Seguridad y gobernanza
Artículos sobre Seguridad y gobernanza, con notas prácticas sobre software empresarial AI-native, datos gobernados, desarrollo de apps y flujos con agentes.
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PublicadoLock-in de Power Platform: cómo evaluar Dataverse, Azure y self-hosting
Power Platform es fuerte cuando identidad, Teams, Dynamics y facturación viven en el mismo tenant. Si importan soberanía, coste a escala o cambios de IA revisables, conviene revisar los límites de Dataverse y Azure Runtime.
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Publicado¿Lovable es seguro para producción? El problema de revisar el control de acceso
Lovable es fuerte para prototipos rápidos. En producción no basta con que la app funcione: alguien debe poder revisar el control de acceso. RLS, filtros de frontend y escáneres de seguridad no son lo mismo.
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PublicadoOntología empresarial abierta: quién debería poseer la capa semántica del negocio
Entre nov. 2025 y ago. 2026 cinco plataformas lanzaron una capa semántica de negocio y la mayoría abrió una vía de lectura por MCP, dejando dentro la definición. Protocolo abierto, definición cerrada.
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PublicadoPreparación para auditoría de la EU AI Act: ¿tu runtime de IA puede aportar pruebas?
Cuando un auditor pide el recorrido completo de una decisión de IA, la calidad del modelo no basta. El runtime debe mostrar permisos, evidencias, supervisión e historial de auditoría.
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PublicadoCoste de AI Agents: comparar precio por acción y runtime autoalojado
El cobro por acción o por token parece flexible, pero cuanto más autónomo es un agent, más llamadas a herramientas produce. El coste debe verse junto a uso, salida de datos, lock-in y operación propia.
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PublicadoOntología para IA empresarial: por qué la definición y el runtime deben ser abiertos
Ontology MCP llegó a GA en junio de 2026: los proveedores entregaron la interfaz de agentes a un protocolo abierto. La definición va detrás. Solo el runtime sigue cerrado, y ahí vive la portabilidad.
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PublicadoPor qué las plataformas empresariales de AI deberían ser self-hosted primero
Cuando la AI lee datos de negocio, dispara flujos, genera aplicaciones y llama herramientas, la empresa debe controlar el runtime que gobierna objetos, permisos, herramientas, aprobaciones y auditoría.
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PublicadoCómo trabajan los agentes de AI dentro de los permisos empresariales
Las empresas no necesitan agentes de AI como superadministradores. Necesitan agentes controlados que hereden permisos, envíen acciones riesgosas a aprobación y dejen auditoría.
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