La ciberseguretat s'ha convertit en un dels usos empresarials més valorats de la IA generativa, sobretot des que Anthropic va demostrar amb Mythos que els seus models podien detectar vulnerabilitats de programari i analitzar codi maliciós amb una precisió notable, encara que a un cost d'API que diversos analistes consideren elevat per a moltes empreses.
Segons van informar TechRepublic i NewsBytesApp el 17 de juliol, Microsoft prepara el llançament de Project Perception, una plataforma de ciberseguretat basada en IA pensada per detectar i corregir vulnerabilitats de programari amb rapidesa. L'eina combina models de Microsoft, OpenAI i Anthropic mitjançant un sistema d'encaminament intel·ligent que assigna cada tasca de seguretat al model més adequat, amb l'objectiu de mantenir els costos sota control. Segons les mateixes fonts, Microsoft aspira a oferir "una detecció de vulnerabilitats potent, similar a la que ofereix Mythos d'Anthropic, però a un preu que funcioni per a les empreses", tot i que cap dels dos mitjans detalla xifres concretes de preus. El llançament es preveu "tan aviat com aquest mateix mes" i s'emmarca en l'aposta estratègica de Microsoft per la seguretat basada en IA sota la direcció de la seva nova responsable de seguretat, Hayete Gallot.
La notícia és rellevant perquè mostra com Microsoft busca competir amb Anthropic en un nínxol —la ciberseguretat assistida per IA— on aquesta última s'havia consolidat com a referent, i ho fa combinant els models de diversos proveïdors, inclosos els d'Anthropic i OpenAI, en un mateix producte comercial. La jugada també suggereix que Microsoft podria patir menys escrutini regulatori als Estats Units per llançar aquest tipus d'eina que altres competidors.
Cap font consultada no aporta xifres concretes de preus ni detalls tècnics precisos sobre com funciona exactament el sistema d'encaminament entre models. Tampoc es coneix una data de llançament definitiva més enllà de l'estimació genèrica "aquest mes", ni s'ha confirmat com respondrà Anthropic davant d'un producte que integra els seus propis models per competir-hi indirectament.