Para las personas que trabajan con IA a diario, no solo para los desarrolladores que la implementan.
.svg){kind=logo}
La adopción de la IA se está extendiendo más rápido que la preparación para ella. Empleados de marketing, finanzas, recursos humanos y operaciones ya están creando automatizaciones, compartiendo datos con herramientas de IA y actuando según los resultados que esta genera. Tienen la capacidad, pero no la preparación. La mayoría de los programas de gobernanza de IA cubren políticas, plataformas y controles técnicos, y el resultado es un tipo de riesgo que esos controles no pueden detectar.
Citizen AI es el primer programa de aprendizaje de Secure Code Warrior diseñado para usuarios de negocio: alfabetización práctica en IA de la plataforma que ha formado a los desarrolladores de todo el mundo durante más de una década. Deja de lado la teoría sobre la IA y se centra en las situaciones en las que ya se encuentran los empleados. El aprendizaje se basa en:
Automatizar con IA ayuda a los usuarios de negocio a adoptar flujos de trabajo basados en IA de forma segura, con conocimientos que pueden aplicar el mismo día. Esta colección combina vídeos cortos, directrices prácticas y tutoriales interactivos, todo ello diseñado para personas ajenas al ámbito de la ingeniería.
Introduce a los usuarios en los cambios que implica pasar de hablar con un chatbot a utilizar agentes que actúan en su nombre. Cubre la anatomía de una configuración de IA conectada y comprobaciones prácticas para decidir qué flujos de trabajo son seguros de automatizar y cuáles no.
Enseña a depurar automatizaciones mediante chat de IA de una manera accesible y práctica, ayudando a los usuarios de negocio a evitar las frustraciones del "bucle de errores de IA" que puede hacer que una automatización rota sea más difícil de recuperar y llevar a los usuarios a tácticas más arriesgadas de "solucionarlo a cualquier precio".
Presenta 3 categorías de riesgo que se aplican incluso cuando una automatización de IA funciona correctamente, incluyendo: herramientas, conexiones y habilidades de terceros; riesgos de inyección indirecta de prompts; y acciones autónomas que la IA puede realizar en su nombre. Cada categoría se acompaña de una serie de hábitos prácticos que limitan el riesgo y los daños potenciales.
Explica cómo actúa la IA a través de la cuenta del usuario y qué implica esto para el acceso, los registros de auditoría y la responsabilidad. Introduce hábitos prácticos alineados con los principios de menor privilegio y crea conciencia sobre los problemas de autorización delegada y autoridad ambiental con agentes de IA en contextos de automatización de flujos de trabajo.
Escenarios empresariales reales, sin código y sin necesidad de conocimientos técnicos.
La mayoría de las capacitaciones sobre IA se limitan a enseñar terminología con la esperanza de que el comportamiento cambie por sí solo. Citizen AI funciona al revés: desarrolla un criterio práctico y hábitos responsables, el tipo de hábitos que realmente cambian la forma en que los empleados usan la IA, no solo lo que saben sobre ella.
Citizen AI amplía la inversión de Secure Code Warrior en la adopción segura de IA, abarcando a los desarrolladores que escriben código asistido por IA, la plataforma que lo gobierna y, ahora, a los equipos de negocio que adoptan la IA por su cuenta. Los equipos que tengan éxito con la IA serán aquellos que inviertan tanto en capacidad como en responsabilidad. Así es como se construyen ambas.
Explore las ocho etapas de la adopción de la IA y las capacidades de seguridad necesarias para crear software seguro en cada fase, con más de 200 conceptos de seguridad y categorías de vulnerabilidad mapeados a lo largo del proceso.
Secure Code Warrior Learning proporciona formación en seguridad de IA que desarrolla las habilidades detrás de cada confirmación (commit). Los desarrolladores aprenden a asegurar el código generado por IA mediante prácticas reales en flujos de trabajo de IA, reduciendo el riesgo desde el origen.
Trust Agent convierte la visibilidad en información procesable. Correlaciona los metadatos de confirmación, el uso de modelos de IA, la actividad de MCP y los umbrales de gobernanza para resaltar el riesgo en el momento de la confirmación, sin ralentizar la velocidad de desarrollo.
Vea cómo Adaptive Learning conecta automáticamente los datos de vulnerabilidad y el riesgo de código generado por IA con la formación específica para desarrolladores, a cualquier escala.
