Las herramientas de SAST de IA utilizan la IA para analizar el código como lo haría un ingeniero de seguridad, detectando fallos en la lógica de negocio, control de acceso roto, cadenas de exploits de varios pasos y vulnerabilidades que los escáneres basados en patrones no detectan estructuralmente. Algunas utilizan la IA en lugar del motor de reglas por completo, mientras que otras superponen la IA sobre un escáner determinista. Algunas hacen ambas cosas como productos separados, ya que los dos enfoques tienen diferentes casos de uso y beneficios.
Esta recopilación cubre 10 herramientas que incorporan la IA en el análisis estático de código. Las herramientas se agrupan según cómo participa la IA en la detección: herramientas nativas de IA donde un modelo de razonamiento realiza la detección, herramientas asistidas por IA donde la IA extiende o asiste a un motor determinista, y una plataforma que ofrece ambos.
TL;DR
Aikido es una de las dos únicas herramientas de esta lista que ofrece tanto un escáner SAST determinista asistido por IA como un producto de detección nativo de IA (AI Code Audit) separado que razona de forma independiente sobre la lógica de negocio, el control de acceso y las cadenas de exploits. La mayoría de las herramientas solo ofrecen uno de estos. AI Code Audit proporciona detección de grado pentest de IA a un precio más bajo. Muchos de los proveedores tradicionales ofrecen detección determinista con IA añadida posteriormente para el triaje o la extensión de lenguaje. Aikido le ofrece ambos como productos distintos en una única plataforma.
¿Qué es AI SAST?
No todas las herramientas comercializadas como "SAST de IA" utilizan la IA de la misma manera.
Las herramientas de SAST nativas de IA utilizan un modelo de razonamiento como motor de detección principal. No hay un motor de reglas subyacente, como en el SAST tradicional. Ejemplos de proveedores que ofrecen SAST nativo de IA moderno incluyen Aikido Security, BlackDuck, ZeroPath, Corgea, AISLE y Depthfirst. La IA lee el código y encuentra vulnerabilidades, como lo haría un ingeniero senior. Como resultado, el SAST nativo de IA puede detectar vulnerabilidades más complejas, incluyendo:
- Vulnerabilidades de lógica de negocio
- autenticación rota
- Faltas de comprobaciones de autorización
- Condiciones de carrera
- Ataques de temporización
- IDORs
Las herramientas de SAST asistidas por IA mantienen un motor determinista para la detección y añaden IA para el triaje, la extensión de cobertura a lenguajes no compatibles o la remediación. Dado que la IA no lee toda la base de código, los resultados están disponibles más rápido. Aunque generalmente no encuentra tantas vulnerabilidades como el SAST nativo de IA, es mucho más barato y, en consecuencia, más escalable. Ejemplos en esta lista incluyen Aikido Security, Black Duck, Checkmarx, Snyk Code, GitHub Advanced Security y Endor Labs.
Las herramientas de SAST nativas de IA y SAST deterministas tienen roles diferentes en el stack de seguridad. La IA en el triaje reduce el ruido, mientras que la IA en la detección amplía la cobertura a clases de vulnerabilidades que las reglas no pueden expresar. Tener ambos significa que obtiene un escaneo reproducible basado en reglas en cada commit y razonamiento impulsado por IA bajo demanda, sin tener que integrar dos proveedores.
Lea nuestra publicación de blog sobre SAST de IA para saber cómo funciona y los diferentes tipos de SAST de IA.
Elegir la herramienta de SAST de IA adecuada para su equipo
Al evaluar herramientas de SAST de IA, primero, debe decidir su caso de uso
¿Tiene una herramienta SAST, pero quiere incorporar IA para un mejor triaje y auto-corrección? Las herramientas asistidas por IA ofrecen un buen punto de partida. Pero si quiere ir más allá del SAST tradicional y que una IA encuentre vulnerabilidades de lógica de negocio y control de acceso, probablemente querrá SAST nativo de IA. Si quiere ambos, ¿los quiere integrados en una única plataforma, o puede aceptar tener proveedores adicionales en su stack de seguridad?
A continuación, debe filtrar el ruido y averiguar qué ofrece realmente la herramienta de SAST de IA de cada proveedor. Al describir su producto de SAST de IA, ¿cuánta IA se utiliza en la detección frente al triaje y la remediación? La detección indica SAST nativo de IA, mientras que el triaje y la remediación por sí solos significan que es SAST asistido por IA. Nuestra lista de las 10 mejores a continuación describe claramente qué tipo de características de IA ofrece cada empresa.
Una vez que decida qué tipo de herramienta necesita, puede acotar la búsqueda en función de las características:
- ¿Se adapta la herramienta a su configuración de SCM y CI/CD?
- ¿Cómo escala el precio con el tamaño de su equipo?
- ¿Cuál es la tasa de falsos positivos en su base de código real, no en la aplicación de demostración del proveedor?
Comparativa de las mejores herramientas SAST de IA
Herramientas SAST nativas de IA duales y SAST asistidas por IA
Plataformas que ofrecen herramientas SAST nativas de IA y SAST asistidas por IA por separado, proporcionando pruebas deterministas junto con una revisión de IA más reciente.
1. Aikido Security
Aikido Security es una plataforma de seguridad poco común que ofrece SAST nativas de IA y SAST tradicionales asistidas por IA, cubriendo las necesidades de equipos con diferentes flujos de trabajo.
análisis de código con IA ofrece un análisis de seguridad al nivel de las pruebas de penetración aplicado directamente al código fuente. Pero, a diferencia de pentesting de IA, no necesitas una URL de prueba ni un entorno en producción. Para configurarlo, solo tienes que concederle acceso al repositorio. Varios agentes de seguridad trabajan conjuntamente en tu código fuente, encadenando el contexto entre archivos y módulos para detectar el tipo de problemas que los escáneres basados en patrones, por su propia naturaleza, no pueden detectar.
Los agentes de IA razonan sobre la intención, siguiendo referencias entre archivos, rastrean el flujo de datos a través de los límites del servicio y analizan monorepos con múltiples servicios o paquetes de extremo a extremo. La lista completa de cobertura abarca control de acceso (IDORs/BOLA, escalada de privilegios), fallos de inyección (SQL, NoSQL, inyección de comandos, RCE, SSTI), XSS/CSRF/redirecciones abiertas, lógica de autenticación y sesión, SSRF/deserialización/manejo de archivos, fallos criptográficos y fallos de lógica de negocio.
análisis de código con IA llega a rutas de código en las que no es posible realizar una prueba de penetración en entorno de producción de forma segura. AI Code Audit detecta hasta un 80 % de los problemas que encontraría una prueba de penetración realizada por un humano, a aproximadamente una décima parte del coste. Detecta patrones de DoS y ReDoS a partir del código fuente sin bloquear una aplicación en producción, y puede revisar código con «feature flags» que aún no se haya lanzado públicamente. Además, funciona con todos los lenguajes sin limitaciones, incluidos los heredados y los más especializados, como Fortran, COBOL, VB6, RPG, Gleam y Solidity. Su cobertura se extiende más allá de las aplicaciones web a las aplicaciones móviles, los contratos inteligentes, las aplicaciones de escritorio y la infraestructura como código (IaC).
Aikido también ofrece un escáner SAST determinista. Está integrado con IA desde el primer día, con reducción de ruido impulsada por IA, diseñado para ejecutarse en cada commit. Los LLM de Aikido reducen el ruido y los falsos positivos en comparación con otras herramientas SAST en más del 90%. Cuando la herramienta SAST encuentra una vulnerabilidad y hay una solución disponible, la corrección automática con IA adjunta el 'diff' sugerido al comentario para que pueda revisarlo y confirmarlo de inmediato, o abre un PR dedicado cuya metadata puede ajustar para que coincida con sus directrices de contribución. Puede ajustar cualquier corrección generada con seguimientos en lenguaje natural para que coincida con sus estándares, y escribir comprobaciones de código personalizadas en inglés simple en lugar de expresiones regulares.
Aikido está construido con una filosofía 'developer-first', por lo que los hallazgos aparecen donde trabajan los desarrolladores. Los plugins IDE para VS Code y otros editores escanean al abrir y guardar archivos, resaltan los problemas en línea y los listan en un panel de Aikido. Al pasar el ratón sobre un hallazgo, puede evaluar su impacto con AutoTriage, y la corrección automática con IA muestra una vista previa lado a lado que aplica in situ, después de lo cual el archivo se vuelve a escanear para confirmar que el problema se ha resuelto. Todo se dirige a las herramientas que los equipos ya utilizan. Aikido se conecta a Jira Cloud, Linear, Slack, Bitbucket y Azure DevOps, y puede insertar IDs de tickets de Jira en los títulos de los PR de corrección automática con IA para la trazabilidad entre correcciones y tickets.
Para los equipos que también desean validación en tiempo de ejecución, Aikido Pentest ejecuta el mismo motor agéntico contra un objetivo en vivo que AI Code Audit, y ambos productos se complementan. Utilice Code Audit para el razonamiento a nivel de código fuente bajo demanda y Pentest para la prueba de explotabilidad en vivo cuando tenga un entorno de prueba en ejecución.
Ideal para: Equipos que desean un razonamiento de código con profundidad de pentest sin configuración de entorno, bajo demanda y a una fracción del coste de un pentest, con hallazgos que cubren fallos de lógica de negocio y control de acceso en cualquier lenguaje.
Descubra la pila completa de revisión de código estático de Aikido:
2. Black Duck
Black Duck es la otra plataforma de esta lista que ofrece tanto SAST nativo de IA como SAST asistido por IA.
Black Duck Signal es el escáner nativo de IA, disponible desde marzo de 2026. Al igual que AI Code Audit de Aikido, utiliza una arquitectura agéntica (múltiples agentes basados en roles y tareas en lugar de un único modelo) impulsada por ContextAI, el modelo de seguridad de Black Duck. Signal se ejecuta de forma independiente y alimenta sus hallazgos a su plataforma Polaris, donde también puede añadir análisis de alcanzabilidad sobre los hallazgos SAST deterministas para priorizar lo que es realmente explotable.
El SAST determinista de Black Duck se vende como Coverity (on-prem) o como la plataforma Polaris (SaaS), donde la capacidad SAST se entrega como Polaris fAST Static. La asistencia de IA sobre su SAST determinista proviene de Black Duck Assist, integrado tanto en la plataforma Polaris como en el plugin IDE Code Sight. Assist genera resúmenes en lenguaje sencillo de los hallazgos de SAST, sugiere correcciones de código que los desarrolladores pueden pegar en su trabajo y permite a los desarrolladores hacer preguntas en lenguaje natural sobre los resultados de sus escaneos. Funciona en VS Code, Visual Studio, IntelliJ, Eclipse, Cursor y Windsurf.
Sin embargo, aunque Black Duck es una de las pocas empresas con SAST nativo de IA y SAST asistido por IA, los dos productos están unidos en la capa de informes en lugar de unificados de forma nativa, ya que Signal aparece en Polaris a través de Análisis Externo en lugar de ejecutarse como un único motor. Coverity en sí es lento, y muchos equipos evitan ejecutarlo en cada 'commit' debido al tiempo de escaneo. Por lo tanto, como herramienta SAST determinista, no funciona para equipos de rápido movimiento que también desean asegurar cada 'commit'.
Ninguno de los productos tiene precios públicos, por lo que se queda atrapado en un cronograma de ventas empresariales y su precio es acorde. La plataforma más amplia abarca Polaris, Coverity, Signal, SCA, DAST, IAST, fuzzing y ASPM, lo que es pesado de implementar y gestionar (y de entender todas sus ofertas). La plataforma requiere infraestructura dedicada y esfuerzo administrativo porque está diseñada para equipos de seguridad empresarial centralizados en lugar de desarrolladores individuales.
Ideal para: Grandes empresas en industrias reguladas que desean un motor determinista con énfasis en el cumplimiento junto con un escáner nativo de IA separado, y que cuentan con el presupuesto y el personal para una plataforma empresarial.
Herramientas SAST nativas de IA
Las herramientas SAST nativas de IA utilizan una IA para leer código y encontrar vulnerabilidades. Estas herramientas utilizan un modelo de razonamiento como motor de detección principal. En lugar de la coincidencia de patrones, la IA realiza la detección.
3. ZeroPath
Fundada por ingenieros de seguridad ex-Tesla Red Team y ex-Google, ZeroPath combina LLM con análisis de programas para escanear 'pull requests' en busca de vulnerabilidades.
ZeroPath le permite dirigir la detección en inglés simple. Las políticas en lenguaje natural son reglas específicas de la organización, como "marcar cualquier endpoint de API que no verifique los permisos de usuario". El mismo mecanismo reduce el ruido a la inversa. Puede indicar al escáner que ciertas entradas se han saneado previamente o que los problemas de autenticación rota están fuera de alcance, y lo tiene en cuenta en el siguiente escaneo.
ZeroPath también integra los resultados en el flujo de trabajo de los desarrolladores, publicándolos como comentarios en los PR. Para la remediación, ZeroPath genera un parche, lo valida, resuelve el problema sin romper el comportamiento existente y permite aplicarlo con un solo clic, abriendo un PR con la corrección. Puede modificar una corrección generada con comandos en lenguaje natural como "hacer esto seguro para asincronía". El asistente "Zero" responde preguntas sobre cualquier hallazgo, como por qué es vulnerable o cómo podría explotarse, y un servidor MCP de código abierto muestra los hallazgos dentro de Claude, Cursor y Windsurf.
El escaneo de PR es solo 'diff', lo que significa que escanea las líneas modificadas en lugar de la base de código completa en cada 'pull request'. Si existe una vulnerabilidad en código no modificado que un PR ahora hace alcanzable, el escaneo del PR podría pasarla por alto. La cobertura de idiomas se sitúa en torno a los 16 lenguajes, lo cual es más limitado que los 30 o más que ofrecen algunos competidores. La empresa es joven y carece de la escala empresarial y la madurez de soporte de proveedores más grandes.
ZeroPath también ha lanzado recientemente capacidades DAST y de validación en tiempo de ejecución, pero no cubre SAST determinista.
Ideal para: Equipos de desarrolladores que desean solo escaneo de PR nativo de IA con una configuración mínima y se sienten cómodos con un proveedor más joven y de rápido movimiento.
4. Corgea
Corgea es otra herramienta SAST nativa de IA. Su motor CodeIQ combina el razonamiento de LLM con el análisis AST para la detección. PolicyIQ permite a los equipos definir el contexto de negocio en lenguaje natural, y la empresa ha ajustado su propio LLM para despliegues empresariales y en la nube privada. El análisis de alcanzabilidad rastrea las rutas en tiempo de ejecución desde los puntos de entrada públicos hasta el código explotable, para que los equipos puedan priorizar lo que los atacantes pueden realmente alcanzar. Entre sus clientes se incluyen Zapier, epilot, Sonae, YAGEO y First Resonance.
En cuanto al rendimiento, una revisión independiente de pentester confirmó que Corgea encuentra vulnerabilidades reales, pero se clasificó por detrás de ZeroPath para ese conjunto de datos específico. La misma revisión encontró que en configuraciones políglotas o de monorepo, Corgea intenta identificar y centrarse en la aplicación dominante e ignora silenciosamente el resto del código. Si tiene una API de Python y un frontend de TypeScript en el mismo repositorio, es posible que solo escanee uno. No se publican detalles sobre los datos de entrenamiento, la metodología de evaluación o la arquitectura del modelo para el LLM ajustado.
Corgea cubre más de 20 lenguajes, pero menos que otras herramientas, especialmente en el ámbito empresarial. Sin embargo, Corgea es más asequible que algunas alternativas. Los precios comienzan con un nivel gratuito permanente para desarrolladores individuales, con planes de pago de 39 y 49 dólares por desarrollador al mes, y precios empresariales personalizados.
Ideal para equipos más pequeños y desarrolladores individuales que desean probar SAST nativo de IA sin un proceso de ventas, y que trabajan principalmente en repositorios de un solo lenguaje.
5. AISLE
AISLE es otra herramienta SAST nativa de IA con agentes de razonamiento que se verifican mutuamente antes de presentar un hallazgo. Construida de forma nativa en IA desde cero, no hay reglas estáticas subyacentes. Afirma funcionar con cualquier lenguaje y cualquier base de código. Como un actor más reciente, AISLE ha trabajado para establecer su credibilidad escaneando varias docenas de proyectos de código abierto, incluyendo Firefox, y publicando las CVEs que ha encontrado.
Si bien los hallazgos de CVE son prometedores, no hay documentación pública, por lo que no se puede ver cómo funciona el producto hasta que se realiza una demostración. Toda la evidencia se concentra en bibliotecas C/C++ de código abierto reforzadas, lo cual es excelente para bases de código C++ pero dice menos sobre cómo funciona en un entorno que utiliza Java o lenguajes interpretados.
El acceso es solo para empresas a través de una demostración y una prueba de valor de dos semanas, sin opción de autoservicio ni precios públicos. AISLE no tiene una herramienta SAST determinista, que se deseará para obtener resultados consistentes y para el control de acceso en CI.
Ideal para: Organizaciones que protegen grandes bases de código C/C++ o proyectos de infraestructura crítica donde la detección de vulnerabilidades nuevas y profundas importa más que la reproducibilidad basada en reglas.
6. Depthfirst
Depthfirst ofrece una perspectiva diferente sobre el SAST de IA con su producto Code. Code ejecuta un ciclo de vida agéntico de cuatro etapas: encuentra vulnerabilidades, luego valida, luego corrige y luego verifica. El paso inusual es la etapa de validación, que ejecuta una prueba dinámica contra una instancia en ejecución de su aplicación antes de presentar un hallazgo.
La etapa de corrección genera automáticamente una solicitud de extracción (pull request) para cada vulnerabilidad confirmada, con cambios de código escritos para coincidir con las convenciones de su base de código. La etapa de verificación reproduce el ataque original contra la aplicación en ejecución después de que se fusiona la corrección, y Depthfirst solo marca una vulnerabilidad como resuelta cuando la explotación realmente falla en la aplicación en vivo, no solo cuando el código cambia. El flujo, que combina la detección SAST con la validación de pentest y el re-ataque posterior a la fusión, sitúa a Depthfirst más cerca del SAST de IA fusionado con pentesting de IA que del análisis puro solo de código fuente.
Debido a que la etapa de validación ejecuta una prueba dinámica, se necesita un entorno desplegable para obtener el valor completo. Debido a que la sobrecarga de configuración (y el coste potencial) empuja la herramienta al territorio del pentest, Depthfirst puede no ser adecuado para equipos que buscan un escaneo solo de código fuente. Si se desean agentes de IA ejecutándose contra su entorno en vivo, es posible que se desee comparar con otras herramientas de pentesting de IA.
En cuanto al coste, no hay precios transparentes de autoservicio. No hay documentación pública ni una capa gratuita, por lo que la única vía de entrada es una solicitud de demostración si se desea obtener más información o probarlo.
Ideal para: Equipos que desean hallazgos validados por explotación y están dispuestos a proporcionar un entorno de aplicación en ejecución junto con el acceso al código fuente.
Herramientas SAST asistidas por IA
Estas herramientas mantienen un motor determinista para la detección y añaden IA para el triaje, la extensión de cobertura a lenguajes no soportados o la remediación. Un motor de coincidencia de patrones utiliza reglas para encontrar las vulnerabilidades, mientras que la IA generalmente soporta el triaje, la reducción de falsos positivos y las funciones de auto-corrección.
7. Checkmarx
Checkmarx escanea código para organizaciones en industrias reguladas, y su SAST, con análisis de taint y seguimiento de flujo de datos a través de aplicaciones multicapa, es una herramienta de larga trayectoria en el sector. La detección central de Checkmarx se ejecuta en CxQL (Checkmarx Query Language), su lenguaje propietario para escribir reglas de detección SAST.
Checkmarx lanzó AI SAST en marzo de 2026 como un motor híbrido que combina LLMs con su análisis basado en consultas existente. La capa de IA se centra en extender la detección a lenguajes donde Checkmarx no tiene consultas CxQL escritas. Para los lenguajes que Checkmarx ya soporta, la detección sigue utilizando el mismo motor CxQL que siempre ha utilizado. Checkmarx tiende a tener una buena cobertura de lenguajes, especialmente para sistemas heredados.
En cuanto a sus características de IA, las características agénticas de Checkmarx son el triaje y la remediación, no la detección independiente. Junto con AI SAST, Checkmarx lanzó agentes agénticos, que incluyen Triage Assist, Remediation Assist y Developer Assist, AI Supply Chain Security y DAST para IA.
Checkmarx, construido durante la era de la cascada, tiende a ser un producto más lento. Los escaneos SAST completos tardan de 25 a 45 minutos por aplicación, lo cual es órdenes de magnitud más lento que otras herramientas SAST deterministas que devuelven resultados en segundos. También requiere un equipo para gestionarlo y está menos enfocado en el desarrollador que otras opciones en el mercado.
Implementar Checkmarx en una organización a menudo puede llevar seis semanas o más, y los precios son opacos y basados en presupuestos a través de ventas, a partir de unos 40.000 dólares anuales.
Ideal para: Grandes empresas maduras en seguridad en industrias reguladas que ya cuentan con personal de ingeniería de AppSec y desean extender una inversión existente en Checkmarx con detección impulsada por IA para lenguajes más nuevos.
8. Snyk Code
Snyk Code es el producto SAST dentro de la plataforma AppSec más amplia de Snyk. El impulso más amplio de Snyk en IA en 2026, que incluye AI Security Fabric, Agent Scan y Agent Guard, se centra más en asegurar el código generado por IA y los agentes de IA, no en expandir lo que la detección SAST puede encontrar. Sin embargo, Snyk sí tiene algunas características SAST asistidas por IA.
El autofix de Snyk ahora se llama Snyk Agent Fix, renombrado de DeepCode AI Fix en mayo de 2026 y reconstruido con una arquitectura agéntica. Cuando el motor de detección encuentra una vulnerabilidad, Snyk extrae ejemplos de corrección escritos por humanos para esa CWE de una base de datos de miles de pares escritos a mano, los alimenta a un LLM como prompts de pocas tomas, genera correcciones candidatas y vuelve a ejecutar el análisis estático en cada una para verificar que la corrección realmente funcionó. Si la verificación falla, el error se retroalimenta al modelo y este lo reintenta. Agent Fix está limitado a correcciones de archivos locales y no maneja vulnerabilidades que abarcan múltiples archivos.
El motor SAST de Snyk utiliza aprendizaje automático más tradicional, en lugar de un LLM, para la reducción de ruido, específicamente cuando se trata de clases de vulnerabilidades bien conocidas como la inyección de comandos y los secretos codificados. Si se desea un LLM involucrado en el triaje y la priorización del código, se tendrá que optar por un proveedor SAST diferente. El ML de Snyk, entrenado con millones de ejemplos de flujo de datos de código abierto, aprende a reconocer patrones sobre cómo la información se mueve a través de una aplicación, por lo que el motor rastrea los datos que fluyen a través de las llamadas a funciones. Sin embargo, Snyk es conocido por producir hallazgos SAST más ruidosos que sus competidores.
El precio se escala por desarrollador contribuyente, con un salto a la categoría Enterprise a partir de 15.000 dólares o más al año para más de 10 desarrolladores. El motor es cerrado y no permite reglas personalizadas, lo que podría no ser adecuado para equipos que deseen personalizar su herramienta SAST determinista. La documentación indica soporte para 12 lenguajes (Apex, C, C++, C#, Go, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Swift y TypeScript), aunque Snyk afirma soportar 19. Snyk comenzó como una herramienta SCA, y SAST llegó más tarde.
Ideal para: Equipos que priorizan al desarrollador y valoran una experiencia de escaneo madura e integrada en IDE, CLI y CI/CD, que pueden asumir el modelo de precios por desarrollador y no necesitan SAST nativo de IA.
9. GitHub Advanced Security
GitHub Advanced Security combina su motor SAST, impulsado por el propio CodeQL de GitHub, con detecciones de seguridad más recientes basadas en IA.
Una de las mayores ventajas de GitHub Advanced Security (GHAS) es que se integra directamente en los repositorios de GitHub y Azure DevOps, por lo que los equipos que ya utilizan esas plataformas no necesitan adoptar una herramienta separada.
La revisión de código de Copilot de GitHub es una de las superficies de seguridad de IA de GitHub. Se añade Copilot como revisor en una pull request, y publica comentarios en línea sobre posibles errores, problemas de seguridad, problemas de rendimiento y preocupaciones sobre la calidad del código, con cambios sugeridos que se pueden aplicar en un par de clics. Lee el diff completo de los archivos modificados, además del contenido del archivo circundante, no solo las líneas modificadas, por lo que su feedback tiene en cuenta cómo un cambio encaja en el código que lo rodea. También redacta resúmenes de PR que enumeran los archivos afectados y destacan en qué debe centrarse un revisor. Se puede ejecutar en GitHub.com, dentro del IDE y desde la CLI de GitHub con un comando /review.
Sin embargo, el alcance de la revisión de código de Copilot es más limitado que el de productos comparables. La revisión de código de Copilot gestiona bien una única pull request dentro de un repositorio, pero las arquitecturas multi-repositorio y los monorepos grandes alcanzan los límites de contexto. Más específicamente, tiene una conciencia limitada de las dependencias entre repositorios o de la deriva arquitectónica. En cuanto al coste, la revisión de código se ejecuta a través de Copilot en lugar de GHAS, aunque un administrador puede habilitarla para colaboradores sin una licencia completa de Copilot activando dos políticas de organización.
Copilot Autofix es la otra característica principal de seguridad de IA de GitHub, incluida en GHAS sin coste adicional de Copilot. Toma la descripción y la ubicación de una alerta de CodeQL para generar tanto una solución de código sugerida como una explicación en lenguaje sencillo, que se muestra en las pull requests y en la rama por defecto. Una limitación, sin embargo, es que Autofix solo sugiere una solución para patrones bien conocidos. Si el código es complejo o una solución podría romper algo, GitHub muestra la alerta pero no ofrece ninguna sugerencia, por lo que es necesario parchearlo manualmente. La generación de soluciones es compatible con C#, C/C++, Go, Java/Kotlin, Swift, JavaScript/TypeScript, Python, Ruby y Rust.
El producto es bastante prescriptivo con la pila tecnológica. Excelente si te gusta el ecosistema de GitHub y Microsoft, pero probablemente una desventaja si no es así. No hay opción de usar una capa de IA diferente, por lo que estás limitado a Copilot, te guste o no el asistente de IA de Microsoft. Al estar la plataforma ligada a GitHub, los equipos que usen GitLab o Bitbucket no podrán utilizarla. Las consultas personalizadas de CodeQL también tienen una curva de aprendizaje para los no familiarizados.
Las detecciones impulsadas por IA, que probablemente serían una oferta de SAST nativo de IA, estaban previstas para una vista previa pública en el segundo trimestre de 2026, pero su disponibilidad no está confirmada en el momento de la redacción. Extenderá la cobertura a ecosistemas donde CodeQL no tiene consultas, incluyendo Dockerfiles y PHP.
Ideal para: Equipos que ya utilizan GitHub o Azure DevOps y desean un escaneo de seguridad aumentado por IA integrado en su flujo de trabajo de pull requests existente.
10. Endor Labs
La herramienta AI SAST de Endor Labs, lanzada en 2025, forma parte del producto Endor Code. Su sistema SAST ejecuta Opengrep para la detección, y si el AI SAST está habilitado, pasa los hallazgos a través de agentes de IA para su clasificación.
Según su documentación, la función AI SAST se puede activar fácilmente con un flag de CLI, lo que permite a su agente de IA clasificar automáticamente los hallazgos como verdaderos positivos o falsos positivos. Además, la herramienta AI Security Review de Endor Labs pasa los resultados del SAST determinista a una IA, que toma esos hallazgos y redacta un análisis de seguridad amigable para PR con niveles de severidad y explicaciones.
Aunque tienen varias características de IA diferentes, algunas de ellas no son claras. Endor Labs afirma que utilizan agentes de detección que encuentran IDORs, pero la implementación descrita en la documentación no lo respalda. Endor describe una «Code API» que impulsa los agentes de detección, pero no existe documentación pública de esta Code API para verificar qué hace o cómo funciona. Si estás considerando Endor Labs, asegúrate de aclarar qué tipo de agentes de detección proporcionarán.
Como plataforma, Endor Labs ofrece un buen SCA, escaneo de secretos y escaneo básico de imágenes de contenedores. Endor Labs se enfoca primero en SCA, por lo que el SAST independiente es una novedad. Esta puede ser una buena opción para equipos con un fuerte énfasis en SCA.
Endor Labs no cuenta con SAST nativo de IA ni pentesting de IA, y no ofrece un nivel gratuito de autoservicio.
Ideal para: Empresas que ya utilizan o están evaluando Endor Labs para SCA y que desean un triaje y reducción de ruido impulsados por IA sobre los hallazgos de SAST basados en Opengrep.
Extra: Agentes de revisión de código con IA y escaneo de seguridad
Una clase separada de herramientas añade características de AI SAST a la revisión de calidad del código. Estos son agentes de revisión de código con IA cuyo trabajo principal es revisar las pull requests en cuanto a calidad, lógica y estándares del equipo, con comprobaciones de seguridad incluidas como una capa más.
Panto AI
Panto es un agente de revisión de código con IA que incluye escaneo de seguridad. Panto analiza las PR y proporciona feedback línea por línea sobre calidad, lógica y seguridad en más de 30 lenguajes. Su diseño se basa en tres capas. Una capa de contexto de negocio extrae metadatos de Jira, Confluence y documentos de diseño para alinear cada PR con su propósito; una capa de calidad y seguridad ejecuta las comprobaciones estáticas; y el modelo razona sobre por qué se escribió el código, no solo lo que hace. Esa alineación con el contexto de negocio, que Panto denomina su «AI OS», es la característica que lo diferencia de un escáner puro. Panto añade una capa de supervisión con un panel de visibilidad del equipo que muestra a los gerentes de ingeniería qué está ralentizando las revisiones y quién está sobrecargado.
Panto enruta la inferencia a través de OpenAI, Anthropic, DeepSeek vía Azure AI Foundry y Google Gemini, sin un modelo de detección propio, pero al no contar con otro motor de detección nombrado ni una taxonomía de reglas publicada, no hay forma de evaluar lo que realmente hace su capa de seguridad. Panto no ofrece ni una divulgación del motor ni un benchmark de terceros. Panto informa de sus hallazgos combinando SAST, linters de estilo de código, verificadores de rendimiento y escáneres de secretos en un solo flujo de trabajo, por lo que el recuento agrupa el linting y el estilo en el mismo cubo que la seguridad.
El precio es de 15 dólares por desarrollador al mes en el plan estándar, hasta 40 dólares en los niveles superiores, con algunos planes limitados a 200 PRs al mes, sin nivel gratuito y sin opción de traer tu propia clave. La tracción reportada es de más de 500 desarrolladores y más de 5 millones de líneas de código, lo cual es modesto.
Ideal para: Equipos que desean una revisión de PR consciente del contexto de negocio y análisis para gerentes de ingeniería, con escaneo de seguridad incluido como beneficio secundario, en lugar de equipos que evalúan SAST por la profundidad de detección.
