Shadow AI es el uso de aplicaciones, modelos, agentes o herramientas de inteligencia artificial dentro de una organización sin la aprobación o supervisión formal de los equipos responsables de TI y seguridad.

Puede ocurrir, por ejemplo, cuando un colaborador introduce información interna en un chatbot público, cuando un desarrollador conecta un modelo externo mediante una API o cuando un área adopta una nueva aplicación con IA sin pasar por los controles corporativos.

En muchos casos no existe una intención maliciosa, ya que el usuario simplemente busca trabajar más rápido; sin embargo, el riesgo aparece cuando la organización pierde visibilidad sobre qué IA se utiliza, qué datos procesa y a qué sistemas puede acceder.

Afortunadamente, Palo Alto Networks incluye precisamente la capacidad de descubrir Shadow AI dentro de Prisma AIRS, proporcionando visibilidad sobre agentes, aplicaciones y modelos de inteligencia artificial presentes en el entorno. 

La competencia SMB de AWS es una especialización con la que Amazon Web Services reconoce a partners que han demostrado experiencia atendiendo las necesidades del segmento SMB.

Para una empresa, esta distinción funciona como una señal de confianza: ayuda a identificar partners que no solamente conocen los servicios de AWS, sino que cuentan con experiencia para aterrizarlos en escenarios reales de negocio. Y esa diferencia importa.

¿Por qué? Porque las organizaciones SMB pueden encontrarse en etapas muy diferentes de adopción tecnológica. Algunas comienzan su camino hacia la nube; otras ya operan cargas críticas en AWS y necesitan mejorar gobierno, seguridad, resiliencia, costos, automatización o aprovechar nuevas capacidades de inteligencia artificial.

Por eso, el valor de un partner especializado consiste en entender primero el contexto y definir una ruta de adopción adecuada para cada organización.

Amazon Bedrock es el servicio de  Amazon Web Services que permite acceder a modelos fundacionales de inteligencia artificial mediante una infraestructura segura, escalable y completamente administrada.

Es decir, en lugar de construir y gestionar modelos desde cero, las organizaciones pueden utilizar modelos líderes del mercado para desarrollar asistentes inteligentes, agentes autónomos, soluciones de automatización y aplicaciones basadas en IA generativa.

Para los equipos de negocio y tecnología, esto significa reducir la complejidad asociada al despliegue de inteligencia artificial y acelerar la creación de soluciones empresariales.

Claude es una familia de modelos de inteligencia artificial desarrollada por Anthropic, diseñada para ayudar a las organizaciones a analizar información, automatizar tareas y construir asistentes y agentes inteligentes.

Su crecimiento responde a una necesidad que cada vez más empresas comparten: implementar inteligencia artificial que pueda operar dentro de procesos reales de negocio, manteniendo altos niveles de seguridad, confiabilidad y control.

De hecho, según los datos de Ramp, Anthropic pasó de una adopción cercana al 9% a más del 34% en menos de un año. Esto convierte a Claude en una de las plataformas con mayor crecimiento dentro del mercado de IA empresarial.

Kiro es un entorno de desarrollo de Amazon Web Services (AWS) basado en inteligencia artificial que utiliza un enfoque llamado spec-driven development (desarrollo basado en especificaciones), donde el software se construye a partir de requerimientos, arquitectura y tareas estructuradas.

A diferencia de otras herramientas de IA para programar, Kiro organiza el desarrollo desde el inicio, integrando:

En su definición más básica, la migración a la nube consiste en trasladar cargas de trabajo desde entornos locales hacia una infraestructura cloud administrada por proveedores especializados, como Amazon Web Services.

Sin embargo, en la práctica moderna, implica algo mucho más estratégico: rediseñar la arquitectura tecnológica para que sea escalable, resiliente, alineada a objetivos de negocio y a las nuevas tecnologías del contexto actual.

Una migración bien ejecutada se nota porque:

La automatización tradicional funciona con reglas predefinidas. Si ocurre algo, el sistema responde según una instrucción programada. Es eficiente, por supuesto, pero sus capacidades se limitan cuando los entornos cambian.

Por su parte, la Agentic AI es un modelo de inteligencia artificial basado en agentes autónomos capaz de recibir un objetivo de negocio, analizar el contexto, tomar decisiones y ejecutar acciones para alcanzarlo, ajustándose conforme aprende.

Esta evolución digital permite que los procesos empresariales se ajusten en tiempo real sin perder gobernanza.

El System of Work es el modelo operativo que Atlassian propone para conectar estrategia, equipos y herramientas en un mismo flujo de trabajo.

Y no, no es solo usar Jira; tampoco es sólo documentar en Confluence, o gestionar tickets en Jira Service Management.

El System of Work es una búsqueda por  diseñar la forma en que la organización trabaja para que:

Anthropic es reconocida por su fuerte enfoque en el desarrollo de modelos fundacionales de IA, con un compromiso claro hacia:

• Seguridad y alineación de modelos
• Uso responsable de la IA
• Fiabilidad en entornos empresariales
• Gobernanza y control

Su modelo Claude, que ya está disponibles a través de Amazon Bedrock, sin duda permitirá a las organizaciones integrar capacidades avanzadas de IA generativa dentro de arquitecturas seguras, escalables y completamente gestionadas en AWS.

La ISO 42001 es un estándar internacional que establece los requisitos para implementar un sistema de gestión de inteligencia artificial dentro de una organización. Su objetivo es ayudar a las empresas a desarrollar, implementar y utilizar sistemas de IA de manera responsable, asegurando que estas tecnologías se gestionen con procesos claros, evaluación de riesgos y mecanismos de supervisión.

Entre sus principales enfoques se encuentran:

• La gobernanza de sistemas de IA.
• La gestión de riesgos asociados a la inteligencia artificial.
• La transparencia y trazabilidad en el uso de modelos.
• La mejora continua en el ciclo de vida de los sistemas inteligentes.

Este estándar permite que las organizaciones integren la innovación tecnológica con estructuras de control que aseguren un uso ético y responsable de la IA.