What is an AI Agent?
- Glosario IAM
- What is an AI Agent?
Un agente de IA es una Identidad No Humana (NHI) que puede percibir o recibir señales sobre su entorno tomar decisiones y ejecutar acciones (a menudo mediante herramientas o integraciones) para alcanzar objetivos específicos. Utiliza técnicas de Inteligencia Artificial (IA), incluidos Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés), modelos de aprendizaje automático y lógica basada en reglas, para analizar datos, determinar los siguientes pasos y completar tareas con distintos niveles de intervención humana. A diferencia de los modelos de IA independientes de un solo turno que generan principalmente respuestas a indicaciones, los agentes de IA están orientados a objetivos y se basan en la acción, y pueden operar en múltiples pasos manteniendo el estado, utilizando herramientas y adaptándose a nuevos contextos.
Agentes de IA vs chatbots vs IA generativa
Aunque a menudo se utilizan indistintamente, los agentes de IA, los chatbots y la IA generativa difieren en función y nivel de autonomía. Los agentes de IA están diseñados para tomar decisiones y realizar acciones con el fin de alcanzar determinados objetivos, integrándose a menudo con sistemas externos para ejecutar flujos de trabajo. Los chatbots suelen mantener conversaciones en respuesta a indicaciones, pero algunos chatbots modernos pueden realizar acciones limitadas y predefinidas. La IA generativa se centra en crear resultados novedosos (es decir, texto, código, imágenes o datos estructurados) a partir de patrones aprendidos y puede utilizarse dentro de sistemas automatizados, pero por sí sola no necesariamente planifica ni ejecuta acciones del mundo real. Estas son sus principales diferencias:
| Función | Agentes de IA | Chatbots | IA generativa |
|---|---|---|---|
| Función | Lograr objetivos mediante la toma de decisiones y acciones autónomas | Principalmente mantener conversaciones y responder a consultas | Generar contenido en función de las indicaciones |
| Nivel de autonomía | Puede planificar y ejecutar tareas con una mínima intervención humana | Reactivo en función de la entrada del usuario | Genera resultados cuando se le solicita (la autonomía depende de cómo esté integrado) |
| Capacidad para tomar medidas | Puede ejecutar flujos de trabajo y llamar a APIs | Algunos pueden realizar acciones predefinidas | Normalmente produce resultados; solo "toma acción" cuando se conecta a herramientas o sistemas |
Cómo funcionan los agentes de IA
Los agentes de IA funcionan en un ciclo repetitivo e iterativo de percepción, toma de decisiones y acción. Si bien la tecnología que hay detrás de los agentes de IA puede variar, la mayoría sigue un flujo de trabajo similar:
Recibe una instrucción, una solicitud o un objetivo: El agente de IA se activa mediante una solicitud del usuario, un objetivo predefinido o un evento desencadenante del sistema.
Recopilación de contexto: Antes de poder completar su tarea, el agente de IA recopila datos relevantes como la entrada del usuario, los registros de la base de datos o las respuestas de la API. Algunos agentes mantienen memoria a corto o largo plazo para consultar experiencias pasadas o interacciones previas.
Toma una decisión: Utilizando modelos de aprendizaje automático, LLM o lógica basada en reglas, el agente de IA evalúa las posibles acciones, sopesa los resultados potenciales y determina los mejores pasos a seguir.
Planifica y ejecuta acciones: Para objetivos complejos, el agente de IA establece una secuencia de acciones, como actualizar archivos o sistemas, para lograr su objetivo.
Puede evaluar los resultados: Algunos agentes avanzados pueden evaluar si su acción logró el resultado previsto y, a continuación, modificar su comportamiento futuro en consecuencia.
Cinco tipos principales de agentes de IA
Los agentes de IA se pueden clasificar en cinco tipos principales según cómo toman decisiones e interactúan con su entorno.
1. Agentes reflejos simples
Los agentes de reflejo simple son el tipo más básico de agente de IA, que responde a entradas específicas utilizando reglas predefinidas. Estos agentes no retienen memoria ni consideran un contexto más amplio, lo que los hace ideales para entornos predecibles, pero limitados en escenarios complejos.
2. Agentes reflejos basados en modelos
Los agentes reflejos basados en modelos mantienen un modelo interno de su entorno, lo que les permite rastrear los cambios y tener en cuenta cómo las interacciones pasadas afectan las condiciones presentes. Son más adaptables que los agentes reflejos simples porque recuerdan aspectos de estados anteriores, pero aún dependen principalmente de una lógica predefinida.
3. Agentes basados en objetivos
Los agentes orientados a objetivos operan con un resultado claro en mente y determinan qué acciones les ayudarán a alcanzar ese objetivo. Estos agentes consideran las consecuencias futuras y planifican los pasos a seguir en consecuencia, pero aún están limitados por sus marcos de decisión programados.
4. Agentes utilitarios
Los agentes basados en la utilidad miden y comparan la conveniencia de diversos resultados, seleccionando la acción que maximiza los beneficios y minimiza el riesgo. Estos agentes, eficaces en entornos dinámicos, sopesan las ventajas y desventajas y toman decisiones más matizadas que los agentes basados en objetivos.
5. Agentes de aprendizaje
Entre los agentes de IA, los agentes de aprendizaje son los más avanzados porque mejoran continuamente su rendimiento basándose en nuevos datos y experiencias pasadas. Su capacidad de adaptación los hace ideales para entornos complejos.
Ejemplos de agentes de IA
En numerosos sectores, los agentes de IA se utilizan para automatizar la toma de decisiones, ejecutar flujos de trabajo y reducir la intervención humana. A continuación se presentan algunos ejemplos comunes de agentes de IA en casos de uso del mundo real:
- Agentes de atención al cliente: Los agentes de atención al cliente impulsados por IA analizan las consultas de los clientes, recuperan información de la cuenta, procesan reembolsos o escalan los tickets a los miembros del equipo apropiados.
- Agentes de codificación: Los agentes de codificación ayudan a los desarrolladores generando, probando y mejorando el código, identificando vulnerabilidades y sugiriendo mejoras en los repositorios de código.
- Vehículos autónomos: Los vehículos autónomos utilizan sensores y modelos de IA para interpretar las condiciones de la carretera y los patrones de tráfico, y tomar decisiones de conducción en tiempo real para un transporte más eficiente.
- Agentes de gestión de inventario: En entornos minoristas, los agentes de IA pueden monitorear los niveles de inventario, automatizar los pedidos de compra, detectar fallas en los equipos, redirigir los envíos para acomodar retrasos y reducir las interrupciones en la cadena de suministro.
- Agentes de operaciones de TI: Los agentes de IA se pueden utilizar en entornos de TI empresariales para detectar anomalías, implementar parches y activar flujos de trabajo de remediación predefinidos.
- Agentes de negociación financiera: En servicios financieros, los agentes de IA pueden analizar datos de mercado en tiempo real y ejecutar operaciones basadas en estrategias predefinidas, priorizando la velocidad y la escalabilidad.
Cómo los agentes de IA introducen nuevos riesgos de seguridad
A medida que los agentes de IA se integran más en los sistemas empresariales, introducen nuevos problemas de seguridad. Dado que los agentes de IA pueden acceder a datos, interactuar con aplicaciones y ejecutar acciones de forma autónoma, pueden funcionar como NHIs cuando utilizan sus propias identidades, como entidades de servicio, identidades de carga de trabajo, tokens de API o aplicaciones OAuth. Al igual que las cuentas de servicio o los bots, los agentes de IA operan con sus propias credenciales y permisos, lo que significa que deben ser controlados y supervisados cuidadosamente de la misma manera que los usuarios humanos (es decir, con el principio de mínimo privilegio, autenticación sólida y registro de auditoría). En los modelos de seguridad de confianza cero, ninguna identidad — ni humana ni de máquina — es implícitamente confiable, y el acceso debe verificarse y autorizarse continuamente para reducir los riesgos de seguridad. Los principales riesgos asociados a los agentes de IA incluyen:
- Acceso no autorizado: A menudo, los agentes de IA requieren credenciales, tokens o claves API para funcionar. Si estos secretos quedan expuestos o se configuran incorrectamente, los ciberdelincuentes podrían acceder a sistemas críticos o bases de datos internas a través de la identidad del agente de IA.
- Escalada de privilegios: Cuando a los agentes de IA se les otorgan permisos excesivos, pueden actuar más allá de su alcance previsto. Si un agente se viera comprometido, podría cambiar sistemas críticos, acceder a datos restringidos o modificar configuraciones.
- Ataques de inyección de mensajes: Los agentes de IA que funcionan con LLM pueden ser susceptibles a la inyección de mensajes, donde las entradas maliciosas manipulan las instrucciones del sistema. Estos ataques pueden provocar que los agentes de IA filtren información confidencial, expongan credenciales o ejecuten acciones no autorizadas.
- Filtración de datos: Dado que los agentes de IA normalmente se conectan a plataformas SaaS y bases de datos internas, las configuraciones incorrectas pueden exponer información de identificación personal (PII) o registros financieros confidenciales.
- Integraciones con permisos excesivos: Para automatizar los flujos de trabajo, los agentes de IA a menudo se integran con múltiples servicios y aplicaciones. Cuando se les concede un amplio acceso a través de los sistemas, los agentes de IA comprometidos o mal configurados pueden ampliar significativamente la superficie de ataque de una organización.
- Abuso de herramientas/API e integridad de las acciones: Incluso sin una “vulneración”, un agente puede realizar acciones incorrectas pero plausibles, como eliminar datos, enviar correos electrónicos al destinatario equivocado o cambiar configuraciones, si no comprende el contexto o recibe instrucciones ambiguas.
- Riesgo en la cadena de suministro y la dependencia: Los agentes a menudo dependen de modelos, complementos, conectores o servidores de herramientas de terceros; las debilidades o las actualizaciones maliciosas en esas dependencias pueden introducir nuevas vías de ataque.
