Ivanti impulsa la Gestión Autónoma eficaz de Endpoints 2026

Ivanti Neurons incorpora remediación predictiva y autonomía gobernada para reducir el tiempo de exposición y resolver brechas de parches en empresas de LATAM.

El Colapso de la Ventana de Exposición y la Crisis del Modelo Reactivo en LATAM

Las operaciones de tecnologías de la información (TI) y ciberseguridad en el entorno corporativo de América Latina enfrentan un punto de inflexión crítico, provocado por la aceleración en la identificación de vulnerabilidades mediante Inteligencia Artificial (IA) y un volumen sin precedentes de parches de software que deben desplegarse en arquitecturas híbridas y distribuidas.

El modelo tradicional de gestión de parches, caracterizado por escaneos periódicos y ciclos de aplicación reactivos, ha quedado rebasado por la capacidad de los ciberadversarios para desarrollar exploits funcionales a velocidad de máquina.

Anualmente, las bases de datos globales registran más de 40.000 nuevas Vulnerabilidades y Exposiciones Comunes (CVE).

Esta sobrecarga de información se intensificó cuando la Base de Datos Nacional de Vulnerabilidades (NVD) redujo el ritmo de enriquecimiento para fallas que no están catalogadas como Vulnerabilidades Conocidas Explotadas (KEV).

Esta medida dejó miles de incidencias sin puntuación estandarizada bajo el sistema CVSS (Common Vulnerability Scoring System), sin contexto de gravedad y sin un cronograma claro de análisis.

Esta degradación en las fuentes públicas de inteligencia obliga a los equipos de seguridad a operar con puntos ciegos o a depender de herramientas desconectadas que generan volumen de alertas descontextualizadas.

El tiempo mediano en que un grupo criminal desarrolla un exploit funcional tras la divulgación pública de una vulnerabilidad se ha reducido a solo cinco días.

Asimismo, más del 50% de las CVEs cuentan con código de explotación circulando en entornos cibernéticos no regulados en menos de una semana desde su publicación.

En contraste con esta dinámica de ataque, el Tiempo Medio de Remediación (MTTR) en el ámbito empresarial para vulnerabilidades críticas supera con frecuencia los cinco meses, y únicamente el 16% de las actualizaciones de seguridad logran desplegarse dentro de la ventana óptima de 48 horas recomendada por los estándares internacionales.

Ventana de Ataque vs. Tiempo de Respuesta Tradicional:
- Desarrollo de exploit funcional: 5 días promedio
- Explotación en dark web post-divulgación: < 7 días (50% de las CVEs)
- Tiempo Medio de Remediación (MTTR) corporativo: > 150 días
- Parches aplicados en ventana óptima de 48 horas: 16%

En América Latina, esta brecha entre el descubrimiento del riesgo y la aplicación de la enmienda adquiere una dimensión de alta vulnerabilidad operativa.

Las métricas de monitoreo regional indican un promedio de 3.065 intentos de intrusión semanales por organización, una cifra que supera en un 40% la media global.

En paralelo, las incidencias vinculadas a la extorsión mediante secuestro de datos registraron un aumento del 78% interanual, concentrando a Brasil con un 30% de las víctimas identificadas, seguido por México con un 14% y Argentina con un 13%.

A pesar de la severidad del entorno, el 42% de las empresas latinoamericanas admite una falta de confianza en su capacidad de preparación y respuesta ante incidentes cibernéticos que afecten infraestructuras críticas.

El origen estructural de esta lentitud en la respuesta radica en la fricción histórica entre los departamentos de Operaciones de Seguridad (SecOps) y Operaciones de TI (ITOps).

Investigaciones de la industria revelan que el 48% de los profesionales de ciberseguridad considera que los equipos de TI no responden con la urgencia requerida ante las alertas de riesgo.

Por su parte, el 40% de los especialistas en infraestructura de TI argumenta que el área de seguridad carece de comprensión sobre la tolerancia al riesgo operativo, la continuidad del negocio y el impacto de las interrupciones imprevistas provocadas por parches no probados adecuadamente.

Al carecer de un sistema unificado de referencia, la priorización de parches se convierte en una disputa de criterios que dilata la ventana de exposición e incrementa la probabilidad de un acceso no autorizado.

Arquitectura de Ivanti Neurons AEM: De la Visibilidad a la Remediación Predictiva

Para resolver la desconexión estructural entre la identificación de vulnerabilidades y la ejecución efectiva del parche, Ivanti ha presentado nuevas capacidades en su solución de Gestión Autónoma de Endpoints (AEM, por sus siglas en inglés), sustentada sobre la plataforma Ivanti Neurons.

Esta evolución integra la Gestión Autónoma de Parches con mecanismos de remediación predictiva, estableciendo una arquitectura tecnológica diseñada para transformar conjuntos de datos complejos en flujos de trabajo automatizados y gobernados.

El pilar sobre el cual se articula esta solución es la Autoridad de Datos (Data Authority) y el establecimiento de un Sistema de Referencia (System of Record) unificado. Los modelos de Inteligencia Artificial aplicados a la ciberseguridad requieren datos fiables y actualizados para evitar desviaciones operativas.

El motor de descubrimiento de Ivanti Neurons concilia de forma continua el inventario de activos corporativos —incluyendo dispositivos gestionados, no gestionados, entornos de nube, dispositivos móviles y sistemas fuera del control explícito de TI (Shadow IT)— para consolidar una visión única del parque informático.

Esta visibilidad resulta determinante, dado que el 73% de los líderes de ciberseguridad ha sufrido incidentes causados por activos no identificados, y el 46% de los dispositivos comprometidos con accesos corporativos corresponden a sistemas no gestionados.

Sobre esta base de datos fiables, la plataforma integra la gestión de endpoints (UEM), el monitoreo de la experiencia digital del empleado (DEX) y capacidades de autorreparación (Self-Healing).

A diferencia de los esquemas de priorización basados únicamente en puntuaciones CVSS genéricas, la Gestión Autónoma de Endpoints utiliza el algoritmo de Calificación de Riesgo de Vulnerabilidad (VRR, Vulnerability Risk Rating).

El motor VRR opera de manera independiente de las actualizaciones de la NVD, cruzando inteligencia de amenazas en tiempo real, datos sobre exploits activos en el mercado negro, la criticidad del dispositivo dentro de la arquitectura de negocio y la ubicación del activo para determinar el nivel de riesgo real.

¿Cómo funciona la remediación predictiva?

El avance tecnológico central en esta versión radica en la función de Remediación Predictiva.

Mientras que las herramientas de gestión de parches tradicionales informan qué dispositivos requieren una actualización, la remediación predictiva proyecta el resultado de la intervención antes de que se ejecute en la red.

El sistema analiza y anticipa si la aplicación de una enmienda logrará cumplir con los niveles de cumplimiento exigidos y con los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA) fijados por la organización.

El análisis predictivo examina las condiciones operativas del endpoint para identificar obstáculos que podrían provocar un fallo en la instalación.

Entre estos factores bloqueadores se encuentran:

• Falta de espacio en disco: Identificación anticipada y liberación automática de almacenamiento mediante bots de autorreparación.

• Incompatibilidades del sistema operativo: Verificación de prerrequisitos, servicios detenidos y dependencias de software no resueltas.

• Conflictos de experiencia digital (DEX): Evaluación del uso del usuario para programar reinicios fuera de horas de alta productividad.

• Condiciones de conectividad de red: Coordinación adaptativa del despliegue según el ancho de banda y estado del enlace del dispositivo.

Al detectar estas barreras de forma anticipada, la plataforma ejecuta acciones correctivas automáticas mediante bots de autorreparación, acondicionando el dispositivo para que la instalación del parche sea exitosa desde el primer intento y dentro del período normativo permitido.

Gobernanza, Automatización y Control Administrativo: La Autonomía Guiada

Un aspecto diferenciador de la plataforma Ivanti Neurons es la implementación de la Autonomía Gobernada (Governed Autonomy), en contraposición a los modelos de automatización descontrolada.

En el mercado tecnológico han surgido aproximaciones basadas en agentes de IA capaces de aplicar cambios en sistemas de producción de forma autónoma pero sin supervisión, lo que introduce riesgos de inestabilidad operativa.

Ivanti establece un modelo en el cual la IA procesa datos y ejecuta acciones únicamente dentro de límites, reglas y políticas configuradas explícitamente por los administradores de TI y seguridad.

Esta estructura de gobernanza se complementa con la incorporación de IA agéntica (Agentic AI) en las soluciones de gestión de servicios (ITSM) y operaciones de endpoints.

Los agentes de IA de la plataforma trascienden la asistencia conversacional mediante chats para asumir funciones de diagnóstico y resolución de causas raíz.

Cuando un endpoint presenta un fallo de rendimiento o una desviación en la configuración de seguridad, los agentes analizan el contexto, evalúan la política aplicable y ejecutan la corrección requerida.

Por ejemplo, en escenarios donde un servicio del sistema operativo impida la actualización de seguridad o degrade la experiencia digital del empleado, los bots autónomos detectan la anomalía, reconfiguran el servicio y verifican la restauración del estado operativo.

Este proceso se realiza en segundo plano, evitando la apertura de tickets en la mesa de ayuda y previniendo la interrupción del trabajo del usuario.

El flujo de trabajo dentro de la Gestión Autónoma de Endpoints opera bajo una arquitectura de verificación en bucle cerrado (Closed-Loop Verification), articulada en cinco etapas consecutivas:

1. Descubrimiento y Conciliación Continua: Escaneo permanente de la infraestructura para identificar cualquier endpoint que se conecte a la red, consolidando el inventario en el Sistema de Referencia.

2. Priorización Contextual del Riesgo: Evaluación de las vulnerabilidades existentes mediante el motor VRR, correlacionando la inteligencia de amenazas externas con la importancia del activo.

3. Simulación Predictiva de Bloqueadores: Modelado del porcentaje de éxito de la remediación e identificación de fallas de configuración o espacio en disco antes del despliegue del parche.

4. Aplicación Gobernada por Fases: Despliegue automatizado de las actualizaciones mediante anillos de distribución (rings), respetando los horarios de mantenimiento y las reglas definidas por los administradores.

5. Validación y Prueba para Auditoría: Confirmación en tiempo real del estado de instalación de la enmienda, generando registros automáticos de cumplimiento sin requerir revisiones manuales posteriores.

La plataforma extiende además sus capacidades operativas a través de actualizaciones en la gestión de infraestructura heterogénea.

Entre estas novedades destaca la integración de la tecnología Vboot dentro de Neurons para la gestión de endpoints (EPM), permitiendo realizar el formateo y re-imaginado nativo de sistemas operativos Windows directamente desde la plataforma sin requerir infraestructura o herramientas adicionales.

Asimismo, se han añadido opciones para la gestión declarativa de dispositivos (DDM) en entornos Apple, soporte para Oracle Linux 10 en la gestión de parches de servidores y la integración de la Gestión de la Postura de Seguridad de Aplicaciones (ASPM) con soluciones como Orca, consolidando la visibilidad del riesgo desde las aplicaciones hasta los dispositivos finales.

Comparativa de Modelos Operativos y Métricas de Rendimiento

Para dimensionar el impacto de la Gestión Autónoma de Endpoints con remediación predictiva, resulta necesario contrastar sus capacidades frente a las metodologías tradicionales de gestión de vulnerabilidades.

Los indicadores procesales genéricos, como el número total de parches instalados o las evaluaciones periódicas, suelen generar una falsa sensación de seguridad al medir el volumen de actividad en lugar de la reducción efectiva del riesgo.

La tabla siguiente detalla las diferencias conceptuales, funcionales y de rendimiento entre los modelos operativos utilizados por las organizaciones:

El análisis de estas variables confirma que el Tiempo Medio de Remediación (MTTR) constituye el indicador primario para evaluar la exposición al riesgo.

Regulaciones internacionales y marcos de control como la Directiva Operativa Vinculante 22-01 de la CISA imponen a los organismos públicos y privados la obligación de corregir vulnerabilidades explotadas activamente en un plazo no mayor a 14 días.

En el sector financiero, normativas como PCI DSS establecen ventanas máximas de 30 días para fallas críticas.

Sin embargo, ante patrones de ataque donde las intrusiones se producen en cuestión de días tras la publicación de un exploit, las ventanas de 30 días resultan insuficientes para prevenir accesos no autorizados.

Al mitigar de forma anticipada los factores que provocan fallos en las instalaciones, la plataforma Ivanti AEM permite reducir la ventana de exposición a períodos inferiores a las 72 horas para activos prioritarios, alcanzando niveles de cumplimiento de parches superiores al 95% de forma consistente.

La solución aborda además la problemática de los dispositivos fuera de banda mediante su función de Cumplimiento Continuo (Continuous Compliance).

La cual detecta de forma automática los endpoints que no completaron sus actualizaciones por encontrarse apagados o desconectados durante la ventana programada, aplicando las enmiendas necesarias de forma segura en el instante en que el dispositivo vuelve a conectarse a la red.

América Latina: Transformación de la Ciberseguridad en Habilitador Estratégico

El despliegue de plataformas de gestión autónoma de endpoints resulta especialmente relevante en América Latina, donde la rápida digitalización de los servicios convive con restricciones de personal técnico y presupuestos ajustados en los departamentos de TI.

En este contexto, las organizaciones enfrentan dificultades para mantener al día la actualización de sus sistemas mientras gestionan operaciones complejas.

Max Mayorga, Vicepresidente para América Latina de Ivanti, analiza las necesidades operativas de las organizaciones en la región:

“El panorama de amenazas en América Latina crece de forma exponencial y las organizaciones ya no pueden permitirse depender de una estrategia de seguridad reactiva. Para adelantarse a unas ciberamenazas cada vez más sofisticadas, las empresas necesitan adoptar soluciones que ayuden a cerrar la brecha entre la identificación de los riesgos y la acción.

Este cambio no solo fortalece la continuidad del negocio y contribuye a prevenir ciberataques, sino que también permite a los equipos de TI, a menudo con recursos limitados, trabajar de forma más eficiente.

En última instancia, las soluciones de Gestión Autónoma de Endpoints con remediación predictiva convierten la ciberseguridad de un centro de costes en un habilitador estratégico para el negocio”, afirmó Max Mayorga, vicepresidente para América Latina de Ivanti.

Las palabras de Mayorga reflejan la necesidad de evolucionar el rol de la tecnología de protección dentro de las empresas.

Cuando la ciberseguridad se limita a la aplicación manual de controles defensivos, suele percibirse como un obstáculo para la velocidad operativa.

Por el contrario, al integrar procesos de remediación autónoma que garantizan la disponibilidad y estabilidad de los dispositivos, la ciberseguridad facilita la adopción de iniciativas digitales sin incrementar el riesgo tecnológico.

En este sentido, Dennis Kozak, CEO global de Ivanti, resalta la importancia de fundamentar la automatización sobre datos verificados:

“La IA solo es tan eficaz como los datos que la impulsan, y la fortaleza de Ivanti en materia de autoridad sobre los datos, flujos de trabajo autónomos y gobernanza constituye un factor diferenciador clave en el mercado, motivo por el que seguimos reforzando esta área de nuestro negocio.

Nuestros clientes tienen claro que el éxito en la era de la IA requiere mucho más que automatización.

Exige combinar datos fiables, contexto enriquecido, una sólida gobernanza y la capacidad de actuar con control.

Nuestras nuevas capacidades responden precisamente a esa necesidad, permitiendo transformar las operaciones de endpoints, servicios y seguridad mediante datos fiables y una autonomía gobernada”.

La validación de este enfoque se observa en empresas con infraestructuras distribuidas a gran escala.

Paul Higdon, Vicepresidente de Aplicaciones Empresariales de ResultsCX, detalla la experiencia operativa de su organización:

“En ResultsCX estamos centrados en aprovechar la IA y la automatización para reforzar nuestras operaciones a gran escala.

La continua inversión de Ivanti en IA y automatización encaja plenamente con esa visión, ya que ayuda a transformar datos fiables en acciones mediante la combinación de visibilidad, gobernanza y automatización en una plataforma unificada.

A medida que se acelera el descubrimiento de vulnerabilidades y aumenta la complejidad operativa, las soluciones de Ivanti proporcionan a mi equipo una mayor confianza tanto en las decisiones que toma como en las acciones que automatiza y los resultados que obtiene”.

En mercados clave como Brasil, México, Argentina, Colombia y Chile, la presencia de grupos dedicados al secuestro de datos mediante modalidades de extorsión dobles y triples —donde no solo se cifra la información sino que se amenaza con filtrar activos de propiedad intelectual— obliga a adoptar defensas dinámicas.

La consolidación de la gestión de endpoints, la visibilidad de vulnerabilidades y la remediación predictiva en una sola plataforma permite a las organizaciones reducir costos de licenciamiento dispersos, simplificar la administración de la red y liberar horas de personal especializado para tareas estratégicas.

Hoja de Ruta Estratégica en 5 Fases para CIOs y CISOs

Para avanzar de forma ordenada hacia una arquitectura de Gestión Autónoma de Endpoints con remediación predictiva, los directores de tecnología y de seguridad de la información pueden adoptar las siguientes fases de implementación:

Fase 1: Auditoría de Inventario y Consolidación del Sistema de Referencia

Es indispensable disponer de una visibilidad precisa del 100% de los activos conectados a la red corporativa. La primera etapa requiere desplegar mecanismos de descubrimiento continuo para identificar dispositivos gestionados, no gestionados, entornos móviles y sistemas en la nube.

Esta consolidación en un Sistema de Referencia único elimina los puntos ciegos que suelen ser aprovechados como vectores de acceso inicial.

Fase 2: Transición de Métricas Genéricas a Priorización Contextual

Las organizaciones deben migrar de la evaluación basada únicamente en clasificaciones CVSS a motores de cálculo de riesgo en tiempo real como el algoritmo VRR.

Las decisiones de remediación deben fundamentarse en la criticidad del dispositivo para el negocio, la presencia de exploits funcionales en la red y el nivel de exposición del activo ante accesos externos.

Fase 3: Activación de la Remediación Predictiva y Simulación de Bloqueadores

Antes de ejecutar campañas masivas de parcheo, los equipos deben habilitar las capacidades de remediación predictiva para evaluar las condiciones de los dispositivos finales.

La identificación automática de falta de espacio en disco, servicios detenidos o conflictos de configuración permite a los bots de autorreparación acondicionar los endpoints, garantizando el cumplimiento de los SLAs previstos sin afectar la productividad de los usuarios.

Fase 4: Establecimiento de Políticas de Autonomía Gobernada

Es necesario estructurar políticas claras de automatización que definan en qué escenarios la plataforma puede aplicar correcciones de forma autónoma y en cuáles se requiere una validación previa.

La implementación de esquemas de despliegue por fases (rings), junto con mecanismos de verificación en bucle cerrado y capacidades de reversión (rollback), asegura que las operaciones se mantengan bajo control administrativo.

Fase 5: Unificación de Indicadores Clave entre SecOps e ITOps

Se deben sustituir los indicadores sesgados de volumen por métricas compartidas de resiliencia operativa. Entre los indicadores primarios se deben incluir el Tiempo Medio de Remediación (MTTR) categorizado por nivel de riesgo real.

El porcentaje de parches instalados exitosamente en el primer intento y el cumplimiento normativo continuo demostrado mediante informes listos para auditoría.

Reflexiones Finales

La evolución de las amenazas informáticas y la aceleración en el descubrimiento de vulnerabilidades impulsada por herramientas de automatización exigen superar los métodos tradicionales de gestión de parches.

La respuesta no reside en incrementar la carga de trabajo manual sobre equipos técnicos saturados, sino en adoptar modelos de autonomía gobernada que transformen la inteligencia sobre riesgos en acciones preventivas.

La propuesta de Ivanti Neurons en Gestión Autónoma de Endpoints, al incorporar remediación predictiva y una Autoridad de Datos unificada, permite a las organizaciones anticipar los fallos de instalación, corregir los condicionantes de los dispositivos antes de que expiren los plazos normativos y mantener un estado de cumplimiento continuo.

En América Latina, donde la eficiencia en el uso de los recursos tecnológicos resulta prioritaria frente a un volumen creciente de ciberataques, la capacidad de prevenir brechas de seguridad mediante procesos autónomos constituye un elemento clave para asegurar la resiliencia operativa y la continuidad del negocio.