La IA ha evolucionado rápidamente de ser una novedad a algo que muchas personas usan todos los días. Los usos más sencillos y comunes son redactar mensajes, resumir documentos o buscar en la web. Pero una nueva evolución está en marcha con el auge de los agentes de IA, sistemas de IA que no solo responden preguntas, sino que actúan de manera semiautónoma para realizar tareas.

En términos sencillos, un agente de IA es un software que utiliza la IA para perseguir un objetivo y realizar acciones en su vida digital con una supervisión mínima. En lugar de responder a una sola indicación a la vez, un agente puede leer información, decidir qué hacer a continuación y continuar hasta obtener un resultado o requerir su intervención. En lugar de simplemente pedirle a una IA que “resuma mis correos electrónicos”, usted podría decirle a un agente “ayúdeme a mantener mi bandeja de entrada bajo control” y este leerá, clasificará, redactará e incluso enviará correos electrónicos dentro de los límites que usted haya establecido.

Esa capacidad de actuar es lo que separa a los agentes de IA de herramientas de IA más sencillas, como los modelos de lenguaje grandes. A continuación, analizamos en detalle qué son los agentes de IA, de qué son capaces, los riesgos que implican y cómo puede mantenerse seguro al utilizarlos.

En este artículo, aprenderá:

¿Para qué se utilizan los agentes de IA?

Los agentes de IA se despliegan en entornos digitales y se utilizan tanto en el ámbito personal como en el profesional para aumentar la productividad.

Para el uso diario, los agentes de IA pueden:

  • Monitorear su bandeja de entrada, redactar sugerencias de respuesta y destacar cualquier asunto urgente
  • Organizar notas o artículos guardados y generar resúmenes rápidos
  • Rastrear cambios de precios de vuelos o productos, y notificarle cuando bajen
  • Gestionar citas en su calendario sugiriendo horarios de reunión y enviando invitaciones
  • Clasificar y etiquetar fotos o archivos para facilitar su consulta

En casos de negocios, los agentes de IA se utilizan con frecuencia para:

  • Ayudar a los equipos de soporte al cliente a clasificar tickets, categorizarlos y preparar borradores de respuestas
  • Asistir a los equipos de ventas y marketing resumiendo la información de las cuentas y generando comunicaciones personalizadas para su revisión
  • Encargarse de tareas repetitivas de administración interna, como extraer datos de facturas en herramientas de contabilidad o marcar transacciones inusuales
  • Asistir a los equipos de TI y seguridad escaneando registros y agrupando alertas relacionadas

En todos estos casos, el beneficio práctico es evidente: los agentes de IA pueden ahorrar tiempo y reducir el esfuerzo manual al coordinar múltiples pasos en distintas herramientas. Sin embargo, aunque los agentes de IA pueden aumentar la productividad y la automatización, también abren la puerta a nuevos tipos de errores, ataques y vulneraciones de datos, como veremos a continuación.

¿Cómo funcionan los agentes de IA?

La primera experiencia de la mayoría de las personas con la IA es a través de un chatbot como ChatGPT, Google Gemini o Microsoft Copilot. Un chatbot es una aplicación que envuelve un modelo de IA en una interfaz conversacional. Usted escribe una pregunta, el chatbot la envía al modelo y usted recibe una respuesta.

Los agentes de IA se basan en esa idea básica, pero agregan varios componentes importantes. La mayoría de los agentes modernos combinan tres partes fundamentales:

Un modelo de lenguaje

En el núcleo de muchos agentes se encuentra un modelo de lenguaje grande (LLM). El LLM se encarga de comprender las instrucciones del lenguaje, razonar sobre ellas y generar texto. Transforma el resultado que usted establezca para su agente de IA en pasos y decisiones concretas.

Uso de herramientas (o llamadas a herramientas)

Por lo general, un agente está conectado a herramientas y servicios externos, como el correo electrónico, calendarios, bases de datos y navegadores web. El agente puede llamar a estas herramientas para leer datos o realizar acciones, como obtener correos electrónicos recientes y actualizar registros o invitaciones a reuniones.

Memoria y contexto

Los agentes de IA a menudo conservan cierta forma de memoria para poder realizar un seguimiento de lo que ya ha sucedido y de lo que aún queda por hacer. Esto puede incluir desde tareas anteriores hasta las preferencias del usuario. La memoria ayuda a un agente a trabajar a través de múltiples pasos, en lugar de tratar cada interacción de forma aislada.

En general, un agente de IA sigue estos pasos:

  • Usted le proporciona al agente un objetivo y el contexto relevante
  • El agente interpreta su solicitud y planifica una serie de pasos
  • Utiliza herramientas para recopilar información o realizar acciones
  • Su memoria se actualiza constantemente en función de lo que ha sucedido y le indica qué hacer a continuación
  • El proceso se repite hasta alcanzar su objetivo o hasta que se requiera su respuesta

En pocas palabras, los chatbots le ofrecen una interfaz para “hablar” con un modelo y recibir respuestas, pero los agentes de IA combinan ese modelo con herramientas y memoria para que realmente puedan realizar trabajos dentro de sus aplicaciones y cuentas.

Tipos de agentes de IA

Los agentes de IA se pueden agrupar en varios tipos, según sus funciones y cómo toman decisiones. En general, existen cinco tipos de agentes de IA:

Agentes de reflejo simple

Los agentes de reflejo simple, el tipo más básico de agentes de IA, reaccionan únicamente a la información actual y siguen condiciones preasignadas sin tener en cuenta el contexto pasado. Son los más adecuados para tareas repetitivas y sencillas, como filtrar correos electrónicos.

Agentes de reflejo basados en modelos

De manera similar a los agentes de reflejo simple, los agentes de reflejo basados en modelos también utilizan condiciones para tomar decisiones, pero tienen en cuenta las situaciones y decisiones pasadas. Esto les permite aprender de los recuerdos de entornos anteriores y ajustar sus patrones en consecuencia. Los vehículos autónomos y las aspiradoras robot suelen utilizar agentes de reflejo basados en modelos.

Agentes basados en objetivos

En lugar de simplemente reaccionar a los datos de entrada, los agentes basados en objetivos toman decisiones de acuerdo con un objetivo deseado. Son más dinámicos y avanzados, y pueden evolucionar y trazar nuevas estrategias incluso si surgen obstáculos. Los sistemas de navegación GPS son un ejemplo de agentes basados en objetivos, donde su destino es el resultado esperado y su ruta puede cambiar según las condiciones del tráfico.

Agentes basados en utilidad

Los agentes basados en utilidad evalúan los “valores” óptimos de múltiples resultados y eligen la opción que ofrece el mejor equilibrio de acuerdo con una métrica seleccionada, como el tiempo, el costo o el riesgo. Son sumamente útiles en situaciones donde existen prioridades en conflicto; por ejemplo, cuando usted necesita priorizar tareas.

Agentes de aprendizaje

Diseñados para mejorar continuamente, los agentes de aprendizaje pueden ajustar su comportamiento en función de la experiencia y los comentarios. Esto los hace más eficaces con el tiempo a medida que acumulan y procesan más datos, y son especialmente útiles para roles en constante cambio, como la de un asistente personal virtual.

Cómo empezar a utilizar un agente de IA

Cuando esté comenzando a utilizar agentes de IA, lo mejor es ser prudente con las tareas que les asigne y, luego, perfeccionarlas gradualmente.

  1. Comience con una tarea de bajo riesgo
    Piense en una tarea sencilla que desee automatizar, como hacer que un agente de IA organice una carpeta de boletines informativos, redacte borradores de respuestas que usted aún apruebe de forma manual o resuma artículos guardados. Esto le permite decidir cuál es el mejor tipo de agente para el trabajo y le brinda la oportunidad de observar primero cómo se comporta sin darle acceso a información confidencial.
  2. Utilice primero las funciones integradas del agente
    Muchas herramientas incluyen ahora funciones básicas de agentes, como asistentes “inteligentes” para la bandeja de entrada, organizadores de documentos o bots de soporte. Utilizarlos suele ser más seguro que crear un agente personalizado, sobre todo si usted no tiene mucha experiencia en programación y desarrollo.
  3. Agregue acceso paso a paso
    Cuando conecte un agente a sus cuentas, comience con un acceso limitado de solo lectura. Permítale enviar correos electrónicos, actualizar registros o realizar cambios solo una vez que se sienta cómodo con su funcionamiento.
  4. Revise y ajuste de manera constante
    Preste atención a los aciertos del agente y a las áreas en las que tiene dificultades. La mayoría de los sistemas le permiten afinar los ajustes o limitar el alcance para que el agente se mantenga enfocado en las tareas donde aporta mayor valor.

Una vez que se familiarice más con el funcionamiento y el comportamiento de los agentes, podrá pasar de casos de uso personales y pequeños a flujos de trabajo más complejos e integrados, siempre con las medidas de seguridad adecuadas.

Por qué los agentes de IA representan nuevos riesgos

Cualquier sistema que pueda actuar en su nombre también puede cometer errores en su nombre o ser utilizado de forma indebida por otra persona, y los agentes de IA no son la excepción. Estos son algunos riesgos comunes de los agentes de IA:

Superficies de ataque más amplias

Debido a que los agentes de IA generalmente tienen acceso a aplicaciones como el correo electrónico, el almacenamiento en la nube, calendarios y paneles de control, esto los convierte en un objetivo más importante. Si un atacante logra influir en ese agente, podría desplazarse a través de todos esos sistemas conectados y acceder fácilmente a datos confidenciales.

Inyección de prompts y contenido malicioso

Muchos agentes analizan de forma habitual páginas web, documentos y correos electrónicos como parte de su trabajo. Los atacantes pueden ocultar instrucciones en ese contenido, engañando a los agentes para que filtren datos o eludan las medidas de seguridad, ya que los agentes de IA generalmente no son capaces de distinguir entre instrucciones auténticas y falsas.

Acceso con privilegios excesivos

Puede resultar tentador darle a un agente un amplio acceso para maximizar la eficiencia: el control total de la bandeja de entrada, bases de datos de producción o muchas herramientas internas a la vez. Sin embargo, esto también conlleva un mayor riesgo: si un agente con demasiados privilegios se ve comprometido o no funciona correctamente, el daño será mucho más grave.

Filtración de datos y problemas de cumplimiento

Muchos agentes envían instrucciones y documentos a servicios de inteligencia artificial de terceros. Si esos proveedores almacenan los datos o los utilizan para el entrenamiento, es posible que usted esté compartiendo más de lo que desea, lo que tiene implicaciones para la privacidad personal y los requisitos regulatorios.

Pero todo esto no significa que el uso de agentes de IA sea intrínsecamente peligroso; solo requiere más cuidado, además de las herramientas y prácticas adecuadas para mantenerlo a salvo.

Cómo mantenerse a salvo al utilizar agentes de IA

El objetivo no es evitar por completo los agentes de IA, sino utilizarlos de manera que respeten su privacidad y minimicen el impacto si algo sale mal. Ya sea que esté experimentando con la IA en su vida personal o implementando agentes en el trabajo, los siguientes pasos pueden ayudarle:

  1. Limite a lo que pueden acceder los agentes. Otorgue a cada agente un alcance limitado y claramente definido en lugar de un acceso amplio. Por ejemplo, permita que un agente personal lea desde una etiqueta de correo electrónico específica en lugar de toda su bandeja de entrada, o dé a un agente de finanzas acceso únicamente a datos de prueba hasta que confíe en su comportamiento.
  2. Exija siempre la aprobación humana para interacciones sensibles. Las tareas que involucren dinero, ajustes de seguridad o compartir datos fuera de su organización deben requerir una aprobación explícita. Un agente puede preparar pagos, borradores o informes, pero una persona debe revisar y confirmar cualquier acción de gran impacto.
  3. Comprenda adónde van sus datos. Antes de conectar un agente a cuentas o documentos reales, verifique qué proveedores utiliza, dónde se procesan los datos, cuánto tiempo se almacenan y si se usan para entrenar modelos. Opte por herramientas que le ofrezcan controles claros que respeten la privacidad.
  4. Trate a los agentes como software con privilegios. Registre lo que hacen, revíselo periódicamente y esté preparado para revocar el acceso rápidamente si algo no parece correcto. En las organizaciones, esto significa saber qué agentes existen, qué sistemas tocan y cómo apagarlos de inmediato.

Aquí es donde Proton Pass marca la diferencia. Proton Pass es un gestor de contraseñas cifrado de extremo a extremo que también ofrece tokens de acceso de IA, lo que le permite controlar y monitorear a qué credenciales tiene acceso su agente.

En lugar de compartir nombres de usuario, contraseñas y claves API con su agente de IA de forma ad hoc, los tokens de acceso de Proton Pass otorgan un acceso limitado a elementos o bóvedas específicos. Puede emitir tokens separados para diferentes agentes, lo que garantiza que todas sus credenciales permanezcan cifradas y siempre bajo su control. Cada vez que un agente utiliza un elemento, se crea un registro de auditoría que incluye el motivo del acceso, para que usted pueda revisar y monitorear la actividad de su agente.

Utilizadas en conjunto, estas prácticas le permiten aprovechar los beneficios de los agentes de IA mientras mantiene el riesgo bajo control.

Trabaje y automatice agentes de IA de forma segura con Proton Pass

Los agentes de IA son un paso siguiente natural en la forma en que utilizamos la IA. Van más allá de responder preguntas para ayudarle realmente con el trabajo que realiza todos los días, en su bandeja de entrada, archivos y sistemas críticos. Esto los hace particularmente potentes, y algo que merece las mismas protecciones que cualquier otro software sensible.

Usted puede reducir drásticamente los riesgos que conlleva esta nueva ola de automatización al limitar a lo que cada agente puede acceder, mantener a los seres humanos involucrados en las decisiones importantes, comprender dónde se procesan sus datos y negarse a compartir credenciales sin procesar. Agregar un gestor de contraseñas que prioriza la privacidad como Proton Pass le ofrece una forma segura de gestionar las credenciales que utilizan los agentes, con tokens de acceso de IA que brindan un control preciso sobre qué herramientas pueden acceder a qué bóvedas.

Y como ocurre con cualquier tipo de tecnología que requiera información confidencial, lo más importante a tener en cuenta al utilizar agentes de IA es desarrollar buenos hábitos de seguridad. Comience poco a poco, mantenga el acceso limitado y utilice herramientas que siempre le den el control de sus datos y sus contraseñas.