guían la estrategia y manejan situaciones únicas. Hoy en día, la mayoría de los equipos aún están en la ampliación con algunos casos de delegación temprana, pero la comodidad con la entrega de escenarios rutinarios está creciendo rápidamente y sentará las bases para la autonomía total.

Mirando hacia adelante cinco años, ¿cómo espera que las operaciones de SOC evolucionen a medida que la IA madura—tanto en términos de tecnología como del rol del analista?

En cinco años, los SOCs funcionarán en sistemas que se parezcan más a agentes autónomos que a paneles de control. Estos agentes detectarán, responderán y se adaptarán a nuevas amenazas, y también ajustarán políticas y compartirán conocimientos entre organizaciones en tiempo real. A medida que esa capacidad madure, el rol del analista cambiará a supervisión, estrategia e investigaciones complejas. El trabajo será menos sobre limpiar alertas interminables y más sobre aplicar la experiencia donde tenga el mayor impacto. El resultado será un SOC que se sienta menos como un centro de llamadas y más como una sala de control de misión.

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