Cuatro problemas de IA
en una misma clase de activo.
La licencia que alguien pagó como gasto personal, la clave de API que consume tokens, la flota de GPU que ejecuta un barrido y el agente que llama a sus sistemas son cuatro problemas de gobernanza distintos.
CerteroX cubre los cuatro, porque ya cubre SaaS, la nube, los activos y la identidad.
IA en la sombra · riesgo de adopción
IlustrativoHerramientas de IA detectadas en toda la organización
Clasificadas a partir de las etiquetas de funciones de las aplicaciones
- Herramientas de IA detectadas licencias de usuario, claves, concesiones y agentes
- 34
- Revisadas y gestionadas
- 9
- Bloqueado
- 3
- Sin revisar sin responsable, sin evaluación de riesgos
- 22
- Herramienta con mayor adopción porcentaje de la organización que ha iniciado sesión
- 41%
- Concesiones OAuth con acceso a unidades de almacenamiento puntuación de riesgo ≥ 70
- 6
Modelo de riesgo de adopción
tres niveles, por porcentaje de la organización
El gasto en IA crece más rápido de lo que nadie puede verlo.
La IA llega a través de suscripciones del personal, cuentas de desarrolladores, computación en la nube y herramientas que se conectan a los datos de la empresa. Finanzas ve una factura, TI ve un clúster y seguridad ve una herramienta no aprobada, y nadie ve el panorama completo. CerteroX lo reúne todo en una sola vista para que cada parte tenga un responsable y una decisión.
- Coste
Cada libra gastada en IA tiene un responsable.
Las suscripciones, los cargos por uso y los costes de computación de la IA se controlan junto con todo lo demás, de modo que el crecimiento es una decisión y no una sorpresa.
- Riesgo
Sepa qué puede leer la IA.
Vea qué herramientas de IA tienen acceso concedido a las unidades de almacenamiento, el correo o los sistemas de la empresa, y revise esos permisos con el mismo cuidado que las cuentas de usuario.
- Esfuerzo
La lista se mantiene actualizada sola.
Las nuevas herramientas de IA se reconocen a medida que aparecen, de modo que la gobernanza no depende de que alguien mantenga una hoja de cálculo de nombres.
El problema
Tres departamentos ven cada uno un tercio del problema.
Finanzas ve una factura de IA. Ingeniería ve un clúster de GPU. Seguridad ve un modelo no autorizado con acceso a datos de clientes. Nadie ve los tres, y el gasto se acumula mes a mes.
+393%
de crecimiento del gasto en aplicaciones nativas de IA en las grandes empresas
Sea cual sea su presupuesto de IA este año, cuente con que la cifra cambiará antes de que acabe el año.
- 01 diez usuarios, luego mil
La adopción es una curva de riesgo.
Diez personas probando un asistente es un experimento. Mil personas usándolo a diario es una dependencia, un flujo de datos y una renovación que negociará en desventaja. La misma herramienta, dos decisiones totalmente distintas.
Shadow AI Dashboard con un modelo de riesgo de adopción de tres niveles AI Management
- 02 la lista ya está desactualizada al llegar
Una lista fija de herramientas de IA está desactualizada la misma semana en que se publica.
El problema mayor es la herramienta que ya tiene. Incorpora una función de IA en una versión menor, con un nombre que su lista de bloqueo lleva años considerando seguro.
Detección de IA en la sombra a partir de las etiquetas de funciones de las aplicaciones, no de una lista estática AI Management
- 03 la concesión que nadie revisa
Alguien hizo clic en Permitir, y ahora una herramienta de toma de notas lee toda la unidad.
Las concesiones OAuth sobreviven al entusiasmo que las creó. El alcance es amplio, la revisión no llega nunca y la concesión sobrevive a la cuenta que la autorizó.
Puntuación de riesgo de concesiones OAuth según sensibilidad, alcance, consentimiento e inactividad SaaS Management
- 04 una GPU es una instancia en la nube
El clúster de entrenamiento es desperdicio corriente con otro disfraz.
Ejecutores inactivos, instancias sobredimensionadas, una generación anterior que sigue en ejecución, cargas de trabajo aptas para spot que pagan tarifa bajo demanda. No tiene nada de especial, salvo lo que cuesta por hora.
El motor de recomendaciones completo de 26 comprobaciones aplicado a los ejecutores de ML AI Management
- Gobernar la IA significa saber qué herramientas, qué concesiones, qué GPU y qué agentes tiene ahora mismo. Cualquiera de los cuatro puede cambiar hoy.
CerteroX AI Management puede ayudar
Solicitar una demoTres de las cinco disciplinas.
Cada uno funciona de forma independiente y comparte un único modelo de activos, por lo que las partes que abarcan varios productos no requieren trabajo de integración.
- Principal CerteroX AI Management Modelos, experimentos, flotas de GPU, agentes y la capa MCP, gobernados como una sola clase de activo. Más información
- También se aplica CerteroX SaaS Management Licencias de usuario de IA, concesiones OAuth y el motor de flujos de trabajo que las revoca. Más información
- También se aplica CerteroX Cloud Management El modelo de costes y el motor de políticas que hay debajo del cómputo. Más información
Está viendo el detalle técnico completo. Desactívelo para ver la versión breve.
Ocultar detalle técnicoCinco pasos, de la detección a un agente auditado.
La gobernanza de la IA falla en el tercer paso, porque la mayoría de las herramientas pueden decirle que algo está pasando, pero ni una sola cosa que pueda hacer al respecto.
-
Detecte lo que realmente está en uso
Cuatro señales sobre licencias de usuario, concesiones, cómputo y agentes, reunidas en una sola imagen.
- Detección de IA en la sombra a partir de las etiquetas de funciones de las aplicaciones, no de una lista estática AI Management
- Adopción de herramientas de IA ordenada por porcentaje de la organización que las usa AI Management
- Detección de concesiones OAuth para aplicaciones de terceros autorizadas SaaS Management
- Visibilidad de ejecutores: la capacidad de cómputo que realmente ejecuta cada carga de trabajo AI Management
- Seguimiento de tareas, ejecuciones y runsets de ML con registros de consola e hitos AI Management
-
Evalúe la exposición
El riesgo es datos más alcance más extensión, y los tres se pueden medir.
- Evaluación de riesgos según la sensibilidad de los datos y la exposición a GDPR, HIPAA y SOC 2 AI Management
- Puntuación de riesgo de concesiones OAuth según sensibilidad, alcance, consentimiento e inactividad SaaS Management
- Shadow AI Dashboard con un modelo de riesgo de adopción de tres niveles AI Management
- Registro de modelos con control de versiones y control de versiones de conjuntos de datos con linaje AI Management
-
Decida y aplique la decisión
Gestionada, bloqueada o ignorada, con automatización que ejecuta la decisión en cuanto se detecta.
- Flujo de estado de la IA en la sombra: gestionada, bloqueada o ignorada AI Management
- Automatización de flujos de trabajo para alertar, bloquear o revocar al detectar AI Management
- Revocación de concesiones con un clic, disponible también como acción de flujo de trabajo SaaS Management
- Recuperación de licencias de usuario de IA mediante el motor de licencias SaaS AI Management
-
Calcule su coste como el de todo lo demás
El gasto en IA son cuatro partidas en tres sistemas. Aquí es una sola cartera con presupuestos.
- Grupos de costes dedicados de ML/IA con sus propios presupuestos AI Management
- Presupuestos de IA por aplicación con umbrales de advertencia y críticos AI Management
- Ajuste de tamaño de GPU e instancias de entrenamiento y actualización de generación AI Management
- Detección de ejecutores de corta duración para migrar a instancias spot y preemptible AI Management
- Oportunidades de migración entre regiones y entre nubes para cargas de trabajo de entrenamiento AI Management
-
Documente cada llamada
Cuando un agente tiene credenciales para sus sistemas, la pista de auditoría es el control.
- Tokens MCP por organización con alcance limitado y auditoría completa de llamadas a herramientas AI Management
- Cada llamada a herramientas de agentes de IA auditada y con control de cuota AI Management
- Pista de auditoría completa del aprovisionamiento y la revocación de licencias de usuario de IA AI Management
- Registro de auditoría de cada paso de aprovisionamiento y desaprovisionamiento SaaS Management
Pida ver cualquiera de ellos funcionando en el propio producto, en la pantalla donde ocurre.
Más información
Solicitar una demoCómo es hacerlo bien.
Una cartera de IA con un responsable, un estado y un presupuesto para cada línea.
- 01
El conjunto de detección crece sin que usted intervenga.
La clasificación procede de las etiquetas de funciones de las aplicaciones en el catálogo, de modo que una herramienta que añada funciones de IA el próximo trimestre aparecerá el próximo trimestre, sin ninguna lista que mantener.
- 02
Cada herramienta tiene un estado.
Gestionada, bloqueada o ignorada. Ignorada es una respuesta legítima, siempre que alguien la haya elegido, y el flujo de trabajo aplica la que se haya elegido.
- 03
Las concesiones se revisan como las cuentas.
Una puntuación de riesgo de 0 a 100 basada en la sensibilidad de los datos, el alcance, el consentimiento y la inactividad, con revocación en un clic que también está disponible como acción automatizada de flujo de trabajo.
- 04
La factura de GPU pasa por las mismas veintiséis comprobaciones.
Los ejecutores de ML son instancias en la nube, por lo que el ajuste de tamaño, la actualización de generación, la detección de abandono y la migración a spot se aplican automáticamente. La optimización de costes de IA funciona con el mismo motor que el resto de su nube.
- 05
Los agentes quedan auditados.
Tokens MCP con alcance por organización, con cada llamada a herramientas registrada y con control de cuota. Puede responder qué pidió un agente de IA a sus sistemas y cuándo.
Preguntas frecuentes
¿Quiere hacer otra pregunta?
Póngase en contacto¿Cómo detectan herramientas de IA de las que nunca hemos oído hablar?
La clasificación se basa en las etiquetas de funciones de las aplicaciones en el catálogo, de modo que una herramienta nueva hereda la clasificación de lo que hace. La extensión de navegador aporta los dominios, el proveedor de identidad aporta los inicios de sesión y los conectores aportan las listas oficiales de usuarios de todo lo que ya está autorizado.
Queremos fomentar el uso de la IA, no vigilarlo. ¿Esto supone un obstáculo?
El panel clasifica la adopción, lo que resulta tan útil para impulsar como para restringir. La herramienta que ya usa el 41 % de su organización es una oportunidad de negociación. El estado es gestionada, bloqueada o ignorada: tres respuestas, de las cuales dos son un sí.
¿Qué es exactamente la parte MCP?
Cada producto de CerteroX expone un servidor Model Context Protocol, de modo que sus agentes de IA pueden consultar directamente el inventario de activos, la factura de la nube y la posición de licencias. Los tokens tienen alcance por organización y cada llamada a herramientas se audita y tiene control de cuota, lo que significa que el agente tiene un modelo de permisos y un registro como cualquier otra identidad.
¿Gestiona esto el gasto en IA dentro de herramientas que ya pagamos?
Ese es el caso que las listas fijas pasan por alto por completo. Como la clasificación se basa en las funciones, una aplicación existente que incorpora una capacidad de IA se reclasifica en el catálogo y aparece en la vista de IA en la sombra con su cuota de adopción, aunque nunca se haya comprado nada nuevo.
¿De dónde proceden los datos de costes de GPU y entrenamiento?
Los mismos recopiladores que el resto de su presencia en la nube, en AWS, Azure, Google Cloud, Nebius, Kubernetes y Databricks. Por encima está la capa de experimentos: seguimiento de tareas, ejecuciones y runsets de ML, métricas personalizadas e instrumentación de Spark mediante el recopilador del agente Delight.
Ya tiene IA
en producción.
Vea cómo se detecta.
IA en la sombra ordenada por cuota de adopción, concesiones OAuth con acceso a datos, llamadas a herramientas de agentes en la pista de auditoría y gasto en GPU asignado a un responsable: cuatro problemas de gobernanza, una posición de IA con datos completos. Díganos qué asistentes le preocupan más.
Una política redactada a partir de un inventario real es una política que la gente cumple.