Nueve plataformas. Una misión: seguridad y cumplimiento que realmente funcionan.

El GRC actual es un cuello de botella. CISO, DPO y AI Officer trabajan en paralelo en vez de colaborar, describen el mismo proceso de negocio tres veces en tres formatos distintos y pierden el 60–80 % de su capacidad en análisis de riesgos manuales, cuestionarios y gap analyses. Las decisiones de riesgo reales nunca se toman. El GRC se convierte en un tigre de papel: hecho para auditores, no para reducir riesgo.

VamiGRC es la primera plataforma GRC del mundo plenamente IA-nativa y agéntica. ISMS · AIMS · PIMS · BCMS · CSMS: cinco sistemas de gestión en un único grafo consultable, gobernado por VamiAI, un asistente que ejecuta el trabajo en lugar de limitarse a describirlo. Cada regulación se convierte en una definición OSCAL Profile. Implemente un control ISO 27001 una sola vez y cumpla automáticamente con NIS2 art. 21, DORA art. 9 y su marco propio. Diez lenses específicas por rol (CISO, DPO, AI Officer, TPRM, auditor, SecOps…) muestran a cada persona el mismo modelo de datos en el lenguaje que entiende. Audit-ready by default, sin heroicidades.

El threat modeling es la disciplina que todo el mundo conoce pero nadie ejecuta bien. Los workshops manuales de STRIDE se alargan semanas. Los diagramas de arquitectura envejecen. Y para los sistemas de IA agéntica —frameworks multi-agente, pipelines RAG, tool-calls autónomos— hasta ahora no existía ningún enfoque estructurado. Hasta que llegó MAESTRO y con él las herramientas capaces de ejecutarlo.

VamiThreat mapea su arquitectura de sistema, identifica threat actors y genera planes de remediación priorizados, de forma conversacional, en minutos y no en meses. STRIDE para aplicaciones clásicas, MAESTRO para sistemas de IA agéntica sobre el modelo de 7 capas del CSA AI Safety Working Group y el OWASP LLM Top 10. Cada amenaza identificada se mapea automáticamente a MITRE ATT&CK v15 con asociaciones reales a grupos adversarios. Ingesta automática de Mermaid, drawio, C4 y Architecture-as-Code. Playbooks de remediación developer-ready con snippets de código y ejemplos de IaC que aterrizan directamente en Jira. Executive Risk Reports en un clic, listos para el board, auditorías NIS2 e ISO 27005.

Cada día, los empleados alimentan ChatGPT, Claude y Copilot con datos que sus equipos de cumplimiento nunca llegan a ver: datos de clientes, claves API, nombres en clave internos, código fuente, expedientes de personal. El art. 4 del EU AI Act exige AI Literacy. El art. 21 de NIS2 exige proteger la información en la cadena de suministro. Y nadie sabe con exactitud qué empleado ha filtrado qué secreto a qué LLM.

VamiGuard es una extensión de navegador que detecta PII, claves API, contraseñas y tokens en sus prompts antes de que lleguen al chatbot. La detección se ejecuta íntegramente en local en el navegador mediante regex; no se recolecta nada ni se envía nada a un servidor. Los valores detectados se sustituyen por marcadores estables (<TOKEN_1>, <EMAIL_3>) que se envían y son procesados por el LLM. Cuando la respuesta contiene los mismos marcadores, VamiGuard restaura los valores originales y usted obtiene código funcional listo para copiar. Open source, licencia Apache 2.0, gratuito y sin telemetría. Soporta ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot, Gemini, Grok y DeepSeek.

El SAST lee el código, pero los atacantes nunca lo ven. El análisis estático encuentra lo que está en el código fuente; no encuentra lo que ocurre en tiempo de ejecución: la autenticación mal configurada, la inyección detrás del login, el endpoint de API que en producción se comporta de forma muy distinta a como aparece en el repositorio. Y los escáneres DAST clásicos ahogan al equipo en falsos positivos, hasta que nadie vuelve a mirar.

VamiDAST prueba su aplicación en ejecución desde fuera —como black-box, sin acceso al código fuente—. Los ataques simulados y el análisis en tiempo de ejecución (Runtime Analysis) sacan a la luz vulnerabilidades que solo aparecen en operación: inyección, autenticación defectuosa (Broken Authentication), errores de configuración, tanto en aplicaciones web como en APIs. El machine learning mejora la detección y reduce la tasa de falsos positivos, para que su equipo trabaje sobre findings reales en vez de sobre ruido. VamiDAST complementa el análisis estático de código (SAST) y VamiAppSec con la perspectiva desde fuera, y se ejecuta de forma continua en su pipeline CI/CD: cada build se prueba, no solo cada trimestre.

La concienciación en seguridad rara vez falla por el contenido: falla por la audiencia. La dirección no necesita reglas de firewall, el departamento legal no necesita una simulación de phishing para admins y RR. HH. no necesita hardening de Kubernetes. Un único curso para todos aburre a unos y desborda a otros, y cuando el auditor pide evidencias, el progreso formativo solo existe en un PDF de hace dos años.

VamiAcademy es una plataforma de e-learning asistida por IA para formaciones de seguridad informática y cumplimiento. En lugar de un único curso para todos, ofrece itinerarios de aprendizaje específicos por audiencia —para dirección, IT, legal y RR. HH.—, cada uno en el lenguaje y la profundidad que corresponde al rol. El progreso queda documentado de forma auditable y desemboca en certificados que puede presentar directamente ante un auditor. Los contenidos están alineados con NIS2, DORA, el AI Act y el RGPD: evidencias de concienciación que encajan con la regulación. Disponible como SaaS o self-hosted en su propio centro de datos. Software Made in Germany – Hosting in Germany.