7 Barreras de IA Agentic Las empresas deberían saber

Barreras esenciales para una IA segura basada en agentes

IA agente Está transformando la empresa a una velocidad sin precedentes, acelerando la productividad al tiempo que introduce categorías de riesgo completamente nuevas. Estos sistemas ya no se limitan a predecir; ellos planean, deciden y actúan, a menudo a través de múltiples herramientas, API, fuentes de datos y flujos de trabajo.

A medida que se acelera la adopción, la superficie de ataque se amplía. Las empresas ahora se enfrentan a mayores riesgos de exposición de datos sensibles, acciones no autorizadas, manipulación del modelo, el exceso de información compartida y los errores automatizados que se propagan en cascada por los sistemas.

Para implementar la IA Agentic de forma segura y responsable, las organizaciones deben establecer un enfoque moderno. arquitectura de seguridad de IA Construido sobre barandillas claras y exigibles.

¿Qué es la IA agentiva y por qué aumenta el riesgo de los datos?

La IA agentiva se refiere a los sistemas de IA que hacer más que generar contenido; ellos acto. Pueden:

• Recuperar documentos internos
• Activar flujos de trabajo
• API de consulta
• Escribir o modificar código
• Programar eventos
• Toma decisiones de compra
• Comunicarse con otros sistemas
• Orquestar tareas de varios pasos de forma autónoma

Este paso de la “IA predictiva” a la “IA autónoma” crea riesgos porque el sistema ya no se limita a generar texto; ahora es capaz de actuar dentro de su entorno.

Requisitos de seguridad de la IA tradicional frente a la IA agentiva

Este cambio exige nuevas medidas de protección diseñadas para flujos de trabajo autónomos, no solo para la generación de contenido.

¿Por qué las empresas necesitan mayores controles en materia de IA?

La adopción de la IA agentiva está creciendo rápidamente en todos los sectores. Pero con ello surgen:

• Mayor acceso a sistemas sensibles
• Mayor exposición a datos regulados
• Mayor autonomía en la toma de decisiones
• Mayor dependencia de herramientas externas
• Errores más rápidos y difíciles de detectar

Sin las debidas medidas de seguridad, un solo agente puede, accidentalmente o maliciosamente, desencadenar fallos en cadena.

Por eso las empresas necesitan un marco práctico para gobernar la IA Agentic.

Las 7 normas básicas que toda empresa necesita

1. Medidas de seguridad de identidad y acceso

Controlar quiénes (y qué) agentes pueden actuar como

Los agentes deben operar bajo los mismos controles de identidad —o incluso más estrictos— que los usuarios humanos. De lo contrario, podrían acceder a archivos, API y fuentes de datos mucho más allá de su ámbito previsto.

Salvaguardias prácticas:

• Asignar identidades de agente únicas (sin credenciales compartidas)
• Hacer cumplir RBAC/ABAC con mínimo privilegio permisos
• Requiere identidades basadas en sesión o en tarea.
• Implementar la aprobación humana para acciones de alto nivel

2. Medidas de seguridad en materia de sensibilidad y redacción de datos

Asegúrese de que los datos confidenciales nunca se expongan, se ingieran o se utilicen indebidamente.

Los agentes suelen resumir contenido, procesar documentos o generar información a través de sistemas internos. Sin controles de datos, podrían revelar inadvertidamente:

• Información personal identificable (PII), información médica protegida (PHI), PCI
• Misterios y credenciales
• Propiedad intelectual confidencial
• Materiales legales o de recursos humanos

Salvaguardias prácticas:

• Clasificación de datos en tiempo real
• Automático enmascaramiento/tokenización/redacción
• Evitar que contenido sensible entre en las ventanas de contexto de LLM
• Limitar qué datos se pueden devolver a los usuarios

3. Barreras de autorización de acciones

Supervisar y aprobar las acciones operativas de alto impacto

Los agentes pueden realizar acciones que afectan directamente a las operaciones comerciales: cerrar incidencias, enviar comunicaciones, desplegar código, aprobar pagos.

Salvaguardias prácticas:

• Requerir aprobaciones para acciones delicadas
• Utilice listas de permitidos/denegados para las operaciones.
• Confirma la intención del usuario antes de realizar acciones irreversibles.
• Mantener registros de auditoría completos a nivel de acción

4. Barandillas de protección para el uso de herramientas

Restringir a qué API, herramientas y sistemas pueden acceder los agentes

El acceso ilimitado a las herramientas aumenta el riesgo de:

• Fuga de datos
• Modificación del sistema
• Interrupciones que limitan la velocidad
• Comportamiento del agente con exceso de permisos

Salvaguardias prácticas:

• Definir explícitamente los conjuntos de herramientas permitidos.
• Limitar la disponibilidad de herramientas por rol o tarea
• Aplicar detección en tiempo real de llamadas de herramientas inesperadas
• Bloquear el acceso entre entornos (por ejemplo, dev → prod)

5. Barreras de nivel de autonomía

Define cómo pueden actuar los agentes de forma independiente.

No todos los flujos de trabajo requieren autonomía total. Las empresas deberían asignar niveles controlados de independencia a los agentes:

• Asistencial: Sugiere acciones
• Encerrado: Ejecuta tareas predefinidas
• Condicional: Autónomo con aprobaciones selectivas
• Totalmente autónomo: Uso altamente restringido, solo para misiones críticas.

Salvaguardias prácticas:

• Asignar niveles de autonomía al riesgo empresarial
• Aumentar la autonomía solo después de un rendimiento comprobado.
• Monitorear la deriva de autonomía

6. Barreras de comportamiento y de respuesta rápida

Evitar razonamientos inseguros, alucinaciones o cadenas de pensamientos dañinas.

Un razonamiento inseguro o excesivamente creativo puede llevar a los agentes a:

• Tomar medidas que no se ajusten a la política.
• Filtrar datos confidenciales
• Generar resultados sesgados o tóxicos
• Eludir los mecanismos de seguridad

Salvaguardias prácticas:

• Validar y reescribir las indicaciones cuando sea necesario
• Aplicar las políticas de comportamiento empresarial
• Utilice señales de seguridad derivadas para bloquear el razonamiento no permitido.

7. Párrafos de observabilidad, auditabilidad y monitoreo continuo

Obtenga visibilidad completa del acceso a los datos, las decisiones y las acciones de las herramientas.

La observabilidad es la pieza clave de la gobernanza de la IA. Sin ella, las empresas no pueden garantizar el cumplimiento, la seguridad ni la rendición de cuentas.

Salvaguardias prácticas:

• Registrar avisos, acciones, llamadas a herramientas y datos a los que se accede
• Aplicar la evaluación de riesgos a todas las decisiones de los agentes
• Detectar anomalías o desviaciones de políticas en tiempo real
• Mantener registros de auditoría unificados para el cumplimiento

Cómo estas medidas de seguridad se relacionan con los riesgos empresariales

Cómo operacionalizar las salvaguardias de la IA agentiva

1. Identificar todos los flujos de trabajo de los agentes y clasificarlos por riesgo
2. Flujos de datos de mapas entre agentes y sistemas empresariales
3. Determinar los niveles de autonomía basado en la criticidad operativa
4. Aplicar las normas de identidad, herramientas y acciones. en todos los agentes
5. Instalar sistemas de monitoreo y detección de deriva para detectar anomalías con anticipación
6. Revisar y actualizar las barandillas de seguridad. a medida que los agentes aprenden y evolucionan

Los principales errores que cometen las empresas (y cómo evitarlos)

• Agentes que otorgan permisos excesivos → Comencemos con el principio del menor privilegio.
• Ignorar los límites de uso de las herramientas → Restringir por tarea e identidad
• Permitir a los agentes acceder a datos confidenciales sin procesar → Utilizar clasificación + redacción
• Faltan registros de auditoría → Habilitar la trazabilidad completa
• Confiar únicamente en políticas rápidas → Las salvaguardas deben extenderse a las acciones.

Cómo se alinean las salvaguardias de los agentes con las regulaciones emergentes

A medida que evolucionan los marcos globales, las empresas deben demostrar:

• transparencia de la IA
• Minimización de datos
• Clasificación de riesgo
• supervisión humana
• Auditabilidad

Las barandillas de seguridad contribuyen directamente al cumplimiento de:

• Ley de AI de la UE (controles basados en el riesgo)
• RMF de IA del NIST (gobernanza, seguimiento, salvaguardias)
• ISO/IEC 42001 (Sistema de gestión de IA)
• SOC 2 / HIPAA (requisitos de seguridad y privacidad)

Por qué BigID es la base para una IA agentiva segura y escalable

BigID proporciona el Plataforma de seguridad y gobernanza de IA centrada en los datos Las empresas necesitan escalar de forma segura los agentes autónomos, los copilotos y los flujos de trabajo de IA. Con una visibilidad profunda de los datos y la aplicación de medidas de seguridad en tiempo real, BigID ayuda a las organizaciones a:

• Clasificar datos confidenciales en tiempo real
• Enmascarar, ocultar y minimizar la exposición de datos
• Gestionar las identidades de los agentes y los permisos de uso de las herramientas
• Aplicar las aprobaciones a nivel de acción
• Monitorear las acciones de los agentes con total observabilidad
• Detecta la deriva de autonomía y las anomalías al instante.

Las empresas eligen BigID porque unifica seguridad de datos, privacidad, gobernanza de la IA y observabilidad de agentes en una sola plataforma, creando así las bases para una adopción de IA segura, conforme y de alta confianza.

Con BigID, las organizaciones no solo implementan IA Agentic, sino que la implementan de forma segura, responsable y a escala. ¡Solicita una demostración personalizada hoy mismo! 

Autor

Lonnie Ross

Líder de marketing de experiencia digital

Lonnie es el Director de Marketing de Experiencia Digital en BigID y cuenta con más de una década de experiencia en SEO y marketing digital en empresas B2C y B2B de SaaS y comercio electrónico. Tras haber trabajado tanto en el sector tecnológico como en agencias, Lonnie combina una sólida formación en estrategia de búsqueda, UX y desarrollo de contenido con una pasión por el cambiante panorama de la protección de datos. Desde la alineación del contenido con la intención de búsqueda hasta la definición de la voz de marca, Lonnie garantiza que las organizaciones no solo destaquen en un mercado SaaS competitivo, sino que también generen confianza mediante un liderazgo de pensamiento en temas cruciales como el cumplimiento normativo, el riesgo de datos y la innovación responsable.