La IA ha evolucionado rápidamente de ser una novedad a algo que muchas personas utilizan 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 forma semiautónoma para realizar tareas.

En pocas palabras, un agente de IA es un software que utiliza la IA para perseguir un objetivo y realizar acciones en tu vida digital con una supervisión mínima. En lugar de responder a una indicación cada vez, un agente puede leer información, decidir qué hacer a continuación y continuar hasta obtener un resultado o requerir tu intervención. En lugar de limitarte a pedirle a una IA que «Resuma mis correos electrónicos», podrías decirle a un agente: «Ayúdame a mantener mi bandeja de entrada bajo control», y este leerá, clasificará, redactará borradores e incluso enviará correos electrónicos dentro de los límites que hayas establecido.

Esa capacidad de actuar es lo que diferencia 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 conllevan y cómo puedes mantenerte seguro mientras los utilizas.

En este artículo, aprenderás:

¿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 profesional para aumentar la productividad.

Para el uso diario, los agentes de IA pueden:

  • Monitorizar tu bandeja de entrada, redactar borradores de respuestas sugeridas y destacar cualquier asunto urgente
  • Organizar notas o artículos guardados y generar resúmenes rápidos
  • Hacer un seguimiento de los cambios de precios de vuelos o productos y notificarte cuando bajen
  • Administra las citas de tu calendario sugiriendo horas de reunión y enviando invitaciones
  • Clasifica y etiqueta fotos o archivos para consultarlos fácilmente

En el ámbito empresarial, los agentes de IA se suelen utilizar para:

  • Ayudar a los equipos de atención al cliente a priorizar tickets, clasificarlos y preparar borradores de respuesta
  • Ayudar a los equipos de ventas y marketing resumiendo la información de las cuentas y generando mensajes de contacto personalizados para su revisión
  • Encargarse de tareas de gestión repetitivas, como extraer datos de facturas en herramientas de contabilidad o marcar transacciones inusuales
  • Ayudar a los equipos de TI y seguridad escaneando registros y agrupando alertas relacionadas

En todos estos casos, la ventaja práctica está clara: los agentes de IA pueden ahorrar tiempo y reducir el esfuerzo manual al coordinar varios pasos entre 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 más adelante.

¿Cómo funcionan los agentes de IA?

La experiencia principal 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 de conversación. Escribes una pregunta, el chatbot la envía al modelo y recibes una respuesta.

Los agentes de IA se basan en esa idea básica, pero añaden 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 establezcas para tu agente de IA en pasos y decisiones concretas.

Uso de herramientas (o llamada a herramientas)

Un agente suele estar 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 suelen conservar algún tipo de memoria para poder hacer un seguimiento de lo que ya ha ocurrido y de lo que queda por hacer. Esto puede incluir desde tareas anteriores hasta las preferencias del usuario. La memoria ayuda al agente a trabajar a lo largo de varios pasos, en lugar de tratar cada interacción de forma aislada.

En general, un agente de IA sigue estos pasos:

  • Le proporcionas al agente un objetivo y el contexto relevante
  • El agente interpreta tu solicitud y planifica una serie de pasos
  • Utiliza herramientas para recopilar información o realizar acciones
  • Su memoria se actualiza constantemente en función de lo ocurrido e indica qué hacer a continuación
  • El proceso se repite hasta que se alcanza tu objetivo o se necesita tu respuesta

En pocas palabras, los chatbots te 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 puedan trabajar de verdad en tus aplicaciones y cuentas.

Tipos de agentes de IA

Los agentes de IA se pueden agrupar en varios tipos, según sus funciones y cómo toman las 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 sencillas y repetitivas, como filtrar correos electrónicos.

Agentes de reflejo basados en modelos

De forma 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 decisiones y situaciones pasadas. Esto les permite aprender de los recuerdos de entornos anteriores y ajustar sus patrones en consecuencia. Los coches autónomos y los robots aspiradores suelen utilizar agentes de reflejo basados en modelos.

Agentes basados en objetivos

En lugar de limitarse a reaccionar a los datos de entrada, los agentes basados en objetivos toman decisiones en función del 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 tu destino es el resultado previsto y tu ruta puede cambiar según las condiciones del tráfico.

Agentes basados en la utilidad

Los agentes basados en la utilidad sopesan los “valores” óptimos de varios resultados y eligen la opción que ofrece el mejor equilibrio según una métrica elegida, como el tiempo, el coste o el riesgo. Son muy útiles en situaciones en las que hay prioridades contrapuestas; por ejemplo, cuando necesitas 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 el de un asistente personal virtual.

Cómo empezar a utilizar un agente de IA

Cuando estés empezando a utilizar agentes de IA, lo mejor es que seas prudente con las tareas que les pidas que hagan y que luego las vayas perfeccionando gradualmente.

  1. Empieza con una tarea de bajo riesgo
    Piensa en una tarea sencilla que quieras automatizar, como hacer que un agente de IA organice una carpeta de boletines, redacte borradores de respuestas que sigas aprobando manualmente o resuma artículos guardados. Esto te permitirá decidir cuál es el mejor tipo de agente para el trabajo y te dará la oportunidad de observar primero cómo se comporta sin darle acceso a información confidencial.
  2. Utiliza primero las funciones integradas del agente
    Muchas herramientas incluyen ahora funciones básicas de agente, como asistentes de bandeja de entrada “inteligentes”, organizadores de documentos o bots de soporte. Utilizarlos suele ser más seguro que crear un agente personalizado, sobre todo si no tienes mucha experiencia en programación y desarrollo.
  3. Añade acceso paso a paso
    Cuando conectes un agente a tus cuentas, empieza con un acceso limitado de solo lectura. Permítele enviar correos electrónicos, actualizar registros o realizar cambios únicamente cuando te sientas cómodo con su rendimiento.
  4. Revisa y ajusta de forma constante
    Presta atención a lo que el agente hace bien y a lo que se le resiste. La mayoría de los sistemas te permiten afinar los ajustes o acotar el alcance para que el agente siga centrado en las tareas en las que aporta más valor.

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

Por qué los agentes de IA conllevan nuevos riesgos

Cualquier sistema que pueda actuar en tu nombre también puede cometer errores en tu nombre o sufrir abusos por parte de otra persona, y los agentes de IA no son una excepción. Estos son algunos riesgos comunes de los agentes de IA:

Superficies de ataque más amplias

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

Inyección de prompts y contenido malicioso

Muchos agentes analizan habitualmente 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 no suelen ser capaces de distinguir entre instrucciones auténticas y falsas.

Acceso con excesivos privilegios

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

Filtraciones de datos y problemas de conformidad

Muchos agentes envían instrucciones y documentos a servicios de IA de terceros. Si esos proveedores almacenan los datos o los utilizan para el entrenamiento, es posible que estés compartiendo más de lo que pretendes, lo que conlleva implicaciones para la privacidad personal y los requisitos normativos.

Pero nada de esto quiere decir que el uso de agentes de IA sea intrínsecamente peligroso; solo requiere más cuidado y las herramientas y prácticas adecuadas para mantenerte a salvo.

Cómo mantenerte a salvo al utilizar agentes de IA

El objetivo no es evitar por completo los agentes de IA, sino utilizarlos de forma que respeten tu privacidad y minimicen el impacto en caso de que algo salga mal. Tanto si estás experimentando con la IA en tu vida personal como si estás implementando agentes en el trabajo, estos pasos pueden ayudarte:

  1. Limita a qué pueden acceder los agentes. Dale a cada agente un alcance limitado y claramente definido en lugar de un acceso amplio. Por ejemplo, permite que un agente personal lea una etiqueta de correo electrónico específica en lugar de toda tu bandeja de entrada, o dale a un agente financiero acceso únicamente a datos de prueba hasta que confíes en su comportamiento.
  2. Requiere siempre la aprobación humana para interacciones delicadas. Las tareas que impliquen dinero, ajustes de seguridad o compartir datos fuera de tu organización deberían 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. Entiende adónde van tus datos. Antes de conectar un agente a cuentas o documentos reales, comprueba qué proveedores utiliza, dónde se procesan los datos, cuánto tiempo se almacenan y si se usan para entrenar modelos. Opta por herramientas que te ofrezcan controles claros y respetuosos con la privacidad.
  4. Trata a los agentes como software privilegiado. Registra lo que hacen, revísalo periódicamente y prepárate para revocar su acceso rápidamente si algo no parece correcto. En las organizaciones, eso significa saber qué agentes existen, qué sistemas tocan y cómo apagarlos al instante.

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 te permite controlar y supervisar a qué credenciales tiene acceso tu agente.

En lugar de compartir nombres de usuario, contraseñas y claves API con tu agente de IA de forma ad hoc, los tokens de acceso de Proton Pass conceden un acceso limitado a elementos o cajas fuertes específicos. Puedes emitir tokens independientes para diferentes agentes, lo que garantiza que todas tus credenciales permanezcan cifradas y siempre bajo tu control. Cada vez que un agente utiliza un elemento, se crea un registro de auditoría que incluye el motivo del acceso, para que puedas revisar y supervisar la actividad de tu agente.

Si se utilizan de forma combinada, estas prácticas te permiten aprovechar las ventajas de los agentes de IA al tiempo que mantienes el riesgo controlado.

Trabaja y automatiza agentes de IA de forma segura con Proton Pass

Los agentes de IA son un paso siguiente natural en nuestra forma de utilizar la IA. Van más allá de responder preguntas para ayudarte realmente con el trabajo que haces todos los días, en tu bandeja de entrada, archivos y sistemas críticos. Eso los hace especialmente potentes, y algo que merece las mismas protecciones que cualquier otro software delicado.

Puedes reducir drásticamente los riesgos que conlleva esta nueva ola de automatización si limitas aquello a lo que puede acceder cada agente, mantienes a las personas implicadas en las decisiones importantes, comprendes dónde se procesan tus datos y te niegas a compartir credenciales en bruto. Añadir un gestor de contraseñas que prioriza la privacidad como Proton Pass te ofrece una forma segura de administrar las credenciales que utilizan los agentes, con tokens de acceso de IA que proporcionan un control preciso sobre qué herramientas pueden acceder a qué cajas fuertes.

Y, como ocurre con cualquier tipo de tecnología que requiera información confidencial, lo más importante que debes tener en cuenta al utilizar agentes de IA es crear buenos hábitos de seguridad. Empieza poco a poco, mantén el acceso limitado y utiliza herramientas que siempre te permitan tener el control de tus datos y tus contraseñas.