Escenarios ilustrativos
Qué cambia la inteligencia de dispositivos
Cómo los equipos de ingeniería ponen Device Identification, Bot Detection y Smart Signals a trabajar contra el fraude, los bots y el coste de infraestructura, recorridos como escenarios concretos.
Escenarios ilustrativos modelados sobre despliegues típicos, no proyectos con clientes nombrados. Las cifras describen el tipo de resultado al que apuntan estos despliegues, no resultados auditados. Los casos de estudio reales se publicarán a medida que los clientes lo aprueben.
Ejemplo: Plataforma de pagos
Fintech · Perfil Serie B
Desafío
Una plataforma de pagos que sufre fuertes pérdidas por robo de cuentas, donde las reglas del WAF detectan solo una fracción de los intentos de ATO sofisticados y la revisión manual no escala con el crecimiento.
Solución
Desplegar Device Identification y Bot Detection en los flujos de inicio de sesión y pago. Device Identification marca los dispositivos recurrentes incluso tras borrar las cookies, mientras que Bot Detection intercepta las pruebas automatizadas de credenciales en el edge.
Qué cambia
En este escenario, el equipo pasa de gestionar cientos de alertas de fraude al día a una fracción de ese volumen, con muchos menos usuarios legítimos marcados por error — el tipo de cambio que un equipo de soporte suele notar primero.
Ejemplo: SaaS de infraestructura de datos
SaaS · Perfil enterprise
Desafío
Una plataforma SaaS golpeada por credential stuffing a gran escala que elude su WAF existente. El tráfico del ataque consume recursos de infraestructura y degrada el rendimiento para los usuarios reales.
Solución
Desplegar Bot Detection en el edge para interceptar el tráfico automatizado antes de que llegue a los servidores de aplicación, y añadir Smart Signals para el análisis de sesión del lado del servidor que detecta bots sofisticados que imitan el comportamiento humano.
Qué cambia
En este escenario se recupera una gran parte del gasto de infraestructura que antes se destinaba a servir tráfico de bots, porque la mayoría de las solicitudes automatizadas se rechazan en el edge antes de llegar siquiera a los servidores de aplicación.
Ejemplo: Proveedor de analítica
Plataforma de analítica · Perfil de crecimiento
Desafío
Un proveedor de analítica que evalúa migrar de otro proveedor de inteligencia de dispositivos y necesita validar la paridad de precisión antes de comprometerse con el cambio.
Solución
Ejecutar Device Identification en paralelo con el proveedor actual durante un periodo de validación, usando un dashboard de comparación en paralelo que rastrea precisión, latencia y estabilidad de la identificación antes del cambio definitivo.
Qué cambia
En este escenario, ejecutar ambos sistemas en paralelo permite al equipo confirmar que Device Identification iguala o mejora a su proveedor anterior en las métricas que rastrean, de modo que la decisión de migrar se apoya en sus propios datos y no en una promesa.
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