IA agéntica en ciberseguridad: promesas y riesgos

Louise ScullyGerente sénior de marketing de producto, seguridad de IA e inteligencia de amenazas | F5

Conclusiones principales

• Incorporar la IA agéntica a la seguridad es fundamental para hacer frente a atacantes que operan a la velocidad de las máquinas.
• A diferencia de los procesos de seguridad tradicionales, que siguen un árbol de decisiones fijo, los agentes de IA se adaptan a las condiciones cambiantes y necesitan mecanismos de protección que garanticen un uso seguro.
• El uso de agentes de IA para la seguridad también crea una nueva superficie de ataque, lo que abre la puerta al uso indebido de herramientas, el abuso de privilegios, el envenenamiento de la memoria y otras amenazas.
• Para proteger los agentes de IA, las organizaciones deben tratarlos como identidades sujetas a gobernanza, proporcionarles credenciales de alcance limitado y corta duración, aplicar medidas de protección durante la ejecución y garantizar que las decisiones irreversibles cuenten con la aprobación de personas.

No se puede exagerar la complejidad que supone gestionar la ciberseguridad en una era en la que prima lo digital y que está impulsada por la IA. Los equipos de seguridad protegen entornos híbridos multicloud, arquitecturas distribuidas y complejos sistemas de IA que ahora interactúan con aplicaciones, API y otros modelos en toda la infraestructura. Mientras tanto, los atacantes aprovechan la IA para lanzar ataques de mayor envergadura y sofisticación con más rapidez que nunca.

El uso de IA agéntica para la seguridad puede ayudar a combatir amenazas que operan a la velocidad de las máquinas, probar entornos de forma continua y reducir de manera autónoma la fatiga por alertas. Los agentes de IA pueden rastrear vulnerabilidades no detectadas, identificar anomalías dinámicas en las firmas y priorizar alertas de forma autónoma, lo que permite a los equipos reducir el tiempo dedicado a identificar y responder a amenazas basadas en IA.

Al mismo tiempo, el uso de agentes de IA en el ámbito de la ciberseguridad genera nuevos riesgos. Los ciberdelincuentes utilizan la IA para facilitar ataques distribuidos de denegación de servicio (DDoS), el relleno de credenciales y otras tácticas tradicionales, además de nuevos ataques como la inyección de instrucciones, el envenenamiento de datos, el secuestro de los objetivos de los agentes, entre otros.

Según el Informe de F5 sobre el estado de la estrategia de aplicaciones de 2026, el 98 % de las organizaciones encuestadas afirma que está modificando sus aplicaciones para permitir el acceso de la IA agéntica. Estas organizaciones ya utilizan o están evaluando activamente una media de siete modelos de IA. A medida que siga aumentando la adopción de esta tecnología, se ampliará la superficie de ataque.

¿Cómo funciona la IA agéntica en el ámbito de la ciberseguridad?

IA agéntica describe sistemas de IA capaces de llevar a cabo de forma autónoma múltiples pasos para alcanzar un objetivo específico. Al agente se le asigna un objetivo, acceso a herramientas, una memoria que persiste entre los distintos pasos y una identidad con permisos reales.

Como apoyo a las medidas de ciberseguridad, la IA agéntica desempeña dos funciones principales: 1) proporcionar una contramedida para combatir los ataques impulsados por IA mediante la supervisión del tráfico mejorada con IA, el rastreo de firmas y la detección de vulnerabilidades; y 2) mejorar la gestión de la respuesta ante incidentes mediante la priorización de riesgos y la automatización.

Internamente, un agente de seguridad ejecuta un bucle. Cada iteración de ese bucle puede generar nueva información, que el agente puede utilizar para optimizarlo.

En un ciclo típico, el agente podría ejecutar todas las acciones siguientes:

• Percibir: El agente recibe señales de seguridad, como alertas, registros, telemetría, eventos de identidad e inteligencia externa sobre amenazas.
• Razonar y planificar: A continuación, el agente divide el objetivo en pasos, alternando los pasos de razonamiento con los de acción y revisando el plan a medida que recibe nueva información.
• Actuar: El agente actúa utilizando las herramientas necesarias para completar cada tarea. Puede consultar el sistema de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM), comprobar la reputación de una dirección IP, obtener el árbol de procesos de un endpoint, aislar un host o abrir o cerrar un ticket.
• Observar: El agente lee el resultado de la herramienta y lo compara con el objetivo; después, si es necesario, vuelve al paso de razonamiento y planificación.
• Persistir: Los resultados y hallazgos se guardan en la memoria para que las decisiones posteriores hereden el contexto de las anteriores.
• Escalar: En los puntos de control definidos, el agente se detiene y deja la decisión en manos de una persona.

La capacidad de adaptarse a nueva información es uno de los atributos clave que diferencian a los agentes de IA de las herramientas de automatización existentes. Esto es lo que permite a los atacantes actuar con mayor rapidez y explica por qué la ciberseguridad basada en IA es necesaria para detectar vulnerabilidades y someter a pruebas de resistencia toda la infraestructura.

Comparación entre las operaciones de seguridad tradicionales y la IA agéntica

Muchos equipos de seguridad ya han integrado las operaciones de seguridad (SecOps) automatizadas en procesos esenciales. Por ejemplo, las soluciones SOAR (orquestación, automatización y respuesta de seguridad) son herramientas deterministas que ejecutan tareas a la velocidad de una máquina. Si se cumple la condición A, la herramienta ejecuta la acción B. Estas soluciones son rápidas y auditables, pero dejan de funcionar en cuanto la realidad se desvía de la rama de decisión existente.

Los agentes de IA no son deterministas. No siguen reglas rígidas, sino que se ajustan dinámicamente y se adaptan a la nueva información. Por ello, gestionan mejor las amenazas novedosas. Además, pueden ejecutar tareas complejas de forma autónoma, con una intervención humana limitada o nula, y a menudo ofrecen una cobertura más completa y resultados más rápidos que las soluciones SIEM y SOAR. Sin embargo, debido a su naturaleza dinámica, requieren una mayor gobernanza y mecanismos de observabilidad.

Cómo afrontar amenazas más rápidas impulsadas por agentes

Implementar agentes de IA para la ciberseguridad ya no es opcional. La seguridad de la IA agéntica se ha convertido en un requisito para combatir las amenazas de la IA agéntica.

En noviembre de 2025, Anthropic reveló la primera campaña de espionaje orquestada por IA documentada públicamente. Un marco agéntico llevó a cabo hasta el 90 % del trabajo táctico contra unas 30 organizaciones objetivo. Los operadores humanos solo intervinieron en unos pocos puntos de decisión.

Para las organizaciones atacadas, el uso de agentes de IA por parte de los atacantes reduce considerablemente el tiempo disponible para defenderse de los ataques. Cuando el reconocimiento, el desarrollo de exploits y el movimiento lateral están totalmente automatizados, las organizaciones disponen de apenas unas horas desde que una vulnerabilidad se hace pública hasta que es explotada. Según M-Trends 2026, el tiempo medio de explotación de las vulnerabilidades se ha reducido a una estimación de -7 días, lo que significa que pueden ser explotadas incluso antes de que se publique un parche.

Una cola de trabajo gestionada por personas sencillamente no puede cerrar la brecha con tanta rapidez. Los equipos de seguridad necesitan agentes de IA para defenderse de los agentes de IA.

Reconocer a los agentes como objetivos

Para complicar aún más la ciberseguridad, los agentes de IA que las organizaciones incorporen a sus sistemas de ciberseguridad también se convertirán en objetivos para los atacantes. Al fin y al cabo, estos agentes son, en esencia, usuarios automatizados, privilegiados y de confianza con acceso al conjunto de herramientas de seguridad. Son objetivos de gran valor.

Los ciberdelincuentes disponen de múltiples formas de atacar a los agentes de IA. Secuestrar el objetivo de un agente es uno de los tipos de ataque más comunes. En ese caso, el atacante redefine el objetivo del agente, normalmente mediante una inyección indirecta de instrucciones oculta en una página web, un documento o un correo electrónico que el agente consulta como parte de su trabajo. Otra posibilidad es que los atacantes modifiquen el funcionamiento del agente y lo manipulen para que llame a APIs, ejecute código o escriba en sistemas ajenos a la tarea prevista.

El abuso de identidades y privilegios es otra táctica habitual. Por ejemplo, un atacante podría usar la inyección de instrucciones para engañar a un agente y hacer que ejecute acciones maliciosas aprovechando los permisos que se le han concedido.

Estas y otras tácticas pueden causar daños de muy diversa índole. Al atacar a agentes de IA utilizados para la ciberseguridad, los atacantes podrían robar datos confidenciales o neutralizar las defensas de las empresas, lo que permitiría a esos ciberdelincuentes lanzar con éxito ataques aún mayores y más devastadores.

Protección de los agentes de IA

¿Cómo deben proteger las organizaciones los agentes que utilizan para la ciberseguridad y otras funciones? Algunas prácticas recomendadas pueden sentar unas bases sólidas para la seguridad de los agentes.

• Conceda la mínima autonomía, no solo los mínimos privilegios. El principio de mínimos privilegios limita los recursos a los que puede acceder un agente. El principio de mínima autonomía limita hasta dónde puede actuar sin solicitar confirmación. Aplique permisos justo a tiempo, vinculados a la sesión y que caduquen cuando finalice una tarea determinada.
• Divide los flujos de trabajo. Divide los flujos de trabajo en partes para que ningún paso contenga al mismo tiempo datos confidenciales, entradas no fiables y un canal de salida. De este modo, se limita el daño causado por una única brecha de seguridad.
• Implementa la ejecución en entornos aislados. Ejecuta las llamadas a herramientas y el código generado en contenedores efímeros y estrictamente restringidos, de modo que el impacto de una vulneración quede limitado.
• Aplique medidas de protección en tiempo de ejecución, en cada iteración. Una única comprobación inicial no basta cuando el agente decide cuál será su siguiente paso. Inspeccione las instrucciones, las invocaciones de herramientas, las lecturas y escrituras en memoria y los resultados en cada iteración del bucle.
• Asigna una identidad propia a cada agente de IA. Evita las cuentas de servicio compartidas y las claves de API codificadas directamente. Cuando cada agente tiene su propia identidad, los equipos pueden determinar qué agente realizó una acción concreta.
• Conserva los registros y mantén controles humanos. Conserva registros inmutables del razonamiento del agente, las llamadas a herramientas y las cargas útiles, incluido lo que desencadenó cada ejecución. Exige la aprobación humana por un canal independiente antes de realizar escrituras en producción, movimientos financieros o cualquier otra acción que no se pueda deshacer.

Cómo aborda F5 la ciberseguridad de la IA agéntica

En F5, entendemos que los agentes de IA desempeñan múltiples funciones en el ámbito de la ciberseguridad. Aportan la velocidad necesaria para hacer frente a las amenazas basadas en IA, lo que permite a las organizaciones detectar los ataques y responder a ellos mucho más rápido de lo que podrían hacerlo las personas por sí solas. Además, son herramientas que permiten a los equipos agilizar las tareas, reduciendo considerablemente la complejidad de la gestión. Por último, los agentes de IA son objetivos frecuentes de los ataques y, como cabría esperar, deben protegerse mediante agentes de IA.

F5 puede convertir la inteligencia externa sobre amenazas y los registros internos en información priorizada y en tiempo real mediante la F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP). Los equipos ven un conjunto ordenado de problemas importantes en lugar de una cola de alertas sin diferenciar.

Al mismo tiempo, F5 AI Security Platform ayuda a proteger los agentes de IA que refuerzan la ciberseguridad y colaboran en otras funciones. Esta plataforma proporciona a los responsables de seguridad visibilidad, gobernanza y protección continuas en aplicaciones, modelos, agentes y API de IA. Mediante herramientas como F5 Workforce AI Security, F5 AI Red Team, F5 AI Guardrails y F5 AI Gateway, los equipos pueden detectar, gobernar, probar, proteger y supervisar continuamente los entornos de IA a medida que evolucionan las amenazas.

Para obtener más información sobre las amenazas potenciadas por la IA y las soluciones basadas en IA, consulte la investigación sobre amenazas de F5 Labs y las soluciones de seguridad de IA de F5.

Preguntas frecuentes

¿Cómo funciona un agente de IA en ciberseguridad?

Un equipo de seguridad asigna un objetivo a un agente. A continuación, el agente ejecuta un proceso de varios pasos para alcanzar dicho objetivo. El ciclo suele incluir pasos como detectar amenazas, crear un plan, ejecutar el plan, observar los resultados, registrar los hallazgos, ajustar los pasos en función de los resultados y consultar con personas en determinados momentos.

¿Cuál es la diferencia entre la automatización SOAR tradicional y la IA agéntica?

Las soluciones SOAR (orquestación, automatización y respuesta de seguridad) siguen un guion fijo basado en condiciones «si/entonces». A los agentes de IA se les asigna un objetivo y ellos mismos determinan la secuencia de tareas, revisándola a medida que surgen nuevas evidencias. Dado que los agentes pueden adaptarse a la nueva información, son más eficaces a la hora de hacer frente a amenazas desconocidas. Sin embargo, requieren más mecanismos de control.

¿Cómo se protege a los agentes de IA agéntica frente a las amenazas?

Algunas prácticas recomendadas pueden ayudar a proteger a los agentes de IA frente a un abanico cada vez mayor de amenazas. Por ejemplo, limitar lo que un agente puede hacer sin intervención humana, dividir los flujos de trabajo en tareas independientes, ejecutar las tareas en contenedores con acceso restringido y aplicar medidas de protección durante la ejecución puede mejorar la seguridad de los agentes de IA.

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Sobre el autor

Louise ScullyGerente sénior de marketing de producto, seguridad de IA e inteligencia de amenazas | F5

Louise Scully es directora sénior de Marketing de Producto para Seguridad de la IA e Inteligencia de Amenazas en F5. A lo largo de su carrera, ha trabajado en marketing de producto, gestión de producto, estrategia de comercialización, comunicación, liderazgo de opinión y desarrollo de categorías en los ámbitos de la seguridad de la IA y la tecnología empresarial. Antes de incorporarse a F5, Louise dirigió el área de marketing tanto en CalypsoAI como en Artomatix, contribuyendo a llevar al mercado tecnologías e investigaciones de IA.

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