Los agentes trabajan dentro de los workflows
Cada agente tiene un objetivo, entradas y salidas definidas y herramientas con acceso acotado, y actúa solo dentro del proceso al que pertenece.
Seguridad
Lleva la IA a producción sin perder el control.
Mogno es un AI Operating System gobernado. Cada app, agente, workflow e integración se ejecuta bajo un mismo modelo de aislamiento por tenant, permisos, aprobaciones humanas, credenciales cifradas y auditoría. Así el negocio avanza rápido, mientras TI mantiene el control de los datos, la seguridad y lo que entra en producción.
Pensado para la revisión de seguridad: aislamiento por tenant, acceso por rol, credenciales cifradas, código en sandbox, aprobaciones humanas y auditoría completa.
Gobernanza
Un solo modelo de gobernanza para todo lo que tus equipos construyen
La IA sin gobernanza genera exposición real: acciones sin aprobación, credenciales en el lugar equivocado y código que nadie revisó. Mogno cierra esa brecha haciendo de los controles la arquitectura. Apps, agentes, workflows, datos e integraciones comparten el mismo modelo de tenant, permisos y auditoría desde la primera app, y nada llega a producción por fuera de él.
Activo por defecto
Gobernanza de IA
IA que actúa dentro del workflow, nunca por fuera
Los agentes de Mogno son participantes gobernados de un proceso, no un chat aparte. Proponen, resumen, extraen, comparan y preparan, y la gobernanza decide qué puede ejecutar cada uno por su cuenta.
Las acciones sensibles esperan aprobación
Aprobar un pago, un contrato o una escritura en el sistema de registro siempre espera a una persona designada, según la política.
Permisos y datos acotados
Cada agente accede solo a las tablas, archivos y sistemas que le fueron concedidos, y nada más allá de ese permiso.
Registros de ejecución estructurados
Cada acción que realiza un agente queda registrada con su contexto y resultado, para revisar cualquier decisión después.
Estándar corporativo
Hecho para pasar una revisión de seguridad, no solo una demo
Las preguntas que tus equipos de seguridad, datos e infraestructura le hacen a cualquier proveedor, respondidas de entrada: cómo se protegen los datos, qué pasa cuando algo falla, cómo se manejan los incidentes y cómo se mantienen bajo control las integraciones.
01 Límites de datos
Protección de datos y privacidad
- Los datos del tenant quedan en esquemas dedicados, con límites de datos acordados antes de cualquier piloto.
- Las políticas de retención y los registros de auditoría con tratamiento de datos personales mantienen esa información bajo control durante todo su ciclo de vida.
- Las credenciales nunca entran en los prompts, y Mogno no entrena modelos con tus datos.
02 Puntos de recuperación
Continuidad del negocio y recuperación
- Las sesiones de agentes y los workflows tienen puntos de recuperación y retoman desde el último paso completado.
- El almacenamiento de archivos está versionado, y la plataforma está hecha para seguir funcionando si falla un nodo.
- Comprobaciones de estado nocturnas monitorean a los proveedores de modelos, los datos y los servicios.
03 Listo para SIEM
Respuesta a incidentes y monitoreo
- Cada acción sensible emite registros estructurados y telemetría, listos para tu SIEM.
- El límite de solicitudes y el bloqueo de cuenta frenan el uso indebido de credenciales.
- Runbooks documentados cubren incidentes de autenticación y compromiso de cuentas.
04 Solo lectura al inicio
Seguridad de integración y API
- Las integraciones empiezan solo con lectura, y nada se escribe de vuelta sin aprobación explícita.
- Las claves de API tienen alcance por workspace, se almacenan como hash y se pueden revocar en cualquier momento.
- Cada app y agente accede solo a los sistemas que le fueron concedidos.
Cómo se configura la gobernanza
La gobernanza se configura y se revisa antes de que algo entre en producción
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Configurar la gobernanza
Primero se configuran los workspaces y entornos, los roles y permisos, las políticas de credenciales y datos, y las integraciones autorizadas.
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Revisar antes de salir a producción
Seguridad revisa permisos, aprobaciones y a qué accede cada app y agente, y da el visto bueno antes de publicar.
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Entrar en producción con auditoría activa
El workflow llega a producción con registro, aprobaciones y observabilidad activos desde la primera ejecución.
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Evidencia y expansión
Las pistas de auditoría, los runbooks y las respuestas a tu cuestionario de seguridad respaldan la revisión, y el mismo modelo se traslada al siguiente workflow.
Preguntas frecuentes
Lo que preguntan los equipos de seguridad y TI
¿Dónde se guardan nuestros datos y cómo se aíslan?
Cada cliente se ejecuta en su propio tenant, con los datos relacionales en esquemas dedicados y el tenant siempre identificado por la sesión en el servidor, y por eso los datos de un cliente nunca se mezclan con los de otro.
¿Cómo llegan los prompts y los datos a los modelos de IA?
A través de la plataforma, bajo los mismos controles que todo lo demás. Los agentes ven solo los datos que sus permisos permiten, las credenciales quedan fuera del contexto del modelo y cada llamada al modelo queda trazada, con el uso y el costo de tokens visibles para TI.
¿Cómo protegen las credenciales y las claves?
Las credenciales se cifran en reposo y solo se usan en el servidor, en el momento de la ejecución. Nunca entran en el contexto del agente ni en el código de la app, y la visibilidad se limita por workspace.
¿Cómo mantienen seguras las apps y el código generados por IA?
El código personalizado se verifica contra patrones peligrosos antes de guardarse y corre en un sandbox aislado, y las apps generadas se protegen contra los patrones de inyección más comunes en el momento de compilación.
¿Quedamos atados? ¿Podemos exportar nuestras apps y datos?
Sin lock-in. Tus apps y datos siguen siendo tuyos y puedes exportarlos cuando quieras. Tampoco quedas atado a la identidad ni al stack de modelos de una sola nube.
¿Nos acompañan en la revisión de seguridad y el cuestionario?
Sí. Respondemos tu cuestionario de seguridad y podemos compartir un paquete de arquitectura y runbooks durante la evaluación, junto con un piloto con límites de datos acordados y criterios de éxito definidos.
¿Dónde está alojada la plataforma y cómo se maneja la residencia de datos?
Mogno corre sobre infraestructura de nube corporativa, y los límites de datos y la residencia de tu workspace se acuerdan antes del piloto, para que sepas dónde están tus datos.
¿Entrenan modelos de IA con nuestros datos?
No. Mogno orquesta la IA dentro de tus workflows, no entrena modelos con tus datos.
Empezar
Lleva la IA a producción con el respaldo de tu equipo de seguridad.
Mira cómo Mogno ejecuta apps, agentes y workflows bajo un mismo modelo gobernado, con el aislamiento por tenant, las aprobaciones y la auditoría que tu equipo de seguridad necesita, en una demostración en vivo.