Pluto Security levanta US$42M para vigilar agentes de IA

Pluto Security sale del stealth con US$42M y US$2M de ARR

Pluto Security salió del stealth con US$42 millones en financiamiento y un dato que resume el nuevo dolor de cabeza de los equipos de seguridad corporativos: según su CEO y cofundadora, Shahar Bahat, una herramienta de IA recién anunciada puede aparecer dentro del entorno de una empresa en apenas dos horas desde su lanzamiento. Para un founder, la lectura es directa: si tu equipo adopta IA más rápido de lo que TI puede inventariarla, ya tienes un agujero que no sabes que existe.

La compañía empezó a vender en abril y ya superó los US$2 millones de ingresos recurrentes anuales (ARR), con más de 30 clientes enterprise, entre ellos Oscar Health, Workato, Sixt y AlphaSense. El financiamiento se reparte en un seed de US$8,5 millones liderado por TLV Partners —con inversión de los fundadores de la firma de ciberseguridad Armis— y una Serie A de US$34 millones liderada por Jump Capital, con participación de Skinos (el fondo de Shlomo Kramer, cofundador de Check Point), Ansa Capital y otros inversores ángel.

Por qué el riesgo ya no viene de los desarrolladores

El hallazgo más incómodo del caso es de dónde salen los problemas. Cerca del 60% de los riesgos que Pluto detecta en su base de clientes está en herramientas creadas por personas que no son desarrolladores, usando lo que el sector llama vibe coding: pedirle a un modelo de IA que escriba una aplicación funcional sin revisar el código ni entender qué hace por dentro. Finanzas es la mayor fuente de esos riesgos, seguida de marketing y legal. Los desarrolladores quedan en cuarto lugar.

El ejemplo que da Bahat es difícil de ignorar: la herramienta de Pluto encontró una app creada por un empleado de finanzas de una empresa del Fortune 500 para gestionar información de clientes y churn, que había quedado expuesta a internet. Nadie la había auditado porque nadie sabía que existía.

Ese patrón se repite en los datos del sector. Según el State of AI Usage Report 2026 de Akamai, recogido por Infosecurity Magazine, casi el 20% de los empleados usa herramientas de IA semanalmente y más del 30% al menos una vez al mes, y cerca de la mitad de las conversaciones empresariales con IA ocurren desde identidades personales, no desde cuentas corporativas. Es decir: buena parte del uso real de IA en tu empresa no pasa por tu inventario de TI.

De comportamiento de usuario a comportamiento de agente

La apuesta de Pluto es que vigilar lo que hacen las personas ya no alcanza. "Estamos pasando del comportamiento de usuario al comportamiento de agente", resume Bahat. La diferencia es sustancial: un empleado que usa mal una herramienta comete un error puntual; un agente autónomo con permisos amplios puede ejecutar una cadena de acciones equivocadas en minutos, sin que nadie lo mire.

El producto monitorea las herramientas de IA que usan los empleados, las skills, extensiones, servidores MCP y otros componentes de los que dependen, además de las apps y agentes que se crean internamente. Se conecta a los sistemas de seguridad de endpoint y gestión de dispositivos, despliega sensores propios y recolecta prompts, comandos, procesos en ejecución, permisos y actividad previa del usuario, con modelos livianos corriendo en el dispositivo para evaluar qué intenta hacer un agente.

Lo que más llama la atención es la capacidad de intervenir en caliente. Si un agente intenta obtener permisos que el usuario no autorizó, el sistema puede frenar la acción o inyectar instrucciones en la sesión para que el agente pida confirmación antes de seguir. Es control sin apagar el flujo de trabajo.

Plutonium: el producto gratis como canal de ventas

Pluto también se sale del manual de ventas enterprise. En abril lanzó Plutonium, una plataforma gratuita para que cualquiera revise los riesgos de skills, conectores y complementos de IA disponibles públicamente, con un escáner de servidores MCP y un catálogo de componentes verificados. Bahat asegura que miles de profesionales de seguridad la usan y que esa comunidad se volvió una fuente de retroalimentación y de clientes potenciales: hoy el 70% del pipeline de ventas llega por interés entrante.

Para una startup B2B con pocos recursos, el modelo es replicable: publicar una herramienta gratuita que resuelva un problema real de tu comprador ideal genera confianza y demanda antes de que exista un contrato firmado.

Qué dicen los datos del sector sobre el shadow AI

El miedo no es teórico. El informe AI Risk and Resilience de Mandiant, difundido por Help Net Security, documenta el caso de un agente de contabilidad que entró en un bucle de ejecución descontrolado y disparó más de 15.000 llamadas a API de alto costo en menos de una hora, generando cerca de US$50.000 en cargos de nube y afectando transacciones activas. El mismo informe señala que la inyección de prompts sigue siendo el vector de ataque principal en despliegues empresariales de IA.

El estudio The Value of AI 2026 de SAP y Oxford Economics, recogido por Cyberlideria MGZN a partir de encuestas a 2.600 directivos de 13 países, pone números al fenómeno del shadow AI: el 54% de las empresas reportó resultados inconsistentes o incorrectos por uso no autorizado de IA, el 48% sufrió exposición de propiedad intelectual o filtración de datos y el 38% identificó vulnerabilidades de seguridad. Solo el 12% cree que sus competencias están preparadas para gobernar la IA, y apenas el 44% mantiene un registro de sus agentes.

El capital ya está apostando a esta categoría

Pluto no está sola. Rein Security levantó US$25 millones en una Serie A que eleva su total a US$35 millones, según reportó SiliconANGLE, con clientes como Flex, Swimlane, Lemonade y Dun & Bradstreet, y un crecimiento de su base de clientes de más de cinco veces este año. Su enfoque también es de ejecución en tiempo real: micro-segmentar los recursos que un agente puede tocar y bloquear solo la acción maliciosa específica, sin cortar el workflow completo.

La tesis compartida es simple: las plataformas de seguridad tradicionales no fueron diseñadas para vigilar agentes que toman decisiones. Eso explica por qué hay espacio para startups nuevas y por qué los inversores financian esta categoría antes de que tenga tracción masiva.

La contra: ¿cuánto de esto es marketing del miedo?

No todos compran el relato. Jensen Huang, CEO de Nvidia, dijo en la conferencia Communacopia + Technology de Goldman Sachs que la industria de ciberseguridad exagera los riesgos de la IA para generar demanda de sus propios productos, según recogió iProUP. El argumento tiene sustancia comercial, pero convive con datos incómodos: el mismo medio reporta que más de 100 compañías —entre ellas Anthropic, Google, Microsoft, AWS, Cisco, IBM, CrowdStrike y Cloudflare— firmaron una carta abierta el 27 de agosto advirtiendo que los ataques habilitados por IA serán "mucho más generalizados y sofisticados".

Para un founder, la conclusión práctica no depende de quién gane la discusión: si tu empresa ya tiene agentes ejecutando acciones en producción, el riesgo existe con o sin campaña de marketing.

Qué significa esto para tu startup

No necesitas ser una empresa del Fortune 500 para tener este problema. Si tu equipo usa IA a diario, probablemente ya tienes apps internas sin auditar, extensiones con permisos amplios y agentes corriendo sin supervisión. Tres movimientos concretos:

• Haz un inventario real, no una política. Lista qué herramientas de IA usa cada área, incluidas las cuentas personales, y qué agentes o automatizaciones están en producción. El 44% de las empresas ni siquiera tiene un registro de agentes, según SAP y Oxford Economics: empezar por ahí ya te pone por delante.
• Pon una regla mínima para el vibe coding. Que cualquiera pueda prototipar con IA está bien; que una app interna con datos de clientes quede expuesta a internet, no. Exige revisión de permisos y de exposición antes de que cualquier herramienta creada internamente toque datos reales.
• Prioriza por riesgo, no por volumen. Akamai encontró que el 5% de los usuarios más intensivos genera al menos 144 conversaciones con IA, frente a 12 o menos en la mitad menos activa. Vigilar a los power users —y a finanzas, que es la mayor fuente de riesgo según Pluto— rinde mucho más que intentar cubrir a todos por igual.

Conclusión

El financiamiento de Pluto Security no es solo una ronda más: marca que la seguridad de agentes de IA pasó de ser una inquietud de CISOs a una categoría con presupuesto propio. La ventana es real para quienes construyen en ese espacio, y también es una advertencia para quienes adoptan IA sin gobernanza. La pregunta ya no es si tu empresa va a usar agentes, sino quién va a estar mirando lo que hacen.

Fuentes

• TechCrunch (fuente original)
• Help Net Security
• SiliconANGLE
• Infosecurity Magazine
• Cyberlideria MGZN
• iProUP