Moftgate AI: uso de IA de los empleados

Moftgate tiene dos superficies de IA. La primera gobierna la IA que usan sus empleados: qué herramientas se usan, qué se les envía y qué hacer al respecto. Eso se cubre en la guía de gobernanza de IA. La segunda es el análisis que la propia plataforma realiza sobre los registros que ya posee.

Esta página describe la segunda superficie y el modelo de soberanía de datos que aplica a ambas. Documenta lo disponible en la versión publicada y marca con claridad qué capacidades siguen en la hoja de ruta.

El agent ejecuta un proxy local en el endpoint. Cuando una solicitud va a un servicio de IA conocido, el proxy extrae el texto del prompt, el nombre del modelo cuando el servicio lo reporta y el nombre de cualquier archivo subido. La extracción funciona con cuerpos JSON, datos de formulario multipart y formularios codificados en URL.

La política decide qué ocurre con la solicitud. La acción se configura por política en el canal de plataformas de IA de las políticas DLP.

Los registros de actividad de IA son la vista forense de la actividad de prompts y subidas. Se encuentran bajo el menú DLP y responden a la pregunta que realmente hacen los auditores: quién envió qué, a qué servicio de IA y qué hicimos al respecto.

• Las tarjetas resumen el total de eventos capturados, prompts bloqueados, redactados y auditados.
• Los gráficos desglosan la actividad por plataforma de IA, por acción aplicada y en el tiempo.
• La tabla lista fecha, cliente de origen (endpoint y usuario), plataforma de IA con su icono de proveedor, modelo, archivo subido, acción, puntuación de riesgo y detalles.
• Los filtros cubren plataforma de IA (selección múltiple), acción, nivel de riesgo, endpoint, clasificación, rango de fechas y búsqueda libre sobre prompt, usuario y archivo.
• Las búsquedas guardadas permiten que cada analista conserve sus vistas recurrentes.
• El modal de detalle muestra endpoint, usuario, acción, riesgo, clasificación, coincidencias, modelo, archivo subido y el texto completo del prompt.
• El contenido del prompt solo se devuelve a administradores. Otros roles reciben el registro con el campo vacío, y cada consulta se escribe en el log de auditoría.

Desde un incidente puede abrir un resumen que explica el evento en lenguaje claro: la clasificación coincidente, la referencia legal, el nivel de riesgo y la mitigación aplicada. El resumen se genera a partir del propio registro, así que siempre describe los mismos campos que leerá un auditor.

La referencia legal se selecciona a partir de la clasificación coincidente, de modo que el informe habla el idioma del reglamento aplicable.

La telemetría de IA es el dato más sensible que guarda una plataforma de gobernanza, porque contiene el texto literal que los empleados escribieron en una herramienta de IA. Moftgate lo trata como evidencia que no debe salir de su infraestructura.

• La inspección ocurre localmente en el endpoint. El contenido se evalúa contra sus reglas DLP en el dispositivo antes de que la solicitud salga.
• Los incidentes, el contenido de los prompts y la telemetría permanecen en su propia base de datos. Nada se envía a analítica de terceros ni a proveedores de modelos.
• El descifrado puede omitirse por dominio donde la inspección no sea apropiada, de modo que el tráfico legal o personal quede excluido.
• Cuando un endpoint está sin conexión, el agent conserva las últimas políticas recibidas y sigue aplicándolas localmente.
• Los eventos sin conexión se guardan en el dispositivo dentro del presupuesto local de retención y se entregan gradualmente al volver la conexión, sin saturar la red.

• Inferencia sobre un modelo abierto autoalojado, ejecutado dentro de su propia infraestructura para que prompts y salidas nunca salgan del perímetro.
• Investigación en lenguaje natural con base documental, donde cada respuesta se vincula a los registros reales de la plataforma.
• Remediación autónoma aprobada por humanos: el asistente redacta un pipeline de respuesta, un administrador lo aprueba y el motor de automatización existente lo aplica en el endpoint.
• Extensión del paquete de evidencia ISO/IEC 42001 para cubrir las propias acciones asistidas por IA de la plataforma.

Cuando se publique la capa de modelo, seguirá la misma regla de soberanía que el resto de la plataforma: inferencia dentro de su infraestructura y cada acción asistida escrita en el log de auditoría.