Mapeo de la superficie de ataque
Identificamos qué modelo usas, qué herramientas y datos puede tocar el agente y quién puede hablarle.
Seguridad de IA
AI Red Teaming
Sometemos tu LLM o tus agentes a ataques controlados —inyección de prompts, jailbreak, fuga de datos, manipulación de herramientas— antes de que lo haga alguien con peores intenciones. Así sabes en qué falla tu sistema y con qué prioridad conviene arreglarlo.
Un chatbot o un agente conectado a tus datos y a tus herramientas no se rompe como una aplicación tradicional. Se rompe con lenguaje: un usuario le pide que "ignore las instrucciones anteriores", le hace creer que es otro sistema, o lo va llevando paso a paso hasta que suelta información que no debería. Un pentest de infraestructura no detecta estos fallos porque no mira en el sitio correcto. Nuestro red teaming ataca justo ahí: inyección de prompts directa e indirecta (por documento, web o correo), jailbreak, extracción de datos de contexto o de entrenamiento, y manipulación de agentes para que ejecuten acciones no autorizadas sobre tus sistemas conectados.
Esto ha dejado de ser solo prudencia técnica. El Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial (AI Act) obliga a los proveedores de modelos de uso general con riesgo sistémico a realizar y documentar pruebas adversarias del modelo para detectar y mitigar riesgos sistémicos (artículo 55, apartado 1, letra a). Y exige que los sistemas de alto riesgo sean resilientes frente a los intentos de terceros no autorizados de alterar su uso, sus resultados o su rendimiento aprovechando vulnerabilidades, con medidas frente al "envenenamiento de datos", el "envenenamiento de modelos", los "ejemplos adversarios" y los ataques a la confidencialidad (artículo 15, sobre exactitud, solidez y ciberseguridad, apartado 5).
El Código de Buenas Prácticas para la IA de uso general, impulsado por la Oficina Europea de IA, concreta esa evaluación adversarial en ejercicios de red teaming antes del despliegue, ante cada actualización relevante y de forma periódica.
Trabajamos en cuatro pasos. Primero mapeamos la superficie de ataque real: qué modelo usas, qué herramientas y datos puede tocar el agente, y quién puede hablarle (usuario final, documento externo, otro sistema). Segundo, ejecutamos las pruebas dirigidas a esa superficie —no una batería genérica— y documentamos cada intento, con éxito o sin él, con evidencia reproducible. Tercero, entregamos un informe con los hallazgos priorizados por severidad e impacto real en tu negocio, no solo por gravedad técnica en abstracto. Cuarto, acompañamos la remediación de lo prioritario y, si procede, repetimos las pruebas que quedaron abiertas.
Este servicio no sustituye una consultoría legal de cumplimiento ni certifica nada: es la parte de laboratorio, la que produce evidencia técnica real de cómo se comporta tu sistema bajo ataque. Ayudamos a reducir el riesgo de un incidente —fuga de datos, acción no autorizada de un agente, reputación dañada por un jailbreak viral— y te damos algo tangible que mostrar si te preguntan cómo evalúas la seguridad de tu IA.
El proceso de AI Red Teaming.
El proceso · cuatro tiemposPruebas dirigidas
Ejecutamos los ataques dirigidos a esa superficie concreta —no una batería genérica— y documentamos cada intento con evidencia reproducible.
Informe priorizado
Entregamos los hallazgos ordenados por severidad e impacto real en tu negocio, no solo por gravedad técnica abstracta.
Acompañamiento en la remediación
Apoyamos la corrección de lo prioritario y repetimos las pruebas que quedaron abiertas.
Qué incluye
Qué incluye AI Red Teaming.
El detalle operativo: lo que entregamos como parte del trabajo y lo que mantenemos vivo después.
-
Mapa de superficie de ataque
Inventario de modelo, herramientas, datos y canales de entrada del sistema evaluado.
-
Pruebas de inyección de prompts
Ataques directos e indirectos —por documento, web o correo— para forzar comportamientos no previstos.
-
Pruebas de jailbreak y manipulación conversacional
Intentos de saltarse las instrucciones o los límites establecidos del sistema.
-
Pruebas de extracción de datos
Comprobación de si el sistema filtra datos de contexto, de entrenamiento o de otros usuarios.
-
Pruebas de manipulación de agentes
Verificación de si el agente puede ser inducido a ejecutar acciones no autorizadas sobre sistemas conectados.
-
Informe de evidencia técnica
Documento reproducible con cada intento, su resultado y la severidad asignada, útil como evidencia de evaluación adversarial.
Cluster Summum
Cómo se cruza con las hermanas.
Preguntas frecuentes sobre AI Red Teaming.
¿Esto me garantiza cumplir el AI Act?
No. Te ayudamos a generar la evidencia técnica de evaluación adversarial que el Reglamento pide para ciertos sistemas, pero el cumplimiento normativo completo incluye piezas de gobernanza y documentación que no cubre un ejercicio de red teaming por sí solo.
¿Necesito esto si solo uso ChatGPT o Copilot dentro de mi empresa?
Depende de qué construyas encima. Si usas la interfaz tal cual, buena parte del riesgo lo gestiona el proveedor. Si conectas el modelo a tus datos, tus correos o tus sistemas mediante un agente propio, esa capa nueva es la que hay que auditar.
¿En qué se diferencia de un pentest tradicional?
Un pentest ataca infraestructura, redes y aplicaciones. El red teaming de IA ataca el propio modelo y su razonamiento: instrucciones ocultas en un documento, manipulación conversacional, extracción de contexto o abuso de las herramientas que el agente tiene permiso para ejecutar.
¿Cuándo conviene hacerlo?
Antes de poner en producción un agente o chatbot con acceso a datos o herramientas sensibles, después de cualquier cambio relevante de modelo o de permisos, y de forma periódica si el sistema sigue evolucionando.
¿Qué pasa si encontráis un fallo grave?
Lo priorizamos de inmediato, te explicamos el impacto real en términos de negocio y te acompañamos en la corrección. No paralizamos el proyecto: el objetivo es reducir el riesgo con el sistema en marcha, no bloquearlo.