Soy David Rodríguez Gallego, fundador de Shynt AI Consulting, AI/LLM Security Engineer y creador de MindGuard. Mi trayectoria profesional comenzó mucho antes de que la Inteligencia Artificial generativa se convirtiera en uno de los grandes motores de transformación tecnológica.
Durante más de quince años he trabajado alrededor de sistemas informáticos, infraestructura, telecomunicaciones, cloud, automatización y desarrollo tecnológico. Esa experiencia me ha permitido conocer la tecnología desde una perspectiva que considero esencial: no solo cómo construir sistemas, sino también cómo funcionan por debajo, dónde fallan y qué ocurre cuando una pieza aparentemente pequeña compromete al conjunto.
Con el tiempo, esa evolución me llevó de la administración de sistemas y las infraestructuras IT hacia la nube, la automatización, la Inteligencia Artificial generativa, los agentes de IA y, finalmente, hacia uno de los campos en los que actualmente centro gran parte de mi trabajo: la ciberseguridad aplicada a LLMs y sistemas agentivos.
De los sistemas y las telecomunicaciones a la seguridad de la IA
Mi base profesional está profundamente ligada a los sistemas, las comunicaciones y la infraestructura. Antes de especializarme en Inteligencia Artificial trabajé durante años con entornos Windows y Linux, redes, servidores, soporte empresarial, sistemas críticos y posteriormente plataformas cloud.
También cuento con una etapa como militar especializado en telecomunicaciones, una experiencia que reforzó aspectos que después han sido especialmente importantes en mi trayectoria tecnológica: disciplina operativa, comunicaciones, resolución de incidencias, trabajo bajo procedimientos y capacidad para actuar en entornos donde la continuidad del servicio importa.
A lo largo de mi carrera he participado en proyectos y servicios tecnológicos vinculados a compañías y organizaciones como IBM, BBVA, Unión Fenosa, Sermicro, Getronics, Vodafone, Cuatro y Caja Rural, además de entornos relacionados con instituciones sanitarias y de investigación como el Hospital Universitario La Paz y centros de Majadahonda.
Una trayectoria construida desde la infraestructura real
Mis primeros años profesionales estuvieron muy centrados en soporte técnico, sistemas microinformáticos, mantenimiento de infraestructura y administración de entornos empresariales. Con el paso del tiempo fui ampliando responsabilidades hacia la coordinación de equipos, la administración de sistemas, cloud y el diseño de soluciones tecnológicas.
Esta evolución me ha permitido trabajar con tecnologías y plataformas de diferentes generaciones, desde infraestructura clásica hasta arquitecturas cloud y sistemas modernos orientados a automatización e Inteligencia Artificial.
- Sistemas: Windows Server, Linux, Ubuntu y Red Hat.
- Cloud: Microsoft Azure, AWS y Google Cloud Platform.
- Infraestructura moderna: Docker, Kubernetes, PostgreSQL, Redis y entornos híbridos.
- Automatización: n8n, Power Automate, Ansible, Terraform, Jenkins y flujos personalizados.
- Observabilidad y datos: Prometheus, Grafana, Kibana, Hadoop, Spark y Kafka.
Cloud, automatización e Inteligencia Artificial
Mi llegada a la Inteligencia Artificial no fue un cambio brusco de profesión, sino la evolución natural de todo lo anterior. Antes de trabajar con agentes y modelos de lenguaje ya diseñaba automatizaciones, administraba infraestructura cloud y desarrollaba soluciones destinadas a reducir tareas repetitivas y mejorar procesos empresariales.
He trabajado como consultor en proyectos relacionados con Microsoft Azure, Power Apps, Power Automate, Power BI, Python e Inteligencia Artificial generativa, además de soluciones basadas en modelos de lenguaje y herramientas generativas.
Actualmente mi trabajo combina ingeniería de software, automatización, arquitectura de sistemas y seguridad utilizando tecnologías como Python, Django, Node.js, React, PostgreSQL, pgvector, Redis, n8n, APIs, MCP y diferentes proveedores de modelos como OpenAI, Anthropic, Gemini y OpenRouter.
Shynt AI Consulting
En 2024 fundé Shynt AI Consulting como evolución natural de este recorrido profesional. Desde Shynt diseño y desarrollo soluciones de Inteligencia Artificial orientadas a automatización, agentes de IA, plataformas SaaS, integración de modelos de lenguaje y sistemas de seguridad.
El objetivo no es introducir Inteligencia Artificial porque esté de moda, sino identificar dónde puede aportar valor real y construir alrededor de ella una arquitectura robusta, escalable, auditable y controlable.
Cuando construir IA lleva inevitablemente a preguntarse cómo protegerla
Cuanto más avanzaban los agentes de IA, más evidente se hacía una cuestión: estamos dando cada vez más capacidades a sistemas que todavía no sabemos proteger completamente.
Un chatbot tradicional responde preguntas. Un agente moderno puede leer información, recordar, navegar, consultar APIs, utilizar herramientas, acceder a datos, delegar tareas, ejecutar código y provocar efectos reales sobre otros sistemas.
Y en ese momento la seguridad deja de ser únicamente una cuestión de proteger el modelo.
- ¿Quién autorizó realmente una acción?
- ¿Puede una página web manipular a un agente?
- ¿Puede un documento contaminar su memoria?
- ¿Qué ocurre si una herramienta devuelve instrucciones maliciosas?
- ¿Puede un agente conservar autoridad después de que el usuario la revoque?
- ¿Cómo sabemos qué ocurrió realmente durante un incidente?
- ¿Qué sucede si el modelo está protegido pero el servidor que lo ejecuta no?
MindGuard
De estas preguntas nace MindGuard, un proyecto de investigación y desarrollo orientado a construir una plataforma de seguridad para LLMs, agentes y sistemas de Inteligencia Artificial.
MindGuard parte de una idea sencilla: no existe una única defensa capaz de proteger por sí sola un sistema agentivo. El modelo es únicamente una pieza dentro de una arquitectura mucho mayor.
1. Seguridad de LLMs y guardrails
Investigación y protección frente a Prompt Injection, jailbreaks, ataques multimodales, manipulación contextual y evasión de controles.
2. Agentic Security
Seguridad de agentes autónomos, Computer Use, Browser Agents, sistemas multiagente, delegación, herramientas y acciones que provocan efectos reales.
3. MCP, A2A, memoria y datos
Análisis de Tool Poisoning, servidores MCP, comunicación entre agentes, RAG Poisoning, Memory Poisoning, procedencia de datos, DLP y exfiltración.
4. Identidad, autorización y runtime
OAuth, OIDC, workload identity, credenciales, Policy Engines, infraestructura de inferencia, GPU, contenedores, aislamiento multi-tenant y seguridad del host.
5. Blue Team y Purple Team para IA
Sensores, observabilidad, correlación, respuesta a incidentes, análisis forense y validación de controles defensivos.
Construir Inteligencia Artificial capaz es relativamente sencillo. Construir Inteligencia Artificial capaz, útil y segura al mismo tiempo es un problema mucho más interesante.
DAVID RODRÍGUEZ GALLEGO
Investigación aplicada, no solo teoría
Una parte importante de mi actividad actual consiste en investigar vulnerabilidades reales, CVE, papers académicos, nuevas superficies de ataque y patrones emergentes en sistemas de Inteligencia Artificial.
Lo que más me interesa no es únicamente comprender cómo funciona una vulnerabilidad concreta, sino descubrir qué error arquitectónico permitió que existiera y dónde puede volver a repetirse.
Esa forma de entender la seguridad es también la base de Neuron Human.
Por qué nace Neuron Human
Neuron Human nace como un espacio para compartir investigación, conocimiento técnico y análisis sobre la nueva generación de amenazas que está apareciendo alrededor de la Inteligencia Artificial.
No pretende convertirse en otro portal que se limite a reproducir titulares. Cuando aparece una nueva vulnerabilidad, un nuevo ataque o un paper relevante, la pregunta realmente interesante no es solamente qué ocurrió.
La pregunta es:
¿Qué nos enseña esta vulnerabilidad sobre cómo estamos construyendo los sistemas de Inteligencia Artificial?
NEURON HUMAN
Formación y aprendizaje continuo
Mi formación ha evolucionado junto con mi trayectoria profesional. Partiendo de los sistemas informáticos, he continuado ampliando conocimientos en cloud, Big Data, desarrollo, automatización, Inteligencia Artificial y ciberseguridad.
- Formación Profesional en Sistemas Informáticos.
- Ingeniería y administración de Google Cloud Platform.
- Administración de Cloudera Data Platform y entornos Big Data.
- Linux y administración de sistemas.
- Programación y robótica.
- Desarrollo y diseño web.
- SEO y marketing digital.
- Inteligencia Artificial generativa.
- Ciberseguridad y Hacking Ético orientado a detección de vulnerabilidades y defensa digital.
Cómo entiendo la tecnología
Después de muchos años trabajando con sistemas, hay una idea que permanece constante: las tecnologías cambian, pero los principios fundamentales no tanto.
Los sistemas deben ser comprensibles. Las decisiones deben poder auditarse. Los permisos deben estar limitados. Los errores deben detectarse. Y cuando algo falla debemos poder reconstruir lo ocurrido.
La Inteligencia Artificial no elimina estas reglas. Las hace todavía más importantes.
Por eso mi trabajo actual se encuentra precisamente en la intersección entre ingeniería, Inteligencia Artificial, automatización, infraestructura y ciberseguridad.
Ahí es donde creo que se encuentra uno de los grandes retos tecnológicos de los próximos años, y es exactamente el problema en el que quiero seguir trabajando.
