La inteligencia de amenazas cibernéticas enfrenta el reto de extraer información relevante a partir de registros de sistemas que a menudo son ambiguos o no estructurados. Los enfoques tradicionales basados en reglas fijas o en aprendizaje supervisado limitan la capacidad de adaptación a escenarios dinámicos, especialmente cuando se trabaja con datos de honeypots donde predomina la actividad maliciosa. Una solución emergente combina Grandes Modelos de Lenguaje con ontologías de dominio para guiar la extracción de entidades y relaciones, garantizando que los resultados sean semánticamente válidos y explicables. Esta metodología permite construir agentes IA que organizan la información en grafos enriquecidos con ontologías, facilitando consultas analíticas posteriores. En Q2BSTUDIO entendemos que la ciberseguridad moderna requiere herramientas que no solo detecten amenazas, sino que también las contextualicen. Por eso ofrecemos servicios de ciberseguridad y pentesting que integran inteligencia artificial para automatizar el análisis de logs y alertas. Nuestro equipo desarrolla software a medida que permite a las empresas desplegar soluciones de threat intelligence sobre infraestructuras cloud como AWS y Azure, conectando fuentes de datos heterogéneas con motores de razonamiento basados en ontologías. Además, combinamos estos procesos con servicios de inteligencia de negocio como Power BI para visualizar patrones de ataque y generar reportes accionables. La clave está en aplicar técnicas de ia para empresas que no sustituyan al analista, sino que aumenten su capacidad de interpretación y respuesta. Al igual que en la investigación referenciada, priorizamos la calidad de la extracción sobre la velocidad, utilizando ontologías de dominio para validar cada relación extraída. Esta visión nos permite ofrecer aplicaciones a medida que se adaptan a sectores críticos como finanzas, salud o infraestructuras, donde la transparencia y la precisión son innegociables.