{"id":37701,"date":"2026-09-02T13:47:57","date_gmt":"2026-09-02T16:47:57","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=37701"},"modified":"2026-09-02T14:05:58","modified_gmt":"2026-09-02T17:05:58","slug":"cuando-las-skills-de-ia-se-convierten-en-dependencias-de-la-cadena-de-suministro-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/cuando-las-skills-de-ia-se-convierten-en-dependencias-de-la-cadena-de-suministro-2\/","title":{"rendered":"Cuando las skills de IA se convierten en dependencias de la cadena de suministro"},"content":{"rendered":"\n

Escrito por: Nubank Editorial,<\/em> Lucas Palma<\/em><\/a> y<\/em> Paulo Martins<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

El desarrollo asistido por IA est\u00e1 cambiando m\u00e1s r\u00e1pido que los modelos de seguridad construidos a su alrededor. La primera ola fue relativamente sencilla: los desarrolladores usaban grandes modelos de lenguaje para generar c\u00f3digo, explicar funciones desconocidas o sugerir pruebas. Pero el flujo de trabajo del desarrollador se est\u00e1 volviendo m\u00e1s combinable, ya que los modelos y agentes ahora pueden equiparse con skills reutilizables, plugins, servidores MCP, reglas de agentes, manifiestos de herramientas, instrucciones de prompt y scripts de automatizaci\u00f3n local.<\/p>\n\n\n\n

Estos componentes pueden no parecerse a los paquetes de software tradicionales, pero pueden influir en lo que hace un sistema de IA, qu\u00e9 herramientas invoca y c\u00f3mo modifica el entorno de un desarrollador. En otras palabras, la cadena de suministro de software se est\u00e1 expandiendo m\u00e1s all\u00e1 del c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n

Ese cambio estuvo en el centro de un proyecto liderado por Paulo Martins, Lead Security Engineer. La experiencia del equipo<\/strong> fue compartida por Lucas Palma, Product Security Manager en Nubank, en la AI Engineer World\u2019s Fair en San Francisco<\/strong>. En lugar de centrarse \u00fanicamente en la seguridad del c\u00f3digo generado por IA, el equipo empez\u00f3 a plantearse una pregunta m\u00e1s amplia: \u00bfqu\u00e9 ocurre cuando las instrucciones y capacidades que se dan a la IA se convierten ellas mismas en dependencias?<\/p>\n\n\n\n

La respuesta llev\u00f3 a un sistema de seguridad que revis\u00f3 m\u00e1s de 2.000 skills de IA antes de que pudieran llegar a los desarrolladores y a una lecci\u00f3n m\u00e1s amplia sobre c\u00f3mo los controles de seguridad deben evolucionar a medida que la IA pasa a formar parte del toolchain de desarrollo.<\/p>\n\n\n\n

Cuando las instrucciones empiezan a comportarse como dependencias<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Una skill de IA puede entenderse como una capacidad empaquetada para un modelo o agente. Puede agrupar instrucciones, contexto, flujos de trabajo y archivos de apoyo, y puede describir qu\u00e9 herramientas o comandos deben usarse o c\u00f3mo un sistema de IA debe interactuar con otros sistemas.<\/p>\n\n\n\n

Una vez instalada o disponible para una herramienta de programaci\u00f3n con IA, una skill puede influir en c\u00f3mo los desarrolladores escriben, revisan o modifican c\u00f3digo. Eso hace que las skills sean \u00fatiles precisamente porque son reutilizables.<\/p>\n\n\n\n

Un equipo puede capturar un flujo de desarrollo \u00fatil una sola vez y ponerlo a disposici\u00f3n de muchos ingenieros. En lugar de explicar repetidamente c\u00f3mo realizar una tarea, la organizaci\u00f3n puede codificar ese conocimiento en algo que un asistente de IA pueda usar directamente.<\/p>\n\n\n\n

Pero la reutilizaci\u00f3n tambi\u00e9n cambia la ecuaci\u00f3n de riesgo, ya que una instrucci\u00f3n problem\u00e1tica escrita para un solo desarrollador tiene un alcance limitado. Una skill problem\u00e1tica publicada en un marketplace interno puede volverse descubrible en m\u00faltiples equipos y proyectos, y el mismo mecanismo de distribuci\u00f3n que hace que las buenas pr\u00e1cticas se difundan m\u00e1s r\u00e1pido tambi\u00e9n puede amplificar los errores.<\/p>\n\n\n\n

La exposici\u00f3n crece a\u00fan m\u00e1s al considerar skills de terceros o compartidas por la comunidad. Esto no es solo una preocupaci\u00f3n te\u00f3rica: ya se ha observado a actores maliciosos aprovechando plugins y skills maliciosas en campa\u00f1as reales para inyectar instrucciones y comprometer entornos de desarrollo.<\/p>\n\n\n\n

Por eso el equipo empez\u00f3 a tratar las skills de IA y componentes similares como parte de la cadena de suministro de software. Pueden parecer configuraci\u00f3n o documentaci\u00f3n, pero su efecto operativo puede estar mucho m\u00e1s cerca del de una dependencia.<\/p>\n\n\n\n

La velocidad y la seguridad tienen que coexistir<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El desaf\u00edo se vuelve especialmente visible en un entorno regulado. El desarrollo asistido por IA puede dar a los ingenieros mayor velocidad al programar, mejor contexto, menos trabajo repetitivo y flujos reutilizables. Al mismo tiempo, el sistema que lo rodea todav\u00eda debe proteger a los clientes y las credenciales, preservar la auditabilidad, evitar cambios no intencionados en producci\u00f3n y dejar clara la responsabilidad.<\/p>\n\n\n\n

Una respuesta posible ser\u00eda crear otro proceso de aprobaci\u00f3n en torno a la IA: los desarrolladores usan las herramientas y luego Seguridad revisa lo que ocurri\u00f3. Pero ese modelo introduce fricci\u00f3n despu\u00e9s del hecho y deja el momento de mayor riesgo \u2014 la distribuci\u00f3n \u2014 relativamente abierto.<\/p>\n\n\n\n

En cambio, el objetivo fue hacer que los controles operaran dentro del flujo de trabajo que los ingenieros ya utilizan. La seguridad debe estar presente cuando una skill se crea y se comparte, en lugar de convertirse en un punto de control externo que los desarrolladores encuentran m\u00e1s tarde.<\/p>\n\n\n\n

Esa distinci\u00f3n importa. La velocidad de desarrollo y la seguridad no tienen que convertirse en objetivos en competencia si los controles se colocan en el punto correcto del sistema.<\/p>\n\n\n\n

Instrucciones aparentemente inofensivas pueden impactar la producci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Una de las razones por las que las skills de IA exigen una mentalidad de seguridad distinta es que el comportamiento riesgoso puede estar oculto dentro de instrucciones que parecen razonables a primera vista.<\/p>\n\n\n\n

Piensa en las credenciales. Una skill podr\u00eda instruir a un agente a recuperar un token local para acceder a un servicio. T\u00e9cnicamente, la tarea puede funcionar como se espera, pero recuperar el token puede hacer que la credencial entre en el contexto del modelo, exponi\u00e9ndola potencialmente a trav\u00e9s de logs u otra infraestructura involucrada en el procesamiento de la solicitud.<\/p>\n\n\n\n

Otra skill podr\u00eda contener un comando de shell capaz de modificar datos relacionados con producci\u00f3n. Sus instrucciones podr\u00edan indicar que el agente debe preguntar al desarrollador antes de ejecutar el comando.<\/p>\n\n\n\n

Eso suena como una salvaguarda, pero la aprobaci\u00f3n existe \u00fanicamente dentro del prompt. El modelo puede interpretar el contexto anterior como consentimiento, omitir la pausa esperada o, en la pr\u00e1ctica, aprobar su propia acci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Los permisos crean otra clase de riesgo. Una skill capaz de manipular tablas, grants o entradas de registro puede tener razones leg\u00edtimas para hacerlo. Pero un acceso demasiado amplio significa que algo tan simple como informaci\u00f3n desactualizada o un error de tipeo puede tener consecuencias reales.<\/p>\n\n\n\n

En esos casos, los dise\u00f1os m\u00e1s seguros colocan la operaci\u00f3n sensible detr\u00e1s de una herramienta controlada por el host o de un servidor MCP, en lugar de dar al modelo autoridad ilimitada.<\/p>\n\n\n\n

Ninguno de estos ejemplos requiere un autor de skills malintencionado. Un componente puede generar exposici\u00f3n de seguridad mientras hace exactamente lo que su autor pretend\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Revisi\u00f3n antes de la distribuci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A medida que el marketplace interno de Nubank facilit\u00f3 que los ingenieros descubrieran skills, el equipo identific\u00f3 el propio marketplace como un punto de control cr\u00edtico.<\/p>\n\n\n\n

La descubribilidad genera escala. Y la escala significa que un peque\u00f1o error puede convertirse en un comportamiento repetido en toda la organizaci\u00f3n. En lugar de revisar las skills despu\u00e9s de que los desarrolladores ya hab\u00edan empezado a usarlas, la seguridad necesitaba moverse antes en el proceso. El flujo resultante es:<\/p>\n\n\n\n

Creador de la skill \u2192 Pull request \u2192 Skill Vetter \u2192 Marketplace \u2192 Desarrolladores<\/p>\n\n\n\n

El desarrollador que crea o modifica una skill la env\u00eda mediante el proceso normal de pull request. Antes de que el componente est\u00e9 disponible en el marketplace, un sistema automatizado llamado Skill Vetter lo eval\u00faa y clasifica los riesgos potenciales.<\/p>\n\n\n\n

Solo despu\u00e9s de ese gate la skill puede pasar al directorio descubrible que usan los desarrolladores. Arquitect\u00f3nicamente, esto cambia el rol del marketplace, que empieza a funcionar como parte del modelo de seguridad.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo funciona Skill Vetter<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El sistema combina distintas formas de an\u00e1lisis porque ninguna t\u00e9cnica aislada es suficiente para este problema. Los ingenieros pueden ejecutar el esc\u00e1ner localmente mientras crean una skill, obteniendo retroalimentaci\u00f3n antes de enviarla. Una vez que una skill se agrega o modifica, CI ejecuta las verificaciones autom\u00e1ticamente como parte del pull request.<\/p>\n\n\n\n

La primera capa usa detecci\u00f3n determinista para patrones que pueden identificarse con una confianza relativamente alta. Eso incluye se\u00f1ales como comandos de shell destructivos, solicitudes de credenciales, rutas de archivos sensibles, uso de CLI con impacto en producci\u00f3n y otras construcciones riesgosas conocidas.<\/p>\n\n\n\n

Otros problemas son m\u00e1s dif\u00edciles de identificar sin contexto. Para esos, el sistema tambi\u00e9n usa an\u00e1lisis basado en LLM para evaluar el comportamiento de la skill de forma m\u00e1s hol\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

Un esc\u00e1ner determinista es adecuado para identificar algo expl\u00edcito: una ruta sensible conocida, por ejemplo, o una clase espec\u00edfica de comando peligroso. Pero puede tener dificultades para determinar si una secuencia de instrucciones aparentemente ordinaria se vuelve riesgosa por el sistema al que apunta o por los permisos que asume.<\/p>\n\n\n\n

Un LLM puede ayudar con esa segunda categor\u00eda porque puede interpretar las relaciones entre instrucciones, herramientas y comportamiento pretendido.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados se muestran directamente en el pull request. Los hallazgos tambi\u00e9n se convierten a SARIF \u2014 el formato estandarizado que usan los sistemas de code scanning \u2014 para que los desarrolladores puedan ver la retroalimentaci\u00f3n de seguridad a trav\u00e9s de herramientas familiares. Seg\u00fan la severidad y la pol\u00edtica, la skill puede requerir remediaci\u00f3n o ser bloqueada antes de llegar al marketplace.<\/p>\n\n\n\n

La idea es combinar reglas predecibles con an\u00e1lisis contextual y entregar ambos mediante un flujo de trabajo que los ingenieros ya comprenden.<\/p>\n\n\n\n

Lo que revelaron m\u00e1s de 2.000 skills<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ejecutar el sistema a escala produjo una visi\u00f3n m\u00e1s clara de lo que era \u00fatil y de lo que a\u00fan necesitaba ajustes. Entre m\u00e1s de 2.000 skills analizadas, el proceso identific\u00f3 aproximadamente 1.600 riesgos potenciales. Alrededor de 1.000 problemas fueron remediados, mientras que unos 90 casos se clasificaron como revisiones prioritarias.<\/p>\n\n\n\n

Los n\u00fameros fueron solo parte del resultado, ya que la lecci\u00f3n m\u00e1s \u00fatil vino de comparar las se\u00f1ales producidas por distintos enfoques.<\/p>\n\n\n\n

Los esc\u00e1neres deterministas funcionaron bien para patrones de riesgo conocidos, incluidos comandos destructivos, manejo de credenciales y rutas sensibles. La revisi\u00f3n basada en LLM aport\u00f3 valor donde entender el comportamiento general de una skill requer\u00eda m\u00e1s contexto. La integraci\u00f3n con SARIF y los comentarios directamente en los pull requests ayudaron a convertir los hallazgos en retroalimentaci\u00f3n sobre la que los ingenieros pod\u00edan actuar.<\/p>\n\n\n\n

Pero el ejercicio tambi\u00e9n expuso fuentes de ruido: tratar todos los comandos como igualmente peligrosos no era \u00fatil. Tampoco lo eran las advertencias que no distingu\u00edan entre operaciones locales inofensivas y acciones capaces de afectar la producci\u00f3n. Se\u00f1ales d\u00e9biles sin suficiente contexto pod\u00edan producir hallazgos sin ayudar a los desarrolladores a entender qu\u00e9 deb\u00eda cambiar realmente.<\/p>\n\n\n\n

Para que una herramienta de seguridad se convierta en parte de un flujo de trabajo de ingenier\u00eda, la detecci\u00f3n por s\u00ed sola no es suficiente. El sistema tambi\u00e9n debe explicar las consecuencias y se\u00f1alar el camino hacia la remediaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Un prompt no es una capa de autorizaci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Un hallazgo fue lo bastante importante para convertirse en un principio de dise\u00f1o m\u00e1s amplio: pedirle al modelo que obtenga permiso no es lo mismo que imponer el permiso t\u00e9cnicamente.<\/p>\n\n\n\n

Supongamos que una skill contiene una instrucci\u00f3n como pregunta antes de ejecutar este comando. Si el mismo modelo es responsable de decidir si existe el permiso y luego de ejecutar la operaci\u00f3n, es en la pr\u00e1ctica actor y aprobador a la vez. Ese no es un l\u00edmite de seguridad confiable.<\/p>\n\n\n\n

Un dise\u00f1o m\u00e1s robusto mueve la operaci\u00f3n peligrosa fuera del bucle de razonamiento del modelo. El agente puede solicitar la acci\u00f3n, pero un gate de aprobaci\u00f3n controlado por el host determina si la herramienta realmente puede ejecutarse.<\/p>\n\n\n\n

La presentaci\u00f3n apunta a patrones como MCP u otras herramientas controladas por el host, hooks del estilo PreToolUse y aprobaci\u00f3n humana expl\u00edcita para operaciones sensibles.<\/p>\n\n\n\n

La diferencia es arquitect\u00f3nica m\u00e1s que ling\u00fc\u00edstica: un prompt puede sugerir un comportamiento, pero un control fuera del modelo puede imponerlo.<\/p>\n\n\n\n

Haz que el camino seguro sea el camino m\u00e1s f\u00e1cil<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La lecci\u00f3n m\u00e1s amplia de Skill Vetter no es que cada componente de IA necesite otra revisi\u00f3n manual de seguridad. Es casi lo contrario.<\/p>\n\n\n\n

Los componentes de IA reutilizables deben tratarse como parte de la cadena de suministro. Los desarrolladores deben poder ejecutar verificaciones localmente. Los mismos controles deben aplicarse autom\u00e1ticamente en CI. El an\u00e1lisis determinista debe encargarse de los patrones bien comprendidos, mientras que la revisi\u00f3n contextual debe reservarse para comportamientos que realmente requieren interpretaci\u00f3n. Y las operaciones con impacto relevante en producci\u00f3n deben protegerse con controles t\u00e9cnicos fuera del propio prompt. Los siguientes problemas se derivan naturalmente de esa base.<\/p>\n\n\n\n

El equipo est\u00e1 mirando m\u00e1s all\u00e1 de las skills, hacia la cadena de suministro de agentes en un sentido m\u00e1s amplio, incluidos plugins, servidores MCP, reglas, hooks, comandos, agentes y manifiestos. La hoja de ruta tambi\u00e9n apunta a gates m\u00e1s fuertes respaldados por pol\u00edticas, mayor aplicaci\u00f3n a nivel de herramientas mediante aprobaciones, permisos con alcance definido, gateways confiables y registros de auditor\u00eda, y marketplaces donde los componentes de IA compartidos tengan due\u00f1o, versionado y revisi\u00f3n antes de su consumo.<\/p>\n\n\n\n

A medida que la IA se integra m\u00e1s profundamente en el desarrollo de software, proteger \u00fanicamente el c\u00f3digo que produce una IA no ser\u00e1 suficiente. Los flujos de trabajo, las herramientas, los permisos y los componentes reutilizables que rodean al modelo tambi\u00e9n importan. Eso cambia d\u00f3nde necesita operar la seguridad.<\/p>\n\n\n\n

En lugar de a\u00f1adir otra capa de aprobaci\u00f3n despu\u00e9s de la adopci\u00f3n, el objetivo es colocar salvaguardas en los puntos donde las capacidades de IA se crean, se revisan y se distribuyen, y exponer esas salvaguardas a trav\u00e9s de los mismos sistemas de ingenier\u00eda que los desarrolladores ya utilizan.<\/p>\n\n\n\n

El principio es hacer que el camino seguro sea el camino m\u00e1s f\u00e1cil. La adopci\u00f3n de IA puede escalar de forma m\u00e1s sostenible cuando la seguridad forma parte del flujo de trabajo del desarrollador desde el principio, en lugar de ser algo a\u00f1adido a su alrededor despu\u00e9s.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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