Vibhuti Sinha, Director de Producto de Saviynt – Serie de Entrevistas

Vibhuti Sinha, Director de Producto de Saviynt, lidera la visión, la innovación y la dirección estratégica del portafolio de identidad y inteligencia de la fuerza laboral de la empresa, mientras también supervisa el éxito del producto y de los socios. Con casi dos décadas de experiencia en gestión de identidad y acceso (IAM), ha desempeñado un papel central en la configuración de arquitecturas de seguridad a gran escala para organizaciones del Fortune 500. Antes de su cargo actual, se desempeñó como Director de la Nube de Saviynt, donde impulsó el desarrollo de soluciones de seguridad en la nube de próxima generación diseñadas para proteger entornos de múltiples nubes complejos. Su experiencia abarca marcos de cumplimiento como FFIEC, autenticación basada en riesgos y gestión del ciclo de vida de acceso, lo que lo sitúa en el punto de intersección de la seguridad empresarial, la infraestructura en la nube y la gobernanza de identidad impulsada por IA.

Saviynt es una plataforma de seguridad de identidad nativa de la nube que se centra en ayudar a las empresas a gestionar y proteger el acceso a los usuarios, aplicaciones, datos y, cada vez más, sistemas de IA. Su oferta insignia, la Nube de Identidad, proporciona gobernanza y administración de identidad unificadas (IGA), gestión de acceso privilegiado y gobernanza de acceso a aplicaciones dentro de una sola plataforma, lo que permite a las organizaciones aplicar seguridad, cumplimiento y principios de confianza cero a gran escala. La plataforma utiliza IA para automatizar las decisiones de acceso, monitorear los riesgos y gobernar no solo a los usuarios humanos, sino también a las identidades no humanas, como las cuentas de servicio y los agentes de IA, lo que refleja la creciente complejidad de los entornos empresariales modernos. Al consolidar la seguridad de identidad en una sola capa de control, Saviynt tiene como objetivo reducir la carga operativa mientras mejora la visibilidad y el cumplimiento en los sistemas en la nube, híbridos y locales.

Ha pasado más de una década en Saviynt ayudando a escalar la empresa desde su enfoque inicial en la nube hasta convertirse en una plataforma de seguridad de identidad global, ¿cómo ha moldeado su visión de la identidad como base para proteger las empresas impulsadas por IA?

Cuando me uní a Saviynt, la identidad no era algo de lo que la mayoría de las juntas directivas o los directores ejecutivos hablaban. A menudo se veía como la provisión de cuentas y la ejecución de certificaciones. Con el tiempo, a medida que las empresas se trasladaron a la nube y el SaaS explotó, la identidad se convirtió silenciosamente en la capa que conectaba todo: personas, aplicaciones, infraestructura y datos.

Formar parte de ese viaje cambió mi perspectiva. Empecé a ver la identidad no como una categoría de producto, sino como la capa de control de cómo se realiza el trabajo en una empresa. Cada decisión de acceso, cada aprobación, cada proceso automatizado: todo se remonta a la identidad.

Ahora, con la IA, estamos viendo el mismo cambio nuevamente. Los agentes de IA son esencialmente trabajadores digitales que pueden actuar en nombre de los humanos o las empresas. Si no les das identidades, propiedad y gobernanza, te quedas con la automatización sin responsabilidad. Por eso creo que la identidad será la base para proteger las empresas impulsadas por IA. La identidad es lo que aporta responsabilidad, gobernanza y control a los sistemas autónomos.

Saviynt está lanzando un plano de control de identidad dedicado para agentes de IA, ¿qué brecha en las arquitecturas de identidad y seguridad actuales impulsó esta decisión desde una perspectiva corporativa?

Las herramientas de identidad y seguridad actuales no fueron diseñadas para actores autónomos. Fueron diseñadas para empleados y aplicaciones, no para entidades de software que pueden tomar decisiones, realizar acciones y operar de forma independiente.

La mayoría de los sistemas de identidad de hoy en día son muy buenos para responder a “¿Quién eres?” y “¿Qué acceso te fue concedido?” Pero en el mundo de los agentes de IA, la pregunta más importante se convierte en “¿Qué estás haciendo ahora y deberías estar haciéndolo?”

También había una brecha de gobernanza. Las empresas están empezando a desplegar cientos o miles de agentes en plataformas como Copilot, Vertex AI y Bedrock, pero muchas organizaciones no saben cuántos agentes tienen, quién los posee, a qué datos pueden acceder o qué sucede si el propietario abandona la empresa. Esto crea más que un problema de seguridad. Es un problema de gobernanza y responsabilidad.

Eso es realmente lo que nos llevó a la idea de un plano de control de identidad para agentes de IA: una forma centralizada de descubrir, gobernar, controlar y auditar identidades de IA a lo largo de todo su ciclo de vida y sus acciones en tiempo de ejecución.

¿Cómo difiere la gestión de agentes autónomos de IA de la gobernanza de identidades no humanas tradicionales, como cuentas de servicio o bots?

La gestión de agentes de IA es muy diferente de la gobernanza de identidades no humanas (NHIs) tradicionales porque esas identidades suelen ser deterministas y predecibles. Una cuenta de servicio ejecuta un trabajo específico. Un bot realiza una tarea definida. Su comportamiento no cambia realmente a menos que alguien modifique el código.

Los agentes de IA son diferentes porque son autónomos, adaptables y orientados a objetivos. No solo ejecutan un script fijo. Estos agentes deciden cómo completar una tarea, qué herramientas utilizar, qué datos acceder y, a veces, incluso con qué otros agentes colaborar. Su comportamiento puede evolucionar con el tiempo a medida que cambian los modelos, las solicitudes o las integraciones.

Eso significa que la provisión de acceso una vez y su revisión cada trimestre no es un modelo de gobernanza sostenible. Necesitas una gobernanza continua, incluyendo descubrimiento, propiedad, gestión del ciclo de vida y, lo más importante, controles en tiempo de ejecución para evaluar qué está haciendo el agente en el momento.

El cambio es este: con las identidades no humanas tradicionales, gobiernas el acceso. Con los agentes de IA, debes gobernar el comportamiento y las acciones en tiempo real. La autorización no implica idoneidad. La seguridad de la IA se basará en esa idea.

¿Cuán importante es la visibilidad unificada en estos entornos para las empresas que adoptan herramientas como Amazon Bedrock, Google Vertex AI y Microsoft Copilot Studio?

No puedes proteger lo que no puedes ver.

La visibilidad unificada en plataformas como Amazon Bedrock, Google Vertex AI y Microsoft Copilot Studio es extremadamente importante, y honestamente, es donde la mayoría de las organizaciones están luchando en este momento. La adopción de la IA está sucediendo muy rápidamente, y está sucediendo en múltiples plataformas al mismo tiempo.

Una unidad de negocio o equipo puede estar construyendo agentes en Copilot Studio, otro equipo está experimentando con Bedrock, y otro grupo está utilizando Vertex AI. Muy rápidamente, te quedas con agentes de IA dispersos por toda la empresa sin un inventario central.

El primer desafío que enfrentan las empresas es muy simple: no saben realmente cuántos agentes de IA tienen, dónde están ejecutándose, qué datos pueden acceder o quién los posee. Sin visibilidad, no puedes gobernar, y si no puedes gobernar, definitivamente no puedes proteger.

La visibilidad unificada se convierte en la base. Antes de la gobernanza del ciclo de vida, antes de los controles en tiempo de ejecución, antes de las políticas, el primer paso es el descubrimiento y el inventario en todas las plataformas de IA. En el mundo de la IA, la visibilidad es un requisito operativo, de seguridad y de gobernanza.

¿Cómo se ve el ciclo de vida completo de un agente de IA desde una perspectiva de identidad y gobernanza, desde la creación hasta la descomisión?

Me gusta explicar el ciclo de vida de un agente de IA de la misma manera que explico el ciclo de vida de un empleado.

Primero, el agente se crea y se incorpora. Alguien (un desarrollador, un codificador de vibraciones o un analista de negocios) construye un agente en Bedrock o Copilot Studio. En ese punto, deberíamos hacer preguntas básicas de identidad: ¿Quién posee este agente? ¿Cuál es su trabajo? ¿Qué sistemas necesita acceder?

Luego, el agente comienza a trabajar. Accede a sistemas, lee o escribe datos a través de API, llamadas de herramientas, desencadena flujos de trabajo y, quizás, incluso habla con otros agentes. Durante esta fase, necesitamos monitorear continuamente qué está haciendo y asegurarnos de que se mantenga dentro de su propósito y permisos previstos. El monitoreo y la comprensión de la intención son los aspectos más importantes de esto, que no están bien entendidos por las organizaciones.

Con el tiempo, el agente cambia. Tal vez agregamos nuevas herramientas, actualizamos el modelo, ampliamos su acceso o cambiamos su función. Eso es similar a un evento de cambio para una identidad humana y necesita gobernanza y aprobaciones.

Y, finalmente, cuando el agente ya no es necesario, debe ser retirado: acceso revocado, credenciales eliminadas, integraciones cerradas y registros de auditoría preservados.

En términos simples, el ciclo de vida es: Crear → asignar propietario y propósito → conceder acceso de privilegios mínimos → monitorear y gobernar → gestionar cambios → retirar limpiamente.

¿Cómo deberían pensar las organizaciones sobre la seguridad de las interacciones entre agentes de IA a medida que los sistemas de IA comienzan a operar y colaborar de forma independiente?

Creo que las interacciones entre agentes de IA se convertirán en uno de los mayores desafíos de seguridad en los próximos años.

Hoy en día, nos preocupamos principalmente por si un humano debe tener acceso a un sistema. En el futuro, nos preocuparemos por si miles de agentes hablan con otros agentes, desencadenan flujos de trabajo, acceden a datos y toman decisiones sin un humano en el bucle.

El riesgo no es solo lo que un agente puede hacer, sino lo que múltiples agentes pueden hacer juntos. Puedes terminar con situaciones en las que ningún agente tiene demasiado acceso, pero cuando colaboran, pueden realizar acciones muy poderosas.

Las organizaciones deben considerar algunas cosas:

• Cada agente debe tener una identidad única.
• Los controles de seguridad en el momento del diseño no son suficientes. Los guardrails en tiempo de ejecución son imperativos.
• Las llamadas entre agentes deben ser autenticadas.
• Las acciones deben ser autorizadas en tiempo real.
• La delegación debe ser limitada y tener un límite de tiempo.
• Todo debe estar registrado para auditoría.

De muchas maneras, estamos pasando a un modelo de seguridad muy diferente: de gestionar el acceso humano a gestionar la colaboración de máquinas a una escala sin precedentes.

¿Cuáles son los riesgos más inmediatos que enfrentan las empresas hoy en día al desplegar agentes de IA sin una gobernanza de identidad adecuada?

El mayor riesgo en este momento no es algún escenario de toma de control de la IA en el futuro. Es mucho más básico y ya está sucediendo en la mayoría de las organizaciones que experimentan con agentes de IA. Las empresas están creando agentes en todas partes, pero no tienen una forma centralizada de rastrearlos, gobernarlos o gestionar qué pueden acceder.

La adopción ha sido la prioridad hasta ahora, y eso es comprensible. Cada nueva tecnología pasa por esa fase, pero la seguridad y la gobernanza necesitan ponerse al día rápidamente.

Si no, las empresas corren el riesgo de tener agentes sin propietarios claros y con demasiado acceso a datos. Estos agentes pueden filtrar información confidencial y seguir ejecutándose después de que el proyecto termine, todo sin un registro de auditoría claro.

Hemos visto esto antes con cuentas de servicio y recursos en la nube. Primero viene la adopción, luego la dispersión, luego los problemas de seguridad y gobernanza. La IA está siguiendo el mismo patrón, solo que mucho más rápido y con más autonomía y agencia.

Sin gobernanza de identidad, los agentes de IA básicamente se convierten en identidades privilegiadas no gestionadas. Eso es arriesgado para cualquier organización. Eso no es innovación, sino riesgo institucional adicional.

¿Cómo está cambiando el surgimiento de los agentes de IA la definición de identidad dentro de los sistemas empresariales?

Creo que la definición de identidad dentro de las empresas se está expandiendo de una gran manera. Solía ser principalmente empleados, luego se expandió a identidades externas con la explosión de trabajadores de la cadena de suministro, trabajadores remotos, etc. La pandemia lo aceleró aún más a medida que empezamos a gestionar cuentas de servicio y bots como identidades no humanas. Ahora, los agentes de IA están llevándolo un paso más allá.

Los agentes de IA no son solo cuentas o scripts. Toman decisiones, acceden a sistemas, generan contenido, desencadenan flujos de trabajo y colaboran con otros agentes. Tocan tus datos, toman decisiones y cambian resultados. Comienzan a comportarse más como trabajadores digitales que como cuentas de software.

Eso significa que la identidad ya no se trata solo de quién puede iniciar sesión. Se trata de quién o qué actúa dentro de la empresa, qué están permitidos hacer, quién los posee y cómo rastreamos y gobernamos sus acciones.

La identidad está evolucionando desde algo que representa a un usuario hasta algo que representa a cualquier actor —humano o máquina— que puede tomar acciones y cambiar resultados dentro de una organización.

Al evaluar a los fundadores o equipos que construyen en seguridad de IA o identidad, ¿qué señalesales indican que realmente entienden la complejidad de este espacio?

Aquellos que realmente entienden este espacio no comienzan con la tecnología. Comienzan con el problema. Pueden articular no solo lo que están construyendo, sino por qué el enfoque actual está roto y quién está perdiendo el sueño por ello.

La señal para mí es la especificidad. Cualquiera puede decir “la IA introduce nuevos riesgos de identidad”. Pero, ¿pueden explicarte exactamente cómo se malusa un token de OAuth en un flujo de trabajo agente? ¿Entienden por qué las identidades no humanas son fundamentalmente diferentes de las humanas, no solo en volumen, sino en comportamiento, ciclo de vida y radio de acción?

También presto atención a cómo hablan de los clientes. Los mejores fundadores en este espacio han vivido el dolor ellos mismos como director de seguridad, arquitecto, responsable de cumplimiento o han pasado tanto tiempo con profesionales que pueden casi terminar sus frases. No están vendiendo una categoría. Están resolviendo un problema específico y complicado que no podían dejar de pensar.

Y luego está la fluidez regulatoria y de ecosistema. La identidad y la seguridad de la IA no existen en el vacío. Los fundadores que más me impresionan entienden cómo su producto se ajusta a una postura de cumplimiento más amplia —NIST, SOC 2, marcos de gobernanza de IA emergentes— y han pensado mucho en dónde se conectan a la pila versus dónde la poseen.

Para mí, las señales de alerta son los equipos que simplemente están persiguiendo la narrativa de la IA. Pueden describir el mercado de manera hermosa, pero cuando les pides detalles específicos, la narrativa se debilita.

¿Ve la identidad convirtiéndose en la capa de control principal para los sistemas de IA de la misma manera que la seguridad de la red definía una vez los límites empresariales, y cómo deberían prepararse los equipos de seguridad para ese cambio?

Sí, y creo que estamos más cerca de ese punto de inflexión de lo que la mayoría de los equipos de seguridad se da cuenta.

El perímetro de la red tenía sentido cuando los activos eran físicos, como servidores en un centro de datos, empleados en una oficina o tráfico en el borde. Pero la nube disolvió esa frontera, y nos basamos en la identidad para llenar el vacío. La confianza cero no fue solo un término de marketing; fue un reconocimiento de que el perímetro había desaparecido y de que la identidad importa más que nunca.

Los agentes de IA están a punto de afectar la identidad de la misma manera que la nube afectó a la red. Estos sistemas acceden a recursos, toman decisiones, invocan API, encadenan acciones a través de herramientas y plataformas, y lo hacen de forma autónoma a velocidad de máquina. La pregunta de “¿está permitido?” ya no se puede responder en el firewall. Debe ser respondida en la capa de identidad, en tiempo real, con todo el contexto de lo que el agente está tratando de hacer y por qué.

La identidad se convierte en la capa de control. Pero es una versión fundamentalmente más difícil de la identidad de la que hemos construido antes. No se trata solo de autenticación. Se trata de autorización que es consciente de la intención, el contexto y la cadena de acciones que el agente ha tomado. Ese es un problema diferente al de emitir un certificado o rotar una credencial.

Para los equipos de seguridad, la preparación comienza con un cambio de mentalidad. Dejar de pensar en los sistemas de IA como aplicaciones que deben ser seguras en el perímetro y comenzar a pensar en ellos como principios —entidades con identidades, con privilegios, con un ciclo de vida que debe ser gestionado de principio a fin. ¿Quién provisionó este agente? ¿Qué se le permite hacer? ¿Quién es responsable cuando hace algo inesperado?

Los equipos que se adelanten a esto no serán aquellos que agreguen la seguridad de la IA como un pensamiento posterior. Serán aquellos que extiendan su postura de gobernanza de identidad para cubrir las identidades no humanas y los agentes de IA antes de que esas identidades tomen decisiones importantes.

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