Las empresas están incorporando inteligencia artificial generativa, grandes modelos de lenguaje y agentes autónomos con más rapidez de la que desarrollan controles para vigilarlos. Una encuesta mundial encargada por Radware indica que el 83% de las organizaciones utiliza ampliamente estas tecnologías, pero solo el 17% afirma tener visibilidad completa sobre sus agentes y procesos impulsados por IA.
Las claves de la seguridad de la IA empresarial en 30 segundos
- El 83% de las empresas consultadas utiliza de forma amplia IA generativa o modelos de lenguaje.
- Solo el 17% dice controlar por completo sus agentes y procesos automatizados.
- El 76% ha sufrido efectos negativos asociados a rastreadores o agentes de IA.
- Las API cambian con rapidez, pero pocas organizaciones mantienen inventarios y pruebas continuas.
- Los ataques contra aplicaciones y API provocan incidentes más frecuentes y tiempos de recuperación elevados.
Los datos proceden del informe 2026 Cyber Survey: New Trends in AI, API and Application Security, elaborado por Osterman Research para Radware a partir de las respuestas de 377 organizaciones de distintos países. Al tratarse de una encuesta patrocinada por un proveedor de ciberseguridad, sus resultados deben entenderse como una fotografía de la muestra analizada y no como una medición completa de todas las empresas del mundo.
Aun con esa cautela, el estudio refleja un problema que ya aparece en marcos técnicos independientes: los agentes de IA añaden identidades, permisos, conexiones con aplicaciones y capacidad para ejecutar acciones. Esa combinación crea riesgos que no quedan cubiertos únicamente con los controles tradicionales de red, aplicación o protección de datos.
Los agentes de IA pueden actuar antes de que alguien revise la decisión
Un chatbot que responde preguntas internas presenta riesgos, pero un agente conectado al correo, al sistema de gestión empresarial, a una base de datos o a una plataforma cloud tiene un alcance mucho mayor. Puede leer información, invocar herramientas, modificar registros, generar código o iniciar procesos sin que una persona revise cada paso.
El 96% de las organizaciones consultadas por Radware espera implantar agentes o flujos autónomos durante los próximos doce meses. Sin embargo, menos de una de cada cinco asegura conocer por completo qué agentes están activos, a qué sistemas acceden y qué tareas realizan.
La falta de visibilidad puede comenzar con proyectos pequeños. Un departamento prueba un asistente, otro conecta un modelo a una API y un tercero crea un flujo automatizado con credenciales propias. Cada iniciativa puede resultar útil por separado, pero el conjunto termina formando una capa tecnológica difícil de inventariar.
El problema no reside únicamente en el modelo. También intervienen los mensajes de sistema, las fuentes de datos, las memorias persistentes, los complementos, las API, las herramientas externas y las identidades empleadas para acceder a ellas.
OWASP incluye entre los principales riesgos de los agentes la inyección de instrucciones, el abuso de herramientas, la escalada de privilegios, la filtración de información, la alteración de la memoria y el secuestro de los objetivos del sistema. Una instrucción maliciosa escondida en una página web, un correo o un documento podría intentar cambiar el comportamiento del agente cuando este procese el contenido.
Este riesgo es distinto al de un usuario que introduce voluntariamente una orden peligrosa. Un agente puede recibir instrucciones indirectas desde las fuentes que consulta y confundirlas con información legítima. Si además dispone de permisos amplios, una respuesta incorrecta puede convertirse en una acción sobre sistemas reales.
La protección exige limitar las herramientas disponibles, reducir los privilegios, registrar las acciones y exigir aprobación humana en operaciones sensibles. También resulta necesario separar las instrucciones confiables del contenido externo y comprobar las respuestas antes de utilizarlas en procesos con consecuencias económicas, administrativas o de seguridad.
El tráfico de rastreadores de IA crea otro problema de acceso
La encuesta también señala que solo el 14% de las organizaciones tiene visibilidad completa sobre el tráfico generado por rastreadores de inteligencia artificial. Al mismo tiempo, el 76% asegura haber experimentado algún efecto negativo relacionado con estos bots o con agentes automatizados.
Los rastreadores de IA recorren sitios web para indexar contenidos, alimentar motores de búsqueda, recuperar información o construir conjuntos de datos. Su comportamiento no siempre es malicioso, pero puede elevar el consumo de recursos, acceder a contenidos que una empresa no quiere reutilizar o ignorar determinadas restricciones técnicas.
Para los responsables de una web resulta cada vez más difícil distinguir entre un buscador convencional, un asistente legítimo, un sistema automatizado de un socio y un bot que intenta recopilar información de manera abusiva.
Bloquear todo el tráfico tampoco suele ser una solución adecuada. Algunos servicios basados en IA pueden aportar usuarios, consultas comerciales o visibilidad. La organización necesita saber qué agentes acceden, con qué frecuencia, qué contenidos solicitan y si respetan las condiciones publicadas.
Ese control requiere combinar análisis de comportamiento, gestión de bots, límites de frecuencia, autenticación y reglas específicas para contenidos sensibles. Los archivos de exclusión y las declaraciones voluntarias pueden ayudar, pero dependen de que el rastreador decida respetarlos.
La cuestión se complica cuando el acceso procede de agentes que actúan en nombre de usuarios reales. Una petición automatizada puede parecer legítima y utilizar credenciales válidas, aunque su volumen, frecuencia o finalidad sean distintos de los previstos al diseñar el servicio.
Las API cambian más rápido que los controles de seguridad
La inteligencia artificial no funciona de forma aislada. Los agentes necesitan interfaces de programación de aplicaciones, conocidas como API, para consultar datos y ejecutar operaciones. Por eso las deficiencias en su inventario se convierten también en deficiencias de seguridad para la IA.
El 48% de las organizaciones encuestadas actualiza API destinadas a producción al menos una vez al día. Sin embargo, solo el 19% dispone de un inventario completamente automatizado y actualizado de forma continua, mientras que el 24% realiza pruebas de seguridad completas durante todo su ciclo de vida.
Una empresa puede proteger las API que conoce, pero tendrá más dificultades para controlar versiones antiguas, endpoints creados para pruebas, interfaces internas expuestas por error o servicios desarrollados por equipos que ya no existen.
Los agentes aumentan esa presión porque pueden multiplicar el número de llamadas y encadenar varios servicios en una misma tarea. Una acción aparentemente sencilla, como preparar una respuesta para un cliente, puede consultar el sistema comercial, acceder a documentación interna, recuperar datos de facturación y enviar un correo.
Cada conexión añade permisos y posibles errores. Una API que devuelve más información de la necesaria, una clave almacenada de forma insegura o una autorización demasiado amplia puede permitir que el agente acceda a datos que el usuario final no debería ver.
El inventario debe incluir qué API existen, quién las mantiene, qué información procesan, qué identidades las utilizan y qué versiones siguen activas. A partir de ahí pueden aplicarse autenticación, límites de consumo, validación de entradas, gestión de secretos y pruebas antes y después del despliegue.
Los ataques a aplicaciones ya tienen un coste medible
Radware sostiene que el 71% de los participantes sufre ataques distribuidos de denegación de servicio contra aplicaciones o API al menos una vez al mes. El coste medio declarado de una interrupción de este tipo aumentó un 23% interanual, hasta 7.530 dólares por minuto, unos 451.800 dólares por hora.
Estas cifras son promedios de la muestra y pueden variar mucho según el sector, el tamaño de la empresa y la importancia del servicio afectado. Una interrupción de una tienda electrónica, una aplicación bancaria o una plataforma industrial no tiene el mismo impacto que la caída de un servicio interno de uso limitado.
El estudio también sitúa en 2,8 horas el tiempo medio necesario para resolver incidentes importantes relacionados con API, bots o ataques de denegación de servicio. Solo el 21% de las organizaciones considera que ha alcanzado el nivel más alto de preparación para gestionar problemas de seguridad de aplicaciones.
La inteligencia artificial puede beneficiar tanto a atacantes como a defensores. Los equipos de seguridad la emplean para clasificar alertas, detectar anomalías y resumir incidentes, mientras que los atacantes pueden utilizarla para automatizar búsquedas, adaptar mensajes fraudulentos o probar variaciones de una técnica con mayor rapidez.
NIST plantea esta relación desde tres perspectivas: proteger los propios sistemas de IA, defenderse de ataques habilitados por IA y utilizarla para mejorar la ciberseguridad. Las organizaciones necesitan trabajar en las tres al mismo tiempo, en lugar de tratar la inteligencia artificial como una herramienta independiente.
La denominada nueva capa de IA no sustituye a la seguridad de red, las aplicaciones, las identidades o los datos. Se apoya sobre ellas y añade decisiones automatizadas, nuevas conexiones y componentes que también deben inventariarse.
Antes de desplegar agentes a gran escala, las empresas necesitan saber quién es responsable de cada sistema, qué datos puede consultar, qué acciones puede ejecutar y cómo detenerlo si se comporta de forma inesperada. Sin ese control, la automatización puede aumentar la velocidad de los procesos y también la de los errores.
Preguntas frecuentes
¿Qué porcentaje de empresas utiliza ya inteligencia artificial generativa?
El 83% de las organizaciones incluidas en la encuesta de Radware afirmó utilizar ampliamente inteligencia artificial generativa o grandes modelos de lenguaje.
¿Por qué los agentes de IA plantean más riesgos que un chatbot?
Porque pueden conectarse a herramientas, API y sistemas empresariales para ejecutar acciones. Un permiso excesivo o una instrucción manipulada puede tener consecuencias más allá de generar una respuesta incorrecta.
¿Qué relación existe entre la seguridad de las API y los agentes?
Los agentes utilizan API para consultar información y actuar sobre otras aplicaciones. Una API desconocida, mal protegida o con permisos demasiado amplios puede convertirse en una vía de acceso a datos y operaciones sensibles.
¿Qué controles deberían aplicarse a los agentes de IA?
Las organizaciones deberían inventariarlos, limitar sus permisos, registrar sus acciones, proteger sus credenciales y exigir revisión humana para operaciones sensibles o irreversibles.
