Su guía de seguridad en agentes de IA

Para entender la seguridad en agentes de IA, conviene definir primero qué es un agente de IA. A diferencia de un chatbot básico, que responde siguiendo un guion predefinido, un agente de IA puede percibir su entorno e interpretar el contexto mientras trabaja para alcanzar determinados objetivos. En lugar de limitarse a reaccionar, un agente de IA planifica y se adapta en función de los resultados.

Los agentes de IA toman decisiones basándose en una combinación de datos en tiempo real, experiencias previas y reglas predefinidas. Esto puede implicar responder a una consulta compleja de un cliente o ajustar los precios en función de las tendencias del mercado. Estos agentes pueden incluso coordinarse con otros sistemas para resolver una tarea con una intervención humana mínima. Una mayor autonomía resulta beneficiosa en muchos casos, pero también añade complejidad: cuanta más libertad tenga un agente de IA para tomar decisiones, más importante será gestionar su comportamiento de forma adecuada.

La seguridad en agentes de IA ayuda a afrontar estos nuevos desafíos. Engloba el conjunto de prácticas y herramientas que protegen a los agentes de IA frente a amenazas, tanto internas como externas, sin limitar su utilidad. Su objetivo es crear agentes de IA que no solo sean eficaces, sino que también sean fiables y cumplan la normativa de protección de datos.

Las medidas de protección utilizadas en la seguridad en agentes de IA incluyen:

• Filtrado de solicitudes
  Esta medida analiza y verifica los datos que le envían a un agente de IA para que las solicitudes dañinas, engañosas o inesperadas no influyan en sus decisiones.
• Controles de acceso
  Los controles de acceso adecuados definen qué usuarios y sistemas pueden interactuar con un agente de IA e impiden que sistemas no autorizados envíen instrucciones u obtengan datos confidenciales.
• Registros de auditoría
  El registro de las acciones y los procesos de decisión de un agente facilita la supervisión de su comportamiento, la investigación de incidentes y la verificación del cumplimiento normativo.
• Validación de modelos y políticas
  La validación sirve para confirmar que el modelo subyacente y sus límites de seguridad funcionan según lo previsto, tanto antes como después de la implementación.
• Protección de datos
  Aplica estándares de cifrado y gestión de datos para mantener la información privada a salvo mientras el agente de IA la procesa, almacena o transfiere.

Por supuesto, la seguridad no se limita a los controles técnicos. También implica establecer políticas claras para regular el comportamiento de los agentes, como definir límites para la toma de decisiones e integrar mecanismos de supervisión humana.

Las prácticas recomendadas de seguridad de Salesforce proporcionan una base sólida. Sin embargo, proteger los agentes de IA exige ir un paso más allá: hay que tratarlos como entidades dinámicas, no como aplicaciones estáticas. Cuanto más autónomo e inteligente sea el agente de IA, más detallada debe ser su estrategia de seguridad.

Existen varios tipos de agentes de IA, cada uno diseñado para apoyar áreas específicas de su empresa. Como difieren en la forma en que recopilan información, toman decisiones y completan tareas, las medidas de seguridad necesarias también varían. Comprender los tipos de agentes de IA que utiliza puede ayudarle a centrarse en los límites adecuados.

Para simplificar, es útil clasificar los tipos de agentes de IA según el nivel de acceso que requieren y el tipo de decisiones que toman.

Estos agentes de IA trabajan directamente con información personal y frecuentemente actúan en nombre de profesionales que trabajan de cara al cliente. Por lo tanto, la seguridad se centra en la privacidad de los datos, la protección de la identidad y la coherencia de las respuestas.

• Agentes de IA para atención al cliente
  Ayudan a resolver preguntas e incidencias a través de distintos canales. Necesitan protecciones que preserven la privacidad de los datos de los clientes, mantengan un contexto preciso a lo largo de las conversaciones e impidan que sus respuestas se vean condicionadas por instrucciones no autorizadas.
• Agentes de comercio electrónico
  Guían a los clientes durante el proceso de compra y recomiendan productos. Estos agentes se benefician de límites que protegen los detalles de las transacciones, garantizan la imparcialidad de las recomendaciones e impiden que influencias externas afecten a los procesos de compra.

Estos agentes de IA suelen acceder a datos empresariales sensibles, como la puntuación de leads, los planes de las campañas y los análisis de rendimiento. La seguridad se centra en proteger la información interna y evitar la divulgación involuntaria de información.

• Agentes de IA que actúan como Sales Development Representative (SDR): ayudan en la cualificación de leads y la programación de reuniones. Requieren controles de permisos que limiten a qué registros de clientes pueden acceder, así como una supervisión que garantice el cumplimiento de sus políticas de ventas internas.
• Agentes de IA para campañas de marketing: colaboran en la creación de briefings de campañas, recorridos del cliente y contenidos. Estos agentes de IA necesitan medidas de protección que salvaguarden los planes estratégicos, mantengan la coherencia de marca y verifiquen que los contenidos generados siguen las políticas aprobadas.

Estos agentes de IA combinan información procedente de múltiples sistemas. Por lo tanto, el enfoque de seguridad se centra en gestionar los límites entre sistemas y garantizar la precisión de los flujos de trabajo interdepartamentales.

• Agentes de IA para colaboración: comparten datos e información entre distintas áreas para que funciones como operaciones, atención al cliente y planificación estén alineadas. Estos agentes de IA se benefician de límites que definan a qué sistemas pueden acceder y de controles que impidan la transferencia de información a destinatarios no autorizados.

En todos los tipos, es fundamental que el diseño se lleve a cabo teniendo en cuenta el propósito del agente de IA. Cuanto más adaptable y autónomo sea el agente, más sólidas deben ser las medidas de protección. Su estrategia de seguridad debe adaptarse en función de su complejidad, ya sean agentes reflejos con un alcance limitado o sistemas de aprendizaje totalmente autónomos.

Mientras que la seguridad de las aplicaciones tradicionales se centra en el código y la infraestructura, los agentes de IA introducen una dimensión completamente nueva: el comportamiento autónomo. Esto genera nuevos desafíos y riesgos que deben abordarse con medidas específicas.

Para tomar decisiones, los agentes de IA suelen procesar datos altamente sensibles, como información de clientes y registros financieros. Si estos datos no están bien protegidos, podrían producirse accesos no autorizados, filtraciones de datos o incumplimientos normativos. Cuando los agentes de IA se integran en flujos de trabajo que implican datos personales o regulados, la privacidad de los datos es una prioridad absoluta.

Los agentes de IA funcionan con grandes modelos de lenguaje (LLM) que aprenden a partir de datos, pero estos modelos pueden sufrir manipulaciones. Ataques como el envenenamiento de datos, las entradas adversariales o las modificaciones no autorizadas del modelo podrían distorsionar los resultados. En casos extremos, incluso pueden lograr que los agentes de IA actúen en contra de los objetivos de su organización. Como los modelos son dinámicos por naturaleza, es importante validar de forma periódica tanto la información que reciben como su lógica de decisión.

A diferencia del software tradicional, los agentes de IA no se limitan a seguir instrucciones fijas: evalúan condiciones y sopesan resultados antes de actuar en función de probabilidades. En consecuencia, su comportamiento es menos predecible, especialmente en interacciones de varios pasos. Cuando no es posible ver cómo toma decisiones un agente de IA, resulta mucho más difícil detectar los fallos o entender por qué han ocurrido.

Los agentes de IA no operan de forma aislada: dependen de los sistemas, las API y la infraestructura que los rodean. Una vulnerabilidad en un componente (como una integración de terceros o un entorno en la nube) puede convertirse en una puerta de entrada para atacantes que pondrían en riesgo al agente. Proteger el entorno donde opera el agente de IA es tan importante como proteger al propio agente.

Los agentes de IA interactúan en tiempo real con usuarios, herramientas de terceros y fuentes de datos externas. Sin embargo, estas conexiones pueden introducir riesgos de seguridad. Si la información recibida no se valida correctamente, los atacantes pueden aprovechar estas vulnerabilidades mediante técnicas como los ataques de inyección, suministrar información falsa al agente o hacer un uso indebido de las API expuestas. Sin los límites adecuados, un agente de IA podría actuar basándose en datos inexactos o dar acceso involuntariamente a agentes externos en sistemas internos.

La seguridad en agentes de IA es un proceso continuo que abarca desde el desarrollo y la implementación hasta las operaciones diarias. Cada capa de la arquitectura, incluidos el control de accesos y la gobernanza ética, necesita protecciones integradas adaptadas a la naturaleza dinámica de los agentes de IA.

Un primer paso fundamental es controlar los accesos. Asigne roles y permisos claros, tanto a los usuarios como a los sistemas externos que interactúan con el agente de IA. Realice un seguimiento de las identidades no humanas y asegúrese de que todas las acciones se registren. Esto ayuda a prevenir usos no autorizados y sienta las bases para la rendición de cuentas en el uso de la IA.

El cifrado también desempeña un papel fundamental. Utilice técnicas avanzadas para proteger los datos que los agentes de IA generan o procesan. Esto incluye tanto los datos estructurados como los no estructurados, ya sea en almacenamiento, en tránsito o en uso, sin que el rendimiento del agente de IA se vea afectado. Considere la posibilidad de aislar los agentes de IA mediante sandboxing o contenedores. Al limitar su alcance, se reduce el riesgo de que se produzcan daños en cascada causados por acciones no deseadas o vulnerabilidades externas.

Recuerde que la seguridad no es responsabilidad exclusiva de los desarrolladores o del equipo de TI, sino un compromiso compartido entre los equipos de producto y los responsables del negocio. Todos los implicados en el proceso de desarrollo de aplicaciones deben comprender cómo funcionan los agentes de IA, qué datos gestionan y cómo notificar comportamientos inesperados. Fomentar una cultura de responsabilidad fortalece cada capa de su estrategia de IA.

El secuestro de agentes de IA se produce cuando actores maliciosos manipulan o toman el control del comportamiento de un agente. Esto puede originarse debido a datos de entrenamiento “envenenados” o controles de seguridad deficientes. Conocer los métodos de ataque ayuda a identificar las señales de alerta. Las decisiones inesperadas, los cambios en el comportamiento del agente o los patrones de acceso a datos inusuales pueden ser indicios de que algo va mal. Preste atención para detectar las técnicas que intentan “engañar” al agente de IA para que actúe de forma inapropiada.

Reforzar las medidas de seguridad suele implicar evaluaciones proactivas. Lleve a cabo evaluaciones de riesgos con regularidad y supervise la actividad de los agentes para detectar posibles intentos de secuestro antes de que se agraven. La creación de marcos resilientes ayuda a los agentes de IA a recuperarse ante las amenazas. Utilice modelos de seguridad adaptativos que aprendan de los incidentes y ajusten automáticamente las protecciones para neutralizar futuros ataques.

Manténgase al día con los marcos normativos globales, como el RGPD y la CCPA, que definen cómo deben gestionarse y protegerse los datos personales. Aunque su agente de IA no tenga contacto directo con los clientes, es posible que interactúe con datos regulados en segundo plano. Por lo tanto, debe usar marcos de IA ética para garantizar la equidad, la transparencia y la responsabilidad en cada decisión. Diseñe sistemas que expliquen su razonamiento y proporcionen registros de auditoría cuando sea necesario.

Y, lo más importante, gestione los datos con cuidado. Aplique políticas de privacidad y estándares de seguridad de datos de forma coherente en cada interacción. La privacidad debe formar parte de su arquitectura predeterminada, tanto si está entrenando un modelo como si está a punto de implementarlo en producción.

La mejor seguridad comienza en la fase de diseño. Integre la seguridad desde el primer momento mediante la incorporación de medidas de protección directamente en el proceso de desarrollo. Para ello, utilice prácticas de codificación segura, así como modelado de amenazas y pruebas antes de lanzar su agente de IA.

Proteja los entornos con múltiples agentes mediante controles que impidan que un agente de IA pueda explotar las vulnerabilidades de otro. Esto implica aplicar protocolos de comunicación y limitar el acceso compartido. Supervise las amenazas y responda a ellas en tiempo real. Analice los patrones de uso y active un plan de respuesta cuando el comportamiento se salga de los límites establecidos. El enfoque de Salesforce en materia de privacidad en IA ilustra cómo un diseño cuidadoso puede mejorar tanto la seguridad como la confianza.

A medida que los agentes de IA se integran en los sistemas empresariales, garantizar su seguridad resulta cada vez más complejo y, al mismo tiempo, más indispensable. Las nuevas capacidades conllevan nuevas vulnerabilidades, por lo que mantenerse al día requiere una estrategia con visión de futuro.

Ninguna empresa puede mejorar la seguridad de la IA por sí sola. Para lograrlo, hay que cooperar a escala sectorial. Cuando las organizaciones comparten conocimientos y prácticas recomendadas en materia de seguridad, todos salen beneficiados. La colaboración contribuye a establecer estándares más sólidos que hacen que la adopción de la IA sea más segura para todos.

Agentforce, la solución de IA agéntica empresarial de Salesforce, le ayuda a aplicar la automatización inteligente con la seguridad y la privacidad en el centro de cada interacción.

Con Agentforce Trust Layer, su empresa puede reducir el riesgo gracias a funciones como la “no retención” de datos y los controles basados en políticas. Trust Layer también identifica y enmascara la información confidencial de las solicitudes antes de enviarlas al modelo, lo que protege datos sensibles, como la información de identificación personal (PII), para que no queden expuestos a LLM externos. Tales protecciones elevan los estándares en materia de seguridad en agentes de IA.