Desafíos que resolvemos
¿Estamos construyendo IA sobre una base segura? · ¿Podemos escalar sin comprometer el cumplimiento ni la reputación? · ¿Cómo justificamos las decisiones técnicas ante una auditoría?
Ciclo de vida seguro de la IA
Seguridad en cada etapa del ciclo de vida de la IA
Acompañamos tus sistemas de IA desde su concepción hasta su retiro, con controles activos y evidencia trazable en cada etapa.
Por qué ahora
Escalar la IA sin comprometer la seguridad
Las organizaciones enfrentan un nuevo desafío: cómo escalar la IA sin comprometer seguridad, trazabilidad ni cumplimiento.
Nuestro portafolio de ciclo de vida seguro de la IA responde con una arquitectura modular que acompaña a cada sistema de IA desde su concepción hasta su retiro, con principios técnicos sólidos, controles activos y evidencia trazable en cada etapa.
Cinco líneas integradas
Del diseño al retiro de cada modelo
- 1Estrategia técnica y arquitectura
- 2Diseño seguro y evaluación de riesgos técnicos
- 3Desarrollo, validación y trazabilidad
- 4Implementación, monitoreo y respuesta
- 5Retiro, reentrenamiento y obsolescencia
Línea 01
Estrategia técnica y arquitectura
Establecer bases seguras para desarrollar y operar IA, alineadas con ISO/IEC 42001, OWASP LLM y NIST CSF, e identificar activos críticos y riesgos estructurales desde el inicio.
Prácticas
Zero Trust aplicado a IA · Inventario de activos de IA y clasificación de riesgos · Arquitectura modular con controles embebidos
Entregables
Blueprint de arquitectura segura · Mapa de activos y riesgos algorítmicos · Principios técnicos alineados a estándares · Informe de compatibilidad normativa
Por qué Cloud Legion: sin una arquitectura segura, escalable y trazable, cualquier sistema de IA genera riesgos innecesarios. Construimos sobre bases que resisten auditorías.
Línea 02
Diseño seguro y evaluación de riesgos técnicos
Incorporar controles desde el diseño, validar datasets y modelos contra amenazas específicas y cumplir principios éticos y normativos.
Desafíos que resolvemos
¿Nuestros datos están contaminados o sesgados? · ¿Qué pasa si el modelo se comporta de forma inesperada? · ¿Estamos expuestos a riesgos reputacionales o regulatorios?
Prácticas
Saneamiento de datasets y auditorías de sesgo · Simulación de ataques adversariales · Validación ética y técnica de modelos
Entregables
Informe de riesgos técnicos · Matriz de amenazas algorítmicas · Validación de datasets y modelos · Recomendaciones de mitigación por tipo de riesgo
Por qué Cloud Legion: los mayores incidentes de IA nacen en el diseño. Anticipamos vulnerabilidades antes de que lleguen a producción.
Línea 03
Desarrollo, validación y trazabilidad
Asegurar robustez, auditabilidad y control: trazabilidad completa de modelos y datasets, pruebas ante escenarios adversos y decisiones documentadas.
Desafíos que resolvemos
¿Podemos auditar cómo se entrenó este modelo? · ¿Qué pasa si el modelo falla en producción? · ¿Tenemos control sobre versiones y actualizaciones?
Prácticas
CI/CD seguro para IA · Trazabilidad técnica y documental · Validación continua y pruebas de estrés
Entregables
Pipeline MLOps seguro y documentado · Registro de versiones y cambios · Model Cards con metadata técnica y ética · Informe de validación técnica
Por qué Cloud Legion: operar IA sin trazabilidad es como volar sin instrumentos. Cada modelo, dato y decisión queda documentado, versionado y validado.
Línea 04
Implementación, monitoreo y respuesta
Operar la IA con visibilidad y control continuo, detectar y responder a anomalías algorítmicas e integrarla con las plataformas de seguridad existentes.
Desafíos que resolvemos
¿Cómo sabemos si la IA funciona como debería? · ¿Qué hacemos ante un incidente algorítmico? · ¿Podemos explicar cada decisión de la IA?
Prácticas
Observabilidad y logging de IA · Explicabilidad integrada · Playbooks de respuesta ante incidentes
Entregables
Dashboard de monitoreo algorítmico · Logs trazables y explicables · Playbook de incidentes algorítmicos · Informe de desempeño y anomalías
Por qué Cloud Legion: la IA en producción necesita control continuo. La integramos con tus plataformas de seguridad y observabilidad.
Línea 05
Retiro, reentrenamiento y obsolescencia
Desactivar o actualizar modelos sin comprometer la seguridad ni la continuidad, reentrenar de forma controlada y preservar la evidencia técnica.
Desafíos que resolvemos
¿Qué pasa con los modelos que ya no usamos? · ¿Cómo evitamos que el reentrenamiento introduzca nuevos riesgos? · ¿Tenemos evidencia para defender decisiones pasadas?
Prácticas
Desactivación segura y preservación de logs · Reentrenamiento con validaciones éticas · Auditoría técnica posterior al retiro
Entregables
Protocolo y checklist de retiro · Informe de reentrenamiento y validación · Registro de obsolescencia y reemplazo · Evidencia documental para auditoría
Por qué Cloud Legion: el ciclo de vida de la IA no termina en el despliegue. Retiramos modelos de forma segura y preservamos la evidencia para auditoría y defensa legal.
Tecnología que integramos
Socios para proteger el ciclo de vida de la IA
Elegimos plataformas que cubren la cadena de suministro de IA, las defensas contra ataques adversariales y el monitoreo en tiempo de ejecución.
Palo Alto Networks
AI-SPM para visibilidad y postura de seguridad de las aplicaciones de IA propias, y AI Runtime Security para proteger apps y agentes en producción contra inyección de prompts, exploits y fuga de datos.
Protect AI
Guardian escanea modelos antes de implementarlos, Recon simula ataques de red team y Layer detecta y responde a amenazas en tiempo real.
Pillar Security
AI Discovery para inventariar activos de IA, AI-SPM, red teaming frente al OWASP Top 10 para LLM, guardrails adaptativos y telemetría para monitorear y gobernar.
Somos referentes en IA
Primera empresa argentina certificada en ISO 42001
Primera consultora de Latinoamérica en el Compromiso de Confianza en IA de la CSA y primer caso de éxito de adecuación y certificación ISO 42001 de la región.
Preguntas frecuentes
Lo que más nos preguntan
¿Qué es el ciclo de vida seguro de la IA?
Es un enfoque que aplica controles de seguridad en cada etapa de un sistema de IA: estrategia y arquitectura, diseño, desarrollo y validación, implementación y monitoreo, y retiro o reentrenamiento.
¿Qué riesgos de seguridad tiene la IA?
Entre otros, inyección de prompts, envenenamiento de datos, fuga de información sensible, robo de modelos y decisiones sesgadas o no trazables.
Protegé tu IA de punta a punta
Te ayudamos a diseñar, operar y retirar sistemas de IA con seguridad y trazabilidad.