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TL;DR - Puntos clave
- NeuralTrust ha sido nombrada Sample Vendor en el perfil de AI Application Security (seguridad de aplicaciones de IA) del Gartner Emerging Tech Impact Radar: AI Cybersecurity Ecosystem (ID G00846953, publicado el 5 de octubre de 2026).
- Gartner sitúa la seguridad de aplicaciones de IA en el anillo de 1 a 3 años con una masa High (alta): espera que la tecnología alcance la adopción de la mayoría temprana en ese plazo y que tenga un impacto amplio en el mercado.
- El radar analiza 22 tecnologías y tendencias emergentes agrupadas en tres temas: Securing AI (Engineering), Securing AI (Runtime) y Applied AI in Security.
- Gartner prevé 16.400 millones de dólares de gasto en soluciones para proteger la IA en 2030.
- Gartner recomienda evolucionar la seguridad de aplicaciones de IA "más allá del filtrado de prompts hacia una protección activa en tiempo de ejecución que valide de forma continua el razonamiento del agente, la integridad de su memoria y las llamadas a herramientas", la arquitectura sobre la que se construyen TrustGuard y TrustGate.
- Este reconocimiento se suma a la posición de NeuralTrust como Pioneer en el Gartner Emerging Market Quadrant for AI Application Security y a cuatro reconocimientos en los Gartner Hype Cycle 2026. NeuralTrust cerró una ronda seed de 17,2 millones de euros en junio de 2026.
La seguridad de aplicaciones de IA es una prioridad a 1-3 años
El Gartner Emerging Tech Impact Radar plantea dos preguntas sobre cada tecnología que analiza: cuándo pasará de los early adopters a la mayoría temprana (range) y qué alcance tendrá su impacto sobre los productos y mercados existentes (mass).
Para la seguridad de aplicaciones de IA, la respuesta de Gartner es un range de 1 a 3 años y una masa High.
Gartner atribuye ese plazo a tres factores: los despliegues y casos de uso de IA a medida están madurando, la superficie de ataque y el acceso a recursos crecen rápidamente, y siguen apareciendo nuevos vectores de ataque con la proliferación de agentes.
La señal de demanda es clara. Gartner prevé que las empresas que despliegan agentes de IA específicos de su sector para objetivos de negocio críticos pasen de menos del 10% actual a más del 80% en 2030. A medida que los agentes internos y los agentes de cara al cliente acceden a datos más sensibles, la necesidad de prevenir amenazas internas y externas impulsará la demanda de soluciones de seguridad en línea.
Sobre la masa, Gartner subraya algo clave para cualquier CISO que esté construyendo su stack de seguridad de IA: estas soluciones requieren capacidades nuevas que se suman al mercado de seguridad, en lugar de sustituir las existentes. Los firewalls, los WAF y las herramientas de DLP no se diseñaron para esta capa. Hace falta algo nuevo.
NeuralTrust figura como Sample Vendor en este perfil.
Qué entiende Gartner por AI Application Security
Gartner define las soluciones de seguridad de aplicaciones de IA como aquellas que "protegen aplicaciones de IA desarrolladas a medida y flujos de trabajo agénticos aplicando políticas basadas en la intención y detectando anomalías de forma continua".
Según Gartner, estas soluciones nacieron para contrarrestar amenazas propias de los LLM, como la inyección de prompts, la fuga de datos, la toxicidad y las alucinaciones, y se han ampliado para controlar también las acciones de los agentes. Sus capacidades principales son:
- Descubrimiento de activos de aplicaciones, modelos y agentes de IA.
- Gestión de la postura de seguridad de los despliegues de IA.
- Protección de las integraciones con Model Context Protocol (MCP).
- Detección de agentes maliciosos o descontrolados.
- Pruebas automatizadas de vulnerabilidades y modelos durante todo el ciclo de vida.
- Guardrails y puntuación de riesgo aplicados al tráfico en tiempo de ejecución.
- Mitigaciones automáticas como la redacción de datos personales (PII), las alertas y el bloqueo de amenazas.
Gartner también observa que hoy los compradores suelen venir de sectores regulados y con baja tolerancia al riesgo, como finanzas, farma, administración pública, industria y telecomunicaciones, aunque la necesidad abarca todos los sectores.
NeuralTrust como Sample Vendor
Gartner nombra Sample Vendors para ilustrar proveedores representativos de cada perfil tecnológico. Los Sample Vendors de AI Application Security en este Impact Radar son Cranium, Check Point (Lakera), DeepKeep, HiddenLayer, NeuralTrust, Noma Security, NVIDIA, Pillar Security, Onyx, PointGuard y Sun Security.
La lista combina startups nativas de seguridad de IA, fabricantes de ciberseguridad consolidados y proveedores de infraestructura, lo que refleja desde cuántos ángulos se está abordando este mercado.
Para NeuralTrust, el reconocimiento es coherente con su posición como Pioneer en el Gartner Emerging Market Quadrant for AI Application Security, el primer marco de Gartner dedicado a los proveedores emergentes de esta categoría.
Cómo encaja NeuralTrust en la definición de Gartner
Gartner describe la seguridad de aplicaciones de IA como una disciplina de ciclo de vida completo: descubrir, evaluar, probar y proteger en tiempo de ejecución. El Runtime Security Mesh de NeuralTrust cubre cada fase con un producto específico.
1. TrustLens: descubrimiento, inventario y postura
TrustLens descubre de forma continua las aplicaciones y agentes de IA que se ejecutan en la empresa, identifica a qué datos y herramientas tienen acceso y puntúa su riesgo. Responde a la primera pregunta de la definición de Gartner: qué activos de IA existen y si su postura cumple la política.
2. TrustTest: pruebas automatizadas de vulnerabilidades y modelos
TrustTest ejecuta red teaming automatizado contra aplicaciones de IA antes y después del despliegue, cubriendo inyección de prompts, jailbreaks, extracción de datos y el OWASP LLM Top 10. Sus resultados alimentan directamente las políticas de runtime y cierran el ciclo entre pruebas y políticas que Gartner considera esencial.
3. TrustGate: inspección en tiempo de ejecución y seguridad MCP
El Agent Gateway, TrustGate, inspecciona en línea cada prompt y cada respuesta. Detecta inyecciones de prompts, enmascara datos sensibles, aplica presupuestos de tokens y políticas de enrutamiento, y protege las conexiones MCP con más de 200 servidores MCP preconfigurados. Aquí es donde ocurren las mitigaciones automáticas que describe Gartner: redacción de PII, alertas y bloqueo de amenazas.
4. TrustGuard: acciones de agentes y detección de agentes descontrolados
TrustGuard supervisa lo que los agentes hacen realmente: llamadas a herramientas, interacciones MCP y pasos de razonamiento. Aplica políticas basadas en la intención y detección de anomalías de comportamiento para frenar agentes descontrolados o secuestrados antes de que ejecuten una acción no autorizada.
Tres temas que están transformando el ecosistema de ciberseguridad de IA
El Impact Radar agrupa sus 22 tecnologías y tendencias en tres temas.
1. Securing AI (Engineering): gobernanza, protección de datos y postura
Gartner advierte de que muchas organizaciones quieren saltar directamente a la aplicación de controles. Pero la seguridad de IA no será eficaz sin tres pilares: gobernanza y contexto de la IA, gobernanza de la información y privacidad de datos, y gestión continua de la postura de seguridad de IA apoyada en la seguridad de la cadena de suministro y en las pruebas de seguridad. Como los modelos, herramientas, plugins y prompts cambian constantemente, los controles puntuales se quedan cortos cuando la IA llega a producción.
2. Securing AI (Runtime): control unificado en entornos fragmentados
Es el tema más cercano al núcleo de NeuralTrust. Gartner afirma que los firewalls de prompt y respuesta por sí solos son insuficientes y que la aplicación de controles se ha desplazado hacia los límites de ejecución de los agentes. Hoy la protección en runtime está fragmentada entre cloud, escritorio, móvil y entornos on-premise, y entre las capas de red, identidad, API, navegador y endpoint. Los CISOs necesitan visibilidad y protección coherentes, no controles desconectados. Gartner también señala la identidad como base de la seguridad de la IA en tiempo de ejecución.
3. Applied AI in Security: los agentes eliminan las fronteras entre herramientas
Los equipos de seguridad están desplegando agentes de IA, agent harnesses, datos sintéticos y simulación inteligente para igualar la velocidad de los atacantes que usan IA. Gartner espera que estas capacidades eliminen las fronteras entre herramientas de seguridad dispares y mejoren drásticamente su eficacia.
Las Strategic Planning Assumptions de Gartner
El informe incluye varias Strategic Planning Assumptions que ponen cifras a la evolución de los presupuestos y los ataques:
- Hasta 2029, más del 50% de los ciberataques con éxito contra agentes de IA explotarán problemas de control de acceso, usando la inyección de prompts directa o indirecta como vector de ataque.
- En 2029, al menos el 50% de los presupuestos empresariales de seguridad de IA priorizarán la interceptación en línea y la protección activa en runtime frente a la visibilidad general, frente a menos del 10% en 2026.
- En 2029, más del 25% de las organizaciones que hayan desplegado agentes de IA a escala usarán capacidades de guardian agents como entidades supervisoras independientes y deterministas, frente a menos del 2% en 2026.
La segunda es la señal de mercado más clara. Los presupuestos pasan de "ver qué hace la IA" a "frenar en línea lo que la IA no debe hacer". La visibilidad por sí sola ya no basta.
Del filtrado de prompts a la protección en tiempo de ejecución
Entre sus acciones recomendadas para la seguridad de aplicaciones de IA, Gartner aconseja:
"Evolucionar la seguridad de aplicaciones de IA más allá del filtrado de prompts hacia una protección activa en tiempo de ejecución que valide de forma continua el razonamiento del agente, la integridad de su memoria y las llamadas a herramientas. Aplicar guardrails de comportamiento sensibles al contexto directamente en la capa de ejecución es esencial para detener el secuestro de objetivos y la explotación antes de que se produzcan acciones no autorizadas."
Gartner también sitúa las AI security platforms (AISP) como la consolidación de los mercados de AI usage control y AI application security, con un range de 3 a 6 años y una masa Very High. Según Gartner, las organizaciones necesitan una forma eficiente de definir políticas vinculadas a los requisitos de gobernanza y aplicarlas en múltiples puntos de control a lo largo de sus despliegues de IA y agentes.
Ese es el principio de diseño del Runtime Security Mesh: una única capa de políticas, aplicada en el gateway, en el agente y en las conexiones MCP, alimentada por el descubrimiento y las pruebas continuas.
Qué significa para los responsables de seguridad
El Impact Radar está escrito para responsables de producto tecnológico, pero sus conclusiones son igual de útiles para los CISOs que les compran:
- El horizonte es cercano. Un range de 1 a 3 años significa que la seguridad de aplicaciones de IA está pasando ya de proyectos pioneros a presupuestos generalizados.
- La protección en línea gana a la visibilidad. Gartner espera que la interceptación en runtime domine los presupuestos de seguridad de IA en 2029.
- El riesgo es la fragmentación. Las soluciones puntuales para chatbots, agentes y MCP crean huecos de política. Busca plataformas que cubran varios puntos de control con un único modelo de políticas.
Si estás preparando una evaluación, empieza por cuatro preguntas: qué aplicaciones y agentes de IA están en funcionamiento hoy, cuáles pueden ejecutar acciones o acceder a datos sensibles, cómo se prueban antes de salir a producción y qué aplica las políticas en tiempo de ejecución. TrustLens responde a la primera, TrustTest a la tercera, y TrustGate y TrustGuard a la última.
Descubre cómo NeuralTrust protege aplicaciones y agentes de IA en tiempo de ejecución
Preguntas frecuentes sobre el Gartner Emerging Tech Impact Radar
1. ¿Qué es el Gartner Emerging Tech Impact Radar: AI Cybersecurity Ecosystem?
Es un informe de Gartner publicado el 5 de octubre de 2026 (ID G00846953) que analiza 22 tecnologías y tendencias emergentes en seguridad de IA. Cada una se valora según su range, el tiempo que tardará en alcanzar la adopción de la mayoría temprana, y su mass, el alcance de su impacto en los productos y mercados existentes. Ayuda a los responsables de producto a decidir dónde y cuándo invertir.
2. ¿Qué es AI Application Security según Gartner?
Gartner define la seguridad de aplicaciones de IA como las soluciones que protegen aplicaciones de IA desarrolladas a medida y flujos de trabajo agénticos aplicando políticas basadas en la intención y detectando anomalías de forma continua. Incluye descubrimiento de activos, gestión de postura, seguridad MCP, detección de agentes descontrolados, pruebas automatizadas y mitigaciones en runtime como la redacción de PII, las alertas y el bloqueo de amenazas.
3. ¿Dónde se sitúa AI Application Security en el Impact Radar?
Se sitúa en el anillo de 1 a 3 años con una masa High. Gartner espera que pase de los early adopters a la mayoría temprana en un plazo de uno a tres años, impulsada por la madurez de los despliegues de IA a medida, una superficie de ataque en rápida expansión y nuevos vectores de ataque derivados de la proliferación de agentes.
4. ¿En qué se diferencia el Impact Radar de un Gartner Hype Cycle?
El Hype Cycle muestra cómo evolucionan las expectativas y la madurez de las tecnologías a lo largo del tiempo. El Impact Radar estima cuándo alcanzará cada tecnología la adopción de la mayoría temprana y con qué amplitud afectará a los productos y mercados existentes. Leídos juntos, ofrecen una visión más completa del mercado de seguridad de IA.
5. ¿Qué significa que NeuralTrust haya sido nombrada Sample Vendor?
Gartner nombra Sample Vendors para ilustrar proveedores representativos de una tecnología. La lista no es exhaustiva ni constituye un ranking. La inclusión de NeuralTrust en AI Application Security refleja una plataforma que cubre descubrimiento y postura (TrustLens), pruebas automatizadas (TrustTest), inspección en línea en runtime (TrustGate) y control de las acciones de los agentes (TrustGuard).