# Casos de uso · Aegis Latent Core

> Cuatro situaciones típicas —banca, salud, empresas con mucha IA y sector público— explicadas con el problema, cómo ayuda Aegis y qué sigue siendo responsabilidad de cada organización.

- URL: https://aegis-latent-core.vercel.app/casos-de-uso
- Para: Responsables de negocio, riesgo y cumplimiento.
- Actualizado: 2026-09-27
- Idioma: español

Patrones de despliegue, no referencias de clientes: el proyecto no tiene clientes que citar todavía.

## Servicios financieros

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**Problema.** Un asistente con IA atiende a clientes y a analistas. Seis meses después, cumplimiento pregunta qué se le dijo exactamente al modelo y qué respondió. Hoy la respuesta sale de una base de datos que los administradores pueden editar.

**Cómo encaja Aegis:**

- El gateway se interpone entre sus aplicaciones y el proveedor (OpenAI-compat o Anthropic nativo).
- Cada llamada, también las rechazadas, se confirma en una cadena firmada antes de responder.
- Un auditor verifica un registro divulgado contra una raíz MMR que obtuvo por su cuenta, sin confiar en usted.
- El registro durable y ordenado dentro del proceso es un insumo para su audit trail bajo SEC 17a-4 (alternativa de 2022).

**Queda de su lado:** Medios WORM, retención por tipo de registro, tercero designado, trazabilidad de reloj RTS 25 y registro de órdenes RTS 24.

## Salud y ciencias de la vida

_Hospitales · aseguradoras de salud · farma_

**Problema.** Un copiloto clínico o administrativo procesa texto que puede contener identificadores de pacientes. Necesita demostrar qué salió hacia el proveedor del modelo y que el registro no se ha tocado.

**Cómo encaja Aegis:**

- Redacción PHI/PCI opt-in antes del proveedor (AEGIS_PHI_DEIDENTIFY / AEGIS_PCI_SCRUB, apagadas por defecto).
- El WAL guarda hashes de los cuerpos en el path declarado, no los cuerpos.
- Borrado criptográfico por sujeto opt-in, sin romper la raíz MMR ni las pruebas emitidas.
- Evidencia relevante para controles de auditoría §164.312(b) e integridad §164.312(c).

**Queda de su lado:** Determinar si hay PHI y si necesita BAA; la redacción por patrones no es el método Safe Harbor completo ni una determinación experta.

## Plataformas de inferencia y producto con IA

_Equipos de plataforma · SaaS con IA · proveedores de inferencia_

**Problema.** Varias aplicaciones y equipos llaman a varios proveedores de modelos. Seguridad quiere un punto de control único, y producto no quiere reescribir los SDK.

**Cómo encaja Aegis:**

- Cambio de una variable (OPENAI_BASE_URL) o drop-in de Python / SDK TypeScript nativo del proveedor.
- Admisión, límites de cuerpo, WAF de capa 1, rate limiting Redis y allowlist de egress en un solo sitio.
- Streaming SSE acotado: +20,1 MB RSS medidos para 1 000 streams concurrentes en proceso.
- Fail-closed: si falta el firmante o el limitador, no hay servicio sin evidencia.

**Queda de su lado:** Capacidad y HA en su topología: un proceso por WAL; no hay orden global entre réplicas. Re-mida en su entorno antes de planificar.

## Sector público y entornos aislados

_Administraciones · entornos regulados sin conexión_

**Problema.** El sistema debe correr sin salida a internet y la evidencia debe poder verificarse sin llamar a ningún servidor del proveedor.

**Cómo encaja Aegis:**

- Autoalojado: imagen GHCR firmada, assets del release con SHA256SUMS, o desde el código.
- Verificación offline con un verificador de 313 líneas de Python puro, o su gemelo TypeScript.
- Firma Ed25519 o ML-DSA-65 configurable para no-repudio con custodia externa de la clave.
- Perfiles seccomp y AppArmor en deploy/ como punto de partida.

**Queda de su lado:** No hay autorización FedRAMP ni IL5/IL6, ni validación FIPS 140. El ATO, el SSP y la frontera de autorización son de la agencia.

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