La nueva capa de IA examina la flota de forma proactiva, anticipa el impacto de los cambios antes de aplicarlos y permite graduar cuánto puede actuar el sistema bajo los permisos del propio administrador.
Applivery, compañía especializada en Unified Endpoint Management (UEM) y seguridad de endpoints, ha presentado Applivery Intelligence, una nueva capa operativa de inteligencia artificial para la gestión de dispositivos corporativos y su entrada en lo que denomina Autonomous Endpoint Management (AEM) o gestión autónoma de endpoints.
La propuesta parte de una limitación habitual en las herramientas de gestión de dispositivos. Una consola puede recopilar grandes cantidades de información sobre la flota, aplicar políticas o generar alertas, pero sigue dependiendo de alguien que decida dónde mirar, interprete lo que encuentra y determine qué debería ocurrir después.
A medida que una flota crece, pueden aparecer desviaciones de configuración, acumularse permisos o publicarse vulnerabilidades que todavía no se han relacionado con los dispositivos que realmente están expuestos. Según Applivery, el problema no es que los equipos de IT no sepan qué deberían revisar, sino que existen más comprobaciones posibles de las que un equipo puede realizar continuamente.
Applivery Intelligence intenta invertir esa relación. La plataforma puede ejecutar comprobaciones de forma proactiva, presentar hallazgos acompañados de evidencia y ayudar a determinar una respuesta, manteniendo al administrador dentro del proceso cuando hace falta una decisión o aprobación.
A diferencia de una automatización convencional, que ejecuta unas instrucciones previamente definidas, Autonomous Endpoint Management añade la capacidad de analizar el contexto y anticipar las consecuencias de un cambio antes de aplicarlo.
“La plataforma formula las preguntas por sí misma, de manera continua, predice qué efecto tendría una corrección antes de aplicarla y solo te muestra las decisiones que realmente necesitan intervención humana”, explica César Trigo Esteban, CEO y fundador de Applivery.
— César Trigo Esteban, CEO y Fundador de Applivery
Predecir antes de modificar la flota
Uno de los elementos centrales del lanzamiento es Impact Prediction.
La configuración que termina recibiendo un dispositivo puede ser el resultado de distintas políticas, segmentos, audiencias y prioridades. Eso significa que modificar una de ellas puede producir consecuencias que no son evidentes al analizarla por separado.
Applivery Intelligence puede simular esa composición en modo de solo lectura y mostrar qué dispositivos se verían afectados, qué configuraciones aparecerían y cuáles desaparecerían antes de aplicar el cambio.
El mismo contexto puede utilizarse para seguridad. Una vulnerabilidad publicada puede contrastarse con las versiones realmente presentes en la flota, mientras que problemas de configuración, acceso o anomalías pueden detectarse antes de que una auditoría o un incidente obliguen a iniciar la investigación.
El producto conecta estas capacidades a través de cuatro superficies. Chat permite consultar la flota y actuar sobre los resultados; Insights mantiene esa información actualizada; Workflows conecta las señales con procesos y aprobaciones; y Cowork ejecuta comprobaciones periódicas sin esperar a que alguien formule una pregunta.
Applivery resume ese ciclo como “Watch, Find, Predict, Act and Verify”: observar lo que ocurre, identificar lo relevante, anticipar el impacto, actuar y comprobar después el resultado.
Hasta dónde puede actuar la IA
Applivery Intelligence actúa bajo la identidad y los permisos del propio usuario. Si un administrador no tiene autorización para ejecutar una operación desde Applivery, la IA tampoco puede superar esa limitación.
El nivel de autonomía puede ajustarse según la capacidad, pero las operaciones destructivas tienen límites permanentes. Borrar o bloquear un dispositivo, o ejecutar acciones que eliminan información, requiere siempre confirmación explícita.
La compañía también separa la detección del razonamiento generativo cuando necesita un comportamiento predecible. Las comprobaciones proactivas utilizan lógica determinista definida por Applivery y las remediaciones compatibles se basan en acciones versionadas.
Por debajo, un coordinador distribuye el trabajo entre agentes especializados en áreas como compliance, seguridad, análisis de impacto, políticas, analítica, scripting o vulnerabilidades. Cada uno dispone de un conjunto restringido de capacidades y el coordinador no tiene acceso directo a los dispositivos.
La arquitectura parte además de un enfoque API-first. A través de Applivery MCP, su implementación del Model Context Protocol, la compañía expone más de 200 acciones de plataforma a sistemas compatibles manteniendo los permisos y aprobaciones del usuario.
Esto permite que los sistemas de IA puedan interactuar con la infraestructura, mientras que Applivery Intelligence utiliza internamente ese mismo catálogo.
Applivery plantea Autonomous Endpoint Management como el primer paso hacia una visión más amplia del Autonomous Workplace.
Applivery Intelligence está generalmente disponible, con activación progresiva para clientes desde septiembre y durante el cuarto trimestre de 2026.
Sobre Applivery
Applivery es una plataforma de Unified Endpoint Management fundada en 2016 y con sede en Madrid. Su solución permite gestionar dispositivos corporativos Android, AOSP, iOS, iPadOS, macOS y Windows.
La compañía es una solución Android Enterprise EMM validada, cuenta con certificación ISO 27001 y trabaja con organizaciones de distintos sectores que gestionan dispositivos corporativos a través de su plataforma.
Autor: Redacció
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