AIR recauda USD $50 millones para vigilar las herramientas que utilizan los agentes de IA

AIR salió del sigilo tras captar USD $50 millones para vigilar de forma continua las skills, plugins, servidores MCP y add-ons que utilizan los agentes de IA dentro de las empresas.
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• La startup fundada por veteranos de la Unidad 8200 cerró rondas seed de USD $10 millones y USD $40 millones.
• Su plataforma descubre agentes activos, audita las herramientas que usan y puede bloquear conexiones externas que no cumplan sus criterios.
• AIR afirma que filtra cerca del 27% de las skills y add-ons que encuentra en internet, en un mercado donde también compiten Noma Security y Zenity.

La expansión de los agentes de inteligencia artificial dentro de las empresas está creando una nueva cadena de suministro de software, formada por skills, plugins, servidores MCP y otros add-ons. Esas piezas permiten que un agente consulte internet, ejecute tareas o se conecte con sistemas corporativos, pero también amplían la superficie de ataque para las organizaciones que los utilizan.

En ese escenario, la startup de seguridad de IA AIR salió del sigilo con USD $50 millones obtenidos mediante dos rondas seed cerradas con pocas semanas de diferencia. La compañía sostiene que su plataforma puede descubrir agentes activos en una empresa, revisar continuamente los componentes que emplean y bloquear interacciones con herramientas o fuentes externas que no cumplan sus requisitos de seguridad.

TechCrunch informó que la primera ronda recaudó USD $10 millones y fue liderada por Sequoia, mientras que la segunda alcanzó USD $40 millones bajo el liderazgo de Greenoaks. Fundada por Yair Saban, director ejecutivo, y Niv Hoffman, director de tecnología, AIR cuenta con cerca de 40 empleados y planea utilizar el nuevo capital para contratar investigadores y ampliar sus operaciones comerciales en Estados Unidos y Europa.

Una cadena de suministro todavía sin controles suficientes

Las skills y los plugins son componentes que amplían las capacidades de un agente, mientras los servidores MCP facilitan conexiones con servicios y datos externos. En conjunto, estos elementos pueden convertir a un agente experimental en una herramienta capaz de interactuar con bases de datos, sistemas empresariales y sitios web, aunque cada conexión también introduce dependencias que deben revisarse.

Yair Saban compara esta situación con la evolución de los controladores de dispositivos informáticos. Según explicó, a comienzos de la década de 2000 un driver podía instalarse sin una firma que identificara a su desarrollador, pero hoy el sistema operativo exige esa señal porque el componente carga código en una parte crítica del sistema.

El fundador considera que las skills, los plugins y los servidores MCP aún no reciben una supervisión equivalente, pese a que pueden cumplir una función parecida al incorporar instrucciones, código o accesos adicionales. La analogía apunta a un problema de confianza: una herramienta aprobada puede cambiar después, descargar un paquete distinto o quedar expuesta si la cuenta de su desarrollador es comprometida.

El riesgo no depende únicamente de atacar directamente al modelo o al agente, según la tesis de AIR, porque un adversario también puede manipular el contenido que el sistema consume. Cuando un agente opera con mayor autonomía, una fuente externa envenenada podría influir en sus decisiones o dirigirlo hacia software no autorizado, con consecuencias potencialmente más graves para empresas reguladas.

Descubrimiento, bloqueo y revisión permanente

La plataforma de AIR comienza con una capa de visibilidad que identifica los agentes que funcionan dentro del entorno corporativo. Esa capacidad también busca detectar a empleados que utilizan herramientas de IA no aprobadas por los departamentos de tecnología o que acceden a servicios mediante cuentas personales, una práctica que puede escapar a los controles internos habituales.

Después, una capa de aplicación se conecta con los agentes para interceptar y analizar acciones concretas, como cargar una skill, añadir una herramienta o consultar contenido en internet. La empresa afirma que este monitoreo permite observar el momento en que se produce la interacción, en lugar de limitarse a revisar una lista estática de aplicaciones instaladas.

AIR complementa ese análisis con una lista blanca de herramientas, add-ons y software que un agente puede utilizar. La startup asegura que evalúa componentes disponibles públicamente en internet, busca cambios y comportamientos maliciosos, y vuelve a examinarlos cuando aparecen nuevas señales de riesgo o modificaciones en sus dependencias.

La compañía afirma que actualmente filtra alrededor del 27% de los add-ons y skills que encuentra en línea. Ese porcentaje no equivale a una medición general de todo el ecosistema, pero muestra la magnitud del problema que AIR dice observar cuando analiza recursos destinados a ampliar las capacidades de agentes empresariales.

Financiamiento y competencia en seguridad de IA

La primera ronda de AIR fue liderada por Sequoia, mientras que Greenoaks encabezó la segunda, de acuerdo con la información publicada por TechCrunch. También participaron Swish, Netz y varios inversionistas ángel, entre ellos Zach Frankel, presidente de Cognition; Yinon Costica, cofundador de Wiz; Ofir Erlich, cofundador de Eon; Anne Neuberger; Omer Adam; y Varun Anand, cofundador de Clay.

Saban dijo que AIR ya tiene más de 20 clientes y que aproximadamente una cuarta parte corresponde a grandes empresas. La demanda más fuerte, añadió, proviene hasta ahora de sectores altamente regulados, particularmente los servicios financieros y las compañías farmacéuticas, donde los accesos automatizados y la trazabilidad de las decisiones tienen un peso especial.

La startup compite con empresas que cubren áreas similares dentro de la seguridad y la gobernanza de agentes. Noma Security ofrece descubrimiento, controles de acceso y monitoreo en tiempo de ejecución para agentes, servidores MCP y skills; Zenity comercializa herramientas de seguridad y gobernanza; Astrix Security permite descubrir y controlar agentes y servidores MCP; y Operant AI combina protecciones para agentes con una pasarela MCP.

El interés de los inversionistas también refleja la expectativa de crecimiento de esta categoría. Zenity anunció el 3 de agosto una Serie C de USD $125 millones, mientras que Noma obtuvo una Serie B de USD $100 millones el año pasado, cifras que sitúan a AIR dentro de una competencia con recursos relevantes para desarrollar productos y conquistar clientes empresariales.

La apuesta por un producto independiente

El argumento defensivo de AIR no se centra únicamente en descubrir agentes dentro de una red, una función que Saban considera relativamente fácil de replicar. Su apuesta consiste en mantener un proceso permanente de auditoría sobre un ecosistema que cambia con rapidez, porque una herramienta segura hoy podría comportarse de manera distinta después de una actualización o una alteración en su cadena de dependencias.

El ejecutivo resumió esa diferencia al describir el desafío como un problema de reverificación continua y no solo de escaneo inicial. Para AIR, la dificultad consiste en revisar cada skill, plugin, servidor MCP y subagente que entra en contacto con los sistemas de una empresa, y repetir el proceso cada vez que alguno cambia.

Bogomil Balkansky, socio de Sequoia, afirmó que inspeccionar esos componentes en tiempo real y a través de toda una flota de agentes constituye primero un problema de infraestructura y después uno de seguridad. En su evaluación, AIR dedicó el último año a construir ese flujo de análisis, por lo que un competidor no alcanzaría el mismo resultado simplemente desarrollando un escáner más eficiente.

Saban reconoce que los laboratorios y proveedores de IA probablemente incorporarán controles de seguridad y políticas para limitar el uso malicioso de skills y herramientas. Sin embargo, espera que las empresas sigan demandando una solución independiente capaz de funcionar entre distintos proveedores, especialmente mientras sus equipos combinan agentes, servicios externos y componentes adquiridos en canales diversos.

El próximo desafío de AIR será demostrar que esa revisión permanente aporta suficiente valor frente a las funciones que los propios proveedores incorporen en sus plataformas. Con el financiamiento recién anunciado, la empresa buscará ampliar su equipo de investigación y su presencia comercial, mientras el mercado intenta definir qué controles serán indispensables para que los agentes operen con autonomía sin convertir sus conexiones en una puerta de entrada.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

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