Los equipos de seguridad luchan por adaptarse mientras el desarrollo impulsado por IA inunda las empresas con código generado por máquinas que las herramientas tradicionales de análisis estático no pueden proteger adecuadamente. El aumento en la codificación asistida por IA ha creado una brecha peligrosa: mientras la producción de código ha explotado, las pruebas de seguridad no han escalado para igualarla, forzando a los equipos a pivotar hacia las pruebas runtime para capturar vulnerabilidades en aplicaciones en vivo.
Esto no es solo sobre volumen—es sobre el desajuste fundamental entre cómo la IA genera código y cómo los equipos de seguridad lo han protegido históricamente. El análisis estático funciona cuando los humanos escriben patrones predecibles, pero los modelos de IA producen código con vulnerabilidades sutiles que solo surgen durante la ejecución. Hemos estado rastreando esta colisión por meses: primero con herramientas de IA spammeando proyectos open source con reportes de bugs falsos, luego 28.65 millones de secrets filtrados en repos de GitHub generados por IA, y ahora un pico de 4.5x en incidentes de seguridad por sistemas de IA con exceso de privilegios.
El cambio a pruebas runtime ya no es opcional—es supervivencia. El análisis estático fue construido para un mundo donde los cambios de código eran deliberados y revisables. Pero cuando los asistentes de IA pueden generar miles de líneas en minutos, los equipos de seguridad necesitan herramientas que puedan observar aplicaciones comportándose en tiempo real, no solo escanear código en reposo. La industria está esencialmente reaprendiendo la seguridad de aplicaciones desde cero, esta vez con IA como tanto el problema como potencialmente la solución.