Edward Wu es el fundador y CEO de Dropzone AI, creador del primer analista SOC autónomo de IA del mundo que multiplica la fuerza de los equipos de ciberseguridad con ejércitos de agentes de IA. Anteriormente, Edward pasó ocho años en ExtraHop Networks, liderando la ingeniería de detección y IA/ML y desarrollando la detección de ataques de red conductuales. También trabajó en análisis binario automatizado y defensas de software en la Universidad de Washington, Seattle, y UC Berkeley. Edward posee más de 30 patentes en IA aplicada para ciberseguridad y es colaborador del marco MITRE ATT&CK.

¿Qué métricas de tracción o hitos del último año te enorgullecen más?

Nuestro producto actualmente procesa alertas de seguridad de más de 100 empresas, que van desde organizaciones de la Fortune Global 100 hasta compañías de seguros y scale-ups tecnológicas.

¿Puedes explicar cómo planeas utilizar la nueva financiación?

Primero nos enfocaremos en escalar nuestro equipo GTM para manejar mejor la abrumadora demanda que hemos estado recibiendo del campo. Parte de eso también implica trabajar con más socios de integración tecnológica, así como con socios de canal para poner nuestra tecnología en manos de tantos equipos de seguridad como sea posible. También estamos planeando expandir el desarrollo de agentes de IA adicionales para otros tipos de trabajo manual de alto volumen y repetitivo dentro de un equipo de seguridad típico.

¿Qué estás viendo en el mercado más amplio en este momento que valide tu enfoque?

Hemos escuchado repetidamente de socios de canal y analistas de la industria que nuestra categoría, analistas SOC de IA, se está convirtiendo en un tema de gran interés entre los líderes de seguridad. Visualizamos que nuestro segmento seguirá la típica curva de adopción en forma de S de las aplicaciones de IA agentica. Actualmente, aún no hemos llegado al punto de inflexión, por lo que los equipos de seguridad todavía están asumiendo riesgos cuando adoptan nuestra tecnología. Sin embargo, preveo alcanzar el punto de inflexión dentro de los próximos 12 meses, donde cada equipo de seguridad correrá el riesgo de quedarse atrás si no adopta nuestra tecnología. Hemos visto esto desarrollarse en varias aplicaciones maduras de Gen AI, desde la automatización de centros de llamadas hasta herramientas de codificación de IA.

¿Dónde y cómo es la IA fundamental para el producto? ¿Cómo ves que eso evoluciona con el tiempo?

Estamos desarrollando una herramienta de software que puede replicar las técnicas y mentalidades investigativas de los analistas de seguridad humanos expertos, permitiendo que los defensores cibernéticos multipliquen su fuerza y recuperen la ventaja contra los atacantes. Lo que hace esto difícil es que los analistas de seguridad humanos dependen en gran medida de la improvisación, la intuición y las decisiones de juicio que son imposibles de automatizar utilizando árboles de decisiones tradicionales si-entonces-sino. Con LLM y, especialmente, sus capacidades de razonamiento cognitivo, finalmente podemos hacer que esta tecnología funcione y produzca resultados que se acerquen al rendimiento humano. Continuaremos ampliando los límites de lo que los LLM pueden hacer en ciberseguridad, desde la construcción de agentes de IA que igualen las capacidades analíticas de un recurso humano senior hasta aquellos que superen las capacidades del analista de seguridad humano más brillante del planeta.

¿Tu estrategia de IA se trata más de modelos propietarios, orquestación de herramientas existentes, o algo más?

Actualmente estamos aprovechando múltiples proveedores comerciales de LLM y seleccionando manualmente el mejor modelo para usos distintos respectivos dentro de nuestra aplicación. Continuaremos apoyándonos en gran medida en los rápidos avances de los proveedores de modelos comerciales, y también invertiremos en nuestros propios modelos para usos específicos de alto valor que tienen requisitos únicos de latencia, costo e inteligencia.

¿Qué tendencias o cambios estás viendo en el mercado que están influyendo en tu producto o posicionamiento?

Las expectativas de los clientes sobre la madurez y amplitud de las capacidades de los agentes de IA continúan aumentando. Por ejemplo, hace un año, tener un chatbot que permita interacciones de lenguaje natural con un lago de datos de ciberseguridad se consideraba muy genial y diferenciador. Sin embargo, en este momento, esta misma característica ya se considera un requisito básico, y los equipos de seguridad esperan cualidades analíticas de nivel humano en tareas complejas de múltiples pasos y la capacidad de influir y dirigir a los agentes de IA para que sigan enfoques y reglas específicas. Todavía hay numerosas oportunidades de innovación de productos a medida que los primeros en moverse como nosotros ganan más adopción en el mundo real y experimentan exactamente cómo los equipos de seguridad esperan interactuar con los agentes de IA.

¿Cómo ha evolucionado la demanda o el comportamiento del cliente en los últimos 6 a 12 meses?

Hemos visto un aumento significativo en la demanda de los clientes en los últimos 6 a 12 meses. Cada junta directiva está preguntando al equipo ejecutivo sobre la estrategia de Gen AI de su función, y nuestra tecnología es una de las aplicaciones más obvias de Gen AI para los equipos de ciberseguridad.

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