Autor: Emanuel Valle.

La seguridad de aplicaciones ha dejado de ser un paso final en el ciclo de desarrollo para convertirse en un componente esencial desde etapas tempranas, o al menos es a lo que todas las organizaciones deberían aspirar.  

En la actualidad el código (que hacen los desarrolladores o que genera la Inteligencia Artificial) se despliega más rápido que nunca, esto genera que la inteligencia artificial sea un motor que está emergiendo como acelerador y facilitador hacia una transición de DevOps a DevSecOps, ayudando a los equipos a integrar la seguridad sin frenar la innovación y los tiempos ágiles que el mercado demanda. 

A menudo, los equipos de desarrollo enfrentan la presión de entregar nuevas funcionalidades continuamente. Sin embargo, esta velocidad aumenta el riesgo de introducir vulnerabilidades. Según Fortify, más del 60% de los errores críticos en aplicaciones pueden detectarse en las primeras etapas del desarrollo si se integran herramientas automatizadas de análisis de código. Dado este contexto, es donde entra la IA: la capacidad para analizar grandes volúmenes de código, identificar patrones y priorizar riesgos permite a los equipos enfocarse en lo que realmente importa “el desarrollo ágil y seguro”. 

Muchas herramientas ya incorporan algoritmos de IA y machine learning, esto brinda capacidades como: 

IA aplicada a la seguridad del software o aplicaciones 

• Detectar vulnerabilidades con mayor precisión y menos falsos positivos. 

• Aprender del historial de proyectos, hallazgos y remediaciones para ofrecer recomendaciones relevantes. 

• Apoyar a los desarrolladores a escribir código más seguro mediante sugerencias en tiempo real. 

Por ejemplo, la IA puede correlacionar vulnerabilidades entre distintos análisis y anticipar riesgos potenciales antes de que lleguen a producción o en otro caso, se pueden aplicar modelos de lenguaje para identificar patrones de código inseguro, incluso en bibliotecas externas o dependencias de terceros.  

Todo esto ayuda a reducir el tiempo de detección de brechas, durante todo el ciclo de desarrollo.  

Comenzar el camino hacia DevSecOps con IA 

Adoptar DevSecOps no solo es usar herramientas, se trata de cultura.  

La IA facilita esta evolución al integrar la seguridad de forma transparente y continua dentro del flujo de trabajo de los equipos. 

Hoy, las organizaciones que incorporan automatización inteligente logran reducir el tiempo de remediación de vulnerabilidades hasta en un 40%, lo que demuestra que seguridad y agilidad pueden coexistir, tal como lo destacan marcas como Fortify.  

La inteligencia artificial no reemplaza a los equipos de desarrollo ni a los especialistas en seguridad, pero sí los potencia y les ayuda a conseguir sus objetivos de forma más rápida y segura.  

El poder potenciar las capacidades de las soluciones que utilizan las organizaciones puede ser el primer paso hacia un modelo de DevSecOps maduro, donde la seguridad no sea una barrera, sino un habilitador de la innovación y que se traduce en confianza mejores tiempos de creación de productos seguros y productos confiables hacia los clientes finales. 

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