Cómo afrontar los desafíos de la adopción de GenAI en los equipos modernos de AppSec
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La inteligencia artificial generativa (GenAI) está en todas partes: prácticamente todas las empresas buscan formas de implementarla e integrarla en los flujos de trabajo diarios. Su capacidad para aumentar la productividad y permitir que los desarrolladores trabajen más rápido ha generado entusiasmo entre muchos de sus primeros usuarios. De hecho, una investigación reciente patrocinada por Snyk y realizada por Enterprise Strategy Group (ESG) indica que el 92 % de las organizaciones afirma que sus desarrolladores usan herramientas de GenAI para generar código para su software.
A pesar de sus beneficios, GenAI puede introducir graves desafíos de seguridad. Uno de los problemas más importantes es la creencia generalizada de que el código de GenAI es «lo suficientemente seguro» para implementarlo, cuando en realidad el código generado por IA es inseguro por naturaleza.
Además, la velocidad del desarrollo dificulta que los equipos de seguridad puedan seguir el ritmo. Este aumento de las brechas de seguridad o de las vulnerabilidades desconocidas puede exponer aún más a una organización a filtraciones u otras amenazas de ciberseguridad.
Los siguientes datos de nuestro informe con ESG destacan los desafíos que enfrentan los equipos de AppSec al adoptar GenAI y por qué necesitan una solución y un enfoque de seguridad modernos que permitan respaldar el desarrollo a escala.
El auge de GenAI en los flujos de trabajo de desarrollo
Los equipos de desarrollo pueden acelerar sus flujos de trabajo con GenAI y concentrarse en tareas de mayor valor. Sin embargo, este cambio introduce riesgos de seguridad complejos para los que no se diseñaron las herramientas y los procesos heredados. Las soluciones y prácticas de seguridad tradicionales no pueden seguir el ritmo del aumento de las vulnerabilidades de GenAI y la IA adversarial, ni de la dependencia excesiva de los desarrolladores en código inseguro generado por IA.
Sin embargo, a pesar de estos riesgos, la gran mayoría de las organizaciones opta por adoptar GenAI para seguir siendo competitiva. El 92 % de las organizaciones indica que sus desarrolladores usan herramientas de GenAI para generar código de aplicaciones para su software.
También es probable que la presencia de GenAI en estas organizaciones siga creciendo. Quienes respondieron la encuesta indicaron que el porcentaje de desarrolladores que usan herramientas de GenAI aumentará un 52 % en los próximos 12 a 24 meses.
Se espera que casi la mitad de los desarrolladores use herramientas de GenAI en los próximos dos años, por lo que la seguridad también debe escalar y evolucionar. Las herramientas y soluciones heredadas ya no pueden respaldar la velocidad y la escala a las que trabajan los equipos de desarrollo, lo que genera ineficiencias y brechas de seguridad. Esto podría llevar a las organizaciones a limitar el uso de la IA o a seguir expuestas a amenazas graves.
Por qué las organizaciones necesitan barreras de protección para GenAI
A medida que los equipos de desarrollo adoptan la IA para trabajar más rápido, los equipos de seguridad deben evolucionar con la misma rapidez. Aunque el 71 % de las organizaciones afirmó que la IA había aumentado la productividad de los desarrolladores, más de la mitad dijo que también había incrementado la cantidad de vulnerabilidades. No sorprende, ya que los desarrolladores suelen creer que el código generado por IA es más seguro que el escrito por personas. Esto facilita que las vulnerabilidades lleguen a las bases de código, las aplicaciones y los proyectos sin las barreras de protección adecuadas.
Los desarrolladores también enfrentan presión para trabajar más rápido. El 60 % de las organizaciones afirmó que la alta dirección presionaba a los desarrolladores para que aumentaran su productividad y aceleraran la llegada de los productos al mercado. Como esta mayor presión suele hacer que los desarrolladores omitan medidas de seguridad y controles de calidad para ahorrar tiempo, las organizaciones quedan expuestas a amenazas más graves.
Sin embargo, aunque las organizaciones son conscientes del aumento de las vulnerabilidades y otros riesgos asociados con la adopción de GenAI, muchas no están reforzando su postura de seguridad. En cambio, el 67 % afirma haber aumentado su tolerancia al riesgo en el proceso de desarrollo de software debido a la adopción de GenAI. Este cambio podría normalizar aún más las prácticas de codificación inseguras y dejar a las organizaciones más expuestas. Para contrarrestar este riesgo creciente, las organizaciones necesitan barreras de protección de seguridad que se integren sin problemas en los flujos de trabajo de desarrollo asistido por IA.
Cómo Snyk moderniza la seguridad
Una parte fundamental para abordar los desafíos de la adopción de GenAI es implementar barreras de protección y soluciones de seguridad diseñadas para los equipos modernos de AppSec. Sin herramientas que estén a la altura de la velocidad de los desarrolladores y faciliten la seguridad, las organizaciones estarán más expuestas a vulnerabilidades y amenazas.
Al implementar Snyk, líder en seguridad de IA, los equipos de AppSec pueden seguir adoptando GenAI y, al mismo tiempo, satisfacer sus necesidades de seguridad. Con DeepCode AI de Snyk, los desarrolladores pueden proteger el código generado por IA en segundos. Entrenado con cientos de miles de repositorios de código abierto —no con el código de clientes—, DeepCode AI ofrece una seguridad de aplicaciones de primer nivel.
Snyk protege el código de los desarrolladores mientras trabajan, sin que tengan que cambiar de contexto ni de herramienta. Cuando la herramienta detecta problemas, genera correcciones que los desarrolladores pueden aplicar con un solo clic para ayudarlos a crear con rapidez y mantener la seguridad.
Para obtener más información sobre cómo proteger el código de GenAI y cómo Snyk puede ayudar a modernizar tu equipo de AppSec, agenda una demostración hoy mismo.
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