La ciberseguridad representará casi una cuarta parte del mercado de software de IA hasta 2025

Para 2025, el mercado de software de inteligencia artificial (IA) se expandirá de los $2021 mil millones de 33 a $64 mil millones, según un nuevo informe. Y la seguridad cibernética es la categoría de gasto en IA de más rápido crecimiento, experimentando un aumento en el gasto de una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 22.3 %.

Eso es según el "Pronóstico global de software de inteligencia artificial para 2022" de Forrester Research. “La ciberseguridad es la categoría de software de inteligencia artificial de más rápido crecimiento, con un enfoque en el monitoreo en tiempo real y la respuesta a los ataques”, afirma el informe. Las siguientes dos categorías, gestión de clientes y capital humano (22 %) y optimización de procesos, conocimiento e inteligencia de datos (18.3 %), también tienen elementos de ciberseguridad, por lo que el impacto en los fabricantes de herramientas de seguridad podría ser aún más significativo.

Esto concuerda con el énfasis que las empresas han puesto en su software y servicios mejorados con IA. Por ejemplo, el gigante crediticio Visa reveló que ha gastado XNUMX millones de dólares en análisis de datos e IA en los últimos cinco años. Está utilizando esas herramientas, junto con las medidas convencionales de ciberseguridad, para mantener la tasa de fraude en lo que Visa llama mínimos históricos a pesar del crecimiento del comercio electrónico.

Las organizaciones pueden implementar IA para ciberseguridad en cualquier lugar donde haya acciones repetitivas y comportamiento esperado, incluyendo gestión de superficie de ataque, detección y respuesta extendidas (XDR) y análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA). Forrester llama a SentinelOne como un excelente ejemplo de una historia de éxito de XDR, señalando la empresa 120% de crecimiento de los ingresos año tras año en el año fiscal 2022. En marzo, SentinelOne detección y respuesta de amenazas de identidad agregadas a su plataforma cuando adquirió Attivo Networks.

Una herramienta de IA puede aprender cuál es la actividad normal de un dispositivo o cuenta en particular y luego marcar cuándo ese punto final está actuando fuera de la norma. Tal detección automatizada es invaluable, considerando la imposibilidad de contar con suficiente personal para tener ojos humanos observando cada parte de la red. Y los investigadores están encontrando maneras de aplicar grandes modelos de lenguaje como GPT-3 a tareas prácticas, como rastrear redes de foros de exploits. Para proporcionar alguna perspectiva sobre tales desarrollos, Dark Reading lanzó un informe en septiembre, "Cómo el aprendizaje automático, la IA y el aprendizaje profundo mejoran la ciberseguridad", sobre cómo evaluar las afirmaciones de IA de un proveedor y definir sus criterios de éxito.

Un problema en el galope de la IA es el desafío de configurar un sistema para que señale lo que es necesario que los analistas humanos evalúen sin crear fatiga de alerta. Una encuesta a principios de 2022 reveló que casi la mitad (46 %) del personal de seguridad de TI dijo que sus sistemas de IA crearon demasiadas alertas de falsos positivos para que se dirijan. Un optimista vería la problema de falso positivo sin embargo, como una oportunidad de crecimiento, abriendo un nuevo mercado para los servicios de puesta a punto.

Para obtener más información, visite el Entrada de blog de Forrester Research sobre el informe.