¿Qué es la gobernanza de los agentes de IA?

El uso cada vez mayor de los agentes de IA en entornos profesionales también ha puesto de manifiesto sus riesgos. Aunque casi tres cuartas partes de las empresas tienen previsto implementar la IA agentiva en un plazo de dos años, el informe «State of AI 2026» de Deloitte reveló que solo el 21 % de esas empresas cuenta con un modelo maduro de gobernanza de agentes. Sin los controles de seguridad adecuados, los agentes de IA suponen un riesgo para tu empresa. Si quieres usar agentes de IA de forma segura, ¡aquí te ayudamos! En este artículo, exploraremos qué es la gobernanza de los agentes de IA y cómo puedes utilizarlos de forma segura.

TL; DR

• La gobernanza de los agentes de IA consiste en la gestión y supervisión estructuradas de los sistemas de IA autónomos que toman decisiones y ejecutan acciones de forma independiente.
  
  
• Los agentes de IA plantean riesgos de seguridad importantes, como ataques de inyección de comandos, filtración de datos, riesgos de ejecución, fallos en los controles de acceso, vulnerabilidades de las herramientas y falta de visibilidad.
  
  
• La gobernanza tradicional de la IA se centra en los riesgos relacionados con los resultados, mientras que la gobernanza agencial aborda los riesgos relacionados con las acciones, que requieren medidas de seguridad y controles técnicos más estrictos.
  
  
• Crear un marco de gobernanza para la IA autónoma implica sentar las bases de la gobernanza, definir principios éticos, implementar medidas de protección y controles, garantizar la gobernanza de los datos y la transparencia, establecer sistemas de supervisión y auditoría, mantener el cumplimiento normativo e impartir formación a los empleados.
  
  
• TextCortex una infraestructura de IA empresarial regulada con sistemas de supervisión, controles de cumplimiento y medidas de seguridad para ayudar a las organizaciones a implementar agentes de IA seguros y que cumplan con la normativa.

¿Qué es la gobernanza de agentes de IA?

La gobernanza de los agentes de IA se refiere a la gestión y supervisión estructuradas de los sistemas de IA autónomos, denominados «agentes de IA», que pueden tomar decisiones y ejecutar acciones de forma independiente. La gobernanza de los agentes de IA consiste en un conjunto de protocolos de seguridad diseñados para garantizar la seguridad y evitar la fuga de datos de estos sistemas, que pueden tomar decisiones y actuar por sí mismos. Los agentes de IA presentan un nivel de riesgo que depende del acceso y los permisos que les concedas.

¿Por qué es importante la gobernanza de los agentes de IA?

La razón por la que la gestión de los agentes de IA es importante es la creciente influencia y el uso de estos agentes en las empresas. Aunque los agentes de IA alivian la carga de trabajo de muchas empresas gracias a su capacidad para tomar sus propias decisiones y seguir adelante con las tareas, también conllevan riesgos. Según una encuesta de UiPath a líderes empresariales, las vulnerabilidades de seguridad son la principal preocupación para el 56 % de las organizaciones que implementan agentes de IA, mientras que el 34 % menciona los riesgos de gobernanza. Para eliminar estos riesgos y tomar precauciones contra los ataques, necesitas una gobernanza de los agentes de IA.

¿Cuáles son los riesgos de los agentes de IA?

Estos son los riesgos de seguridad más comunes relacionados con los agentes de IA:

• Ataques de inyección de comandos: entradas maliciosas que secuestran las instrucciones del agente, provocando que este realice acciones no autorizadas

• Fugas y exfiltración de datos: los agentes pueden exponer accidentalmente datos confidenciales a sistemas o herramientas externos con los que interactúan

• Riesgo de ejecución / Acciones no autorizadas: dado que los agentes pueden realizar acciones en el mundo real, los atacantes pueden activar operaciones automatizadas perjudiciales, como transacciones no autorizadas, la eliminación de datos o cambios en el sistema

• Fallos en el control de acceso: los agentes pueden obtener permisos excesivos para acceder a herramientas, API o sistemas confidenciales sin las restricciones adecuadas

• Vulnerabilidades de herramientas y complementos: las herramientas externas que utilizan los agentes los exponen a amenazas clásicas de software, como la inyección SQL y la ejecución remota de código

• Manipulación y contaminación de modelos: los atacantes corrompen los datos de entrenamiento o el comportamiento del modelo para que los agentes actúen de forma maliciosa o filtren información

• Robo de identidad y de tokens: las credenciales comprometidas permiten a los atacantes suplantar la identidad de los agentes o robar tokens de autenticación

• Ataques entre agentes: en los sistemas multiagente, los agentes comprometidos pueden atacar a otros agentes o manipular su comportamiento

• Agentes con privilegios excesivos: agentes que se ejecutan con permisos excesivos que superan el ámbito previsto, lo que aumenta el alcance de los ataques

• Falta de observabilidad: es difícil saber qué hacen los agentes, lo que complica la detección y la respuesta ante incidentes de seguridad 

Gobernanza de la IA frente a gobernanza de los agentes de IA 

Mientras que la gobernanza tradicional de la IA está diseñada para mitigar los riesgos centrados en los resultados, la gobernanza de agentes está pensada para mitigar los riesgos relacionados con las acciones. La gobernanza de agentes de IA se refiere a la seguridad de las herramientas de agentes que pueden tomar decisiones y actuar de forma independiente. La gobernanza de la IA abarca la seguridad de los datos de entrenamiento y de los resultados de los modelos, mientras que la gobernanza de agentes de IA abarca los riesgos de automatización y de acción del modelo. Por ejemplo, la IA tradicional solo conlleva riesgos relacionados con los resultados, mientras que la IA de agentes conlleva riesgos como la inyección de prompts y las fugas de datos. La urgencia de esta distinción queda patente en un análisis empresarial de 2025 que reveló que más del 80 % de las empresas carecen de una infraestructura de IA madura que incluya los mecanismos de supervisión, auditabilidad y control necesarios para gobernar sistemas agenticos a gran escala.

¿Cómo crear un marco de gobernanza para la IA agentiva?

Un marco de gobernanza de la IA basada en agentes se refiere a los modelos de gobernanza, los controles, los sistemas de supervisión y las medidas de protección diseñados específicamente para los agentes de IA. Vamos a ver paso a paso cómo crear un marco de gobernanza de la IA basada en agentes.

1. Establecer las bases de la gobernanza

En primer lugar, debes definir un ámbito que incluya los tipos de agentes, sus funciones, el nivel de autonomía, los objetivos empresariales y los niveles de autorización de los agentes. Esto te permitirá crear una estructura de gobernanza de los agentes de IA con funciones y responsabilidades claras. En esta fase, también puedes clasificar a los agentes según sus niveles de riesgo.

2. Definir los principios éticos

En esta fase, debes establecer principios básicos de gobernanza, como la supervisión humana, la transparencia y la equidad. También puedes crear un indicador de puntuación de riesgo basado en el nivel de autonomía. Para minimizar el riesgo, distingue entre las tareas que requieren aprobación humana y aquellas que requieren que el agente tome decisiones y actúe.

3. Implementar medidas de seguridad y controles

Incorporar principios de seguridad en los agentes de IA antes de su implementación es una forma eficaz de mitigar los riesgos. Implementa medidas de seguridad técnicas esenciales, como restricciones de comportamiento, interruptores de emergencia y cortacircuitos. Después, comprueba que todas las medidas de seguridad funcionen correctamente.

4. Gobernanza de datos y transparencia

Tienes que establecer requisitos de calidad de los datos, detección de sesgos y privacidad para garantizar la protección de la privacidad de los datos. Esto es necesario tanto para la seguridad de los datos como para garantizar la fiabilidad de los datos que utilizará el agente, reduciendo así el riesgo de datos y documentos perjudiciales. Además, configura la transparencia para que puedas hacer un seguimiento de las interacciones y los procesos del agente mientras los usuarios interactúan con él u observan su funcionamiento.

5. Supervisión y auditoría

Si no puedes observar y rastrear los movimientos de tus agentes, no tienes control sobre ellos y quedas expuesto a riesgos. La magnitud de esa exposición es considerable: los estudios de seguridad revelan que el 73 % de los sistemas de IA evaluados en auditorías de seguridad presentaban vulnerabilidades de inyección de comandos, pero los métodos de detección actuales solo detectan el 23 % de los ataques sofisticados. Por lo tanto, necesitas establecer un sistema de monitorización que te permita observar las interacciones de los agentes, sus acciones y cualquier comportamiento sospechoso. Además, llevar un registro de la actividad potencial es la forma más eficaz de tomar precauciones y mejorar la seguridad.

6. Cumplimiento normativo

Adapta tu marco de gobernanza a las normativas vigentes, como el RGPD, la Ley de IA de la UE y las normas específicas de cada sector, para implementar y utilizar tus agentes de IA de forma legal. Así te asegurarás de no encontrarte con ningún problema legal en la región donde quieras utilizar tu agente de IA. Además, garantizar que tu agente cumpla con la normativa lo hace más seguro.

7. Formación y mejora

Formar a todos tus empleados en el uso de los agentes de IA que vas a utilizar es la mejor manera de prevenir vulnerabilidades de seguridad provocadas por el factor humano. Esto es más importante que nunca: la encuesta «2026 State of AI» de Deloitte, realizada a 3.235 líderes mundiales, reveló que la falta de habilidades en IA es el mayor obstáculo para integrar la IA en los flujos de trabajo existentes, y que la formación es la principal forma en que las empresas han adaptado sus estrategias de talento. Establecer ciclos de retroalimentación que recojan información desde una perspectiva operativa te ayuda a mejorar continuamente la gestión de los agentes de IA. Programar revisiones periódicas será beneficioso para recopilar comentarios e información de forma regular y coherente.

TextCortex: Infraestructura de IA empresarial regulada

Si necesitas una infraestructura de IA empresarial que ofrezca gestión de agentes de IA y cumplimiento normativo, con sus sistemas de supervisión, políticas de cumplimiento y de seguridad, TextCortex la solución que buscas. TextCortex una plataforma de IA que te permite utilizar de forma segura agentes de IA y otras funciones de IA.

TextCortex Características

Con TextCortex, puedes crear agentes de IA para tus tareas específicas. Para asegurarte de que tus agentes de IA funcionen de forma eficaz, también puedes crear grupos de indicaciones modulares llamados «habilidades». Por ejemplo, puedes añadir una habilidad a tu agente de IA que analice tus tickets de atención al cliente y recopile los mismos problemas en una lista.

Puedes utilizar nuestras bases de conocimiento para que tus agentes de IA tengan acceso a tus datos internos. Las bases de conocimiento son sistemas en los que puedes subir tus documentos internos o conectarte a bases de datos como Slack, Google Drive y Notion. Puedes añadir las bases de conocimiento que crees como memoria a tu agente de IA.

TextCortex : Seguridad y protección con TextCortex

TextCortex diversas medidas de seguridad para proteger los datos confidenciales de sus usuarios. Puedes acceder a todos los programas e información sobre seguridad TextCortex a través de este enlace. Las primeras soluciones de seguridad de IA para empresas TextCortex son sus certificaciones y su cumplimiento normativo. Además de cumplir con la normativa de la Ley de IA de la UE y el RGPD, TextCortex las certificaciones SOC 2 Tipo I, SOC 2 Tipo II e ISO 27001.

Políticas

TextCortex políticas en cuatro áreas diferentes para que los usuarios disfruten de una experiencia segura con la IA:

1. Seguridad de las aplicaciones
2. Seguridad y privacidad de los datos
3. Seguridad de las infraestructuras
4. Operaciones de seguridad

Controles supervisados de forma continua

Antes de integrar TextCortex tu empresa, debes saber que te permite supervisar de forma continua una amplia gama de controles. Con TextCortex, puedes supervisar controles en las siguientes categorías:

• Aplicaciones
• Datos
• Gente
• Proceso operativo empresarial
• Infraestructura de TI
• Seguridad física
• Infraestructura en la nube
• Identidad y control de acceso
• Privacidad
• Clientes
• Seguimiento
• Proceso de entrega del producto
• Proveedores
  

Preguntas frecuentes

¿Qué es la gobernanza de los agentes de IA?

La gobernanza de los agentes de IA abarca las políticas, los marcos y los controles que regulan el funcionamiento de los agentes de IA autónomos dentro de una empresa, incluyendo controles de acceso, registros de auditoría y medidas de cumplimiento. Garantiza que los agentes funcionen de forma segura y permanezcan bajo la supervisión centralizada del departamento de TI.

¿Por qué es tan importante la gestión de los agentes de IA para las empresas?

Sin una gestión adecuada, los marcos de IA sin proteger plantean riesgos de seguridad importantes: vulnerabilidades de inyección, fugas de datos y más de 135 000 instancias expuestas a Internet. Kaspersky lo ha calificado como «la mayor amenaza interna de 2026».

¿Cuáles son los componentes clave de un marco de gobernanza para agentes de IA?

Una gestión eficaz requiere controles de identidad y autenticación, políticas de tratamiento de datos, registros de auditoría exhaustivos, verificación de las competencias de terceros y aislamiento en tiempo de ejecución para evitar la «tríada letal» de riesgos de la IA.

¿En qué se diferencia la gobernanza de los agentes de IA de la gobernanza tradicional de TI?

A diferencia de las aplicaciones estáticas, los agentes de IA toman decisiones autónomas y modifican su comportamiento de forma dinámica, lo que requiere una supervisión continua en lugar de revisiones de seguridad puntuales. La gobernanza debe abordar riesgos específicos como la inyección de prompts y la adquisición dinámica de habilidades.

¿Cómo TextCortex la gobernanza de los agentes de IA?

TextCortex un servicio de alojamiento que cumple con el RGPD, evita que los datos se utilicen para entrenar modelos, proporciona paneles de control centralizados con registros de auditoría y elimina los riesgos relacionados con la gestión API .