Arquitectura de Agentes Confiables: Transformando Grafos de Conocimiento en Motores de Política Seguros

Le dio a sus agentes de IA acceso al grafo de conocimiento. Ahora pueden responder cualquier pregunta, fundamentados en datos reales, sin alucinaciones. ¿Problema resuelto, verdad? No exactamente. ¿Qué sucede cuando alguien le pide al agente que resuma archivos confidenciales de RRHH? ¿O que extraiga el salario del CEO? ¿Y si un agente elimina un activo crítico y no tiene idea de por qué? ¿Y cómo se cumple todo esto con GDPR o CCPA? La seguridad es la parte que la mayoría de los equipos omiten al construir IA basada en conocimiento. Y cuando sí piensan en ello, recurren al control de acceso basado en roles, que silenciosamente se convierte en un lío de explosión de roles y sobrepermiso. Esa es una mala combinación con la IA, donde el comportamiento es dinámico y difícil de predecir. En esta sesión, aprenderá cómo transformar su propio grafo en un motor de política en el que sus agentes puedan confiar realmente. Cubrimos: Por qué los datos conectados aumentan las apuestas de seguridad para la IA agente ¿Por qué el RBAC se descompone y qué usar en su lugar? Cómo aplicar su grafo como contexto de seguridad Estándares reales que puede utilizar hoy: MCP, A2A, OAuth2 y el nuevo estándar de autorización AuthZEN Invitado: Alex Babeanu ( https://www.linkedin.com/in/ababeanu/ ) #neo4j #graphdatabase #agenticai #knowledgelayer #knowledgegraph #graphrag #AIAgents