¿Qué es un agente de IA empresarial? Ventajas, casos de uso y riesgos de seguridad

Los agentes de IA empresarial están haciendo que la IA pase de «responder a esta pregunta» a «realizar esta tarea». Ese cambio genera un valor empresarial real, pero también modifica el modelo de seguridad. Cuando un sistema de inteligencia artificial puede acceder a los datos de la empresa, utilizar herramientas, activar flujos de trabajo y actuar en todos los sistemas de la empresa, los equipos necesitan algo más que buenas instrucciones. Es necesario establecer claramente la responsabilidad, el control de acceso, la supervisión y la gestión en relación con las acciones que puede realizar cada agente.

¿Qué es un agente de IA empresarial?

Un agente de IA empresarial es un sistema de software basado en inteligencia artificial capaz de perseguir un objetivo empresarial y realizar tareas con cierto grado de autonomía. A diferencia de una herramienta que se limita a generar una respuesta, un agente puede determinar qué información necesita, recabar el contexto adecuado, utilizar herramientas autorizadas y actuar dentro de un flujo de trabajo.

Eso es lo que distingue a un agente de IA de un chatbot básico o de un asistente de IA. Un chatbot suele responder a una pregunta y esperar a la siguiente instrucción. Por otra parte, un agente de IA empresarial puede desenvolverse en procesos de varios pasos en distintos entornos, como Microsoft 365, Google Workspace y plataformas de CRM. Además, puede funcionar con diversas herramientas de gestión de incidencias, bases de datos, aplicaciones en la nube y repositorios de conocimientos internos.

Dado que opera en el entorno empresarial, un agente de IA corporativo interactúa con los datos, los permisos, las políticas y los flujos de trabajo de la empresa. Esto la convierte en una herramienta muy eficaz para la productividad, pero también genera un perfil de riesgo distinto al del uso general de la IA generativa.

¿Cómo funcionan los agentes de IA para empresas?

Los agentes de IA empresarial funcionan convirtiendo un objetivo en una serie de pasos interrelacionados. Recopilan información contextual de los sistemas autorizados, deciden cuál es el siguiente paso, utilizan herramientas para llevar a cabo el trabajo y, a continuación, comprueban el resultado y lo ajustan cuando es necesario. Esto las hace útiles para la atención al cliente, el soporte informático, la elaboración de informes y otros flujos de trabajo empresariales, pero también implica que deben tener límites claros, ya que pueden acceder a datos, sistemas y decisiones que afectan al negocio.

• Establecer un objetivo: El trabajo comienza con una solicitud del usuario o un objetivo empresarial, como resumir un documento o preparar un resumen de renovaciones de clientes.
• Recopilar contexto: El agente obtiene información de fuentes autorizadas, entre las que se incluyen documentos, hilos de correo electrónico, registros del CRM, sistemas de gestión de incidencias, wikis internos, bases de datos o interacciones anteriores.
• Planifique los pasos: El agente divide el objetivo en acciones más pequeñas, como recuperar datos, comparar registros, redactar un documento, solicitar autorización o actualizar un sistema.
• Utilice herramientas autorizadas: el acceso a las herramientas permite al agente conectarse con las aplicaciones empresariales, las API, las bases de datos o los sistemas necesarios para completar la tarea.
• Realizar acciones: Una vez establecido el plan, el agente puede actualizar registros, derivar incidencias, elaborar informes, activar flujos de trabajo o enviar borradores para su revisión.
• Compruebe el resultado: el agente revisa las respuestas del sistema, el avance de las tareas, los errores o la calidad de los resultados para comprobar si la acción ha funcionado.
• Ajustar el flujo de trabajo: cuando se produce algún cambio, el agente puede volver a intentar un paso, cambiar de herramienta, solicitar aclaraciones o derivar la tarea a un revisor humano.

Este proceso paso a paso es lo que hace que los agentes de IA para empresas resulten más útiles que los simples asistentes de IA. Por eso mismo, las organizaciones necesitan una gobernanza sólida, un control de acceso y una supervisión de cada implementación de agentes.

¿Cuáles son los principales tipos de agentes de IA para empresas?

Los agentes de IA empresarial pueden agruparse según su nivel de autonomía. Cuanta más autonomía tiene un agente, más permisos, supervisión y control suele necesitar. Un asistente de bajo riesgo que resume contenidos públicos requiere controles distintos a los de un agente autónomo capaz de actualizar registros financieros o enviar mensajes externos.

Agentes reactivos

Un nuevo ticket, mensaje o alerta de política puede activar este tipo de agente. Clasifica el contenido, redirige las solicitudes, señala problemas o recomienda el siguiente paso en función de reglas definidas o patrones aprendidos.

Agentes basados en tareas

En el caso de tareas repetitivas, los agentes basados en tareas llevan a cabo un proceso definido de principio a fin. Entre los ejemplos más habituales se encuentran la elaboración de un informe, la síntesis de un contrato, la actualización de un registro o la preparación de una respuesta para su revisión por parte de una persona.

Agentes de planificación

Los objetivos más ambiciosos suelen requerir una serie de pasos más pequeños. Los agentes de planificación deciden qué información recopilar, qué herramientas utilizar y en qué orden deben realizarse las acciones para completar el flujo de trabajo.

Agentes colaborativos

En los flujos de trabajo de varias etapas, los agentes colaborativos trabajan con otros agentes, sistemas o personas. Pueden repartirse las tareas, compartir información contextual, validar los resultados o transferir el trabajo a otro sistema o revisor.

Agentes autónomos

En el nivel más alto de autonomía, los agentes pueden perseguir objetivos más amplios con una intervención humana limitada. Son capaces de planificar, utilizar herramientas, llevar a cabo acciones, adaptarse a nueva información y seguir trabajando a lo largo de varias etapas.

Casos de uso de los agentes de IA para empresas

Los agentes de IA para empresas resultan útiles cuando el trabajo depende de pasos repetitivos, información dispersa y traspasos entre personas o sistemas. Pueden recopilar información contextual, preparar los resultados y llevar a cabo acciones rutinarias, de modo que los equipos puedan dedicar menos tiempo a las tareas repetitivas.

Atención al cliente

En el servicio de atención al cliente, los agentes pueden resumir los problemas de los clientes, consultar el historial de la cuenta, sugerir respuestas, clasificar el grado de urgencia y llevar a cabo acciones de servicio rutinarias. Esto puede mejorar la experiencia del cliente al facilitar a los equipos de atención al cliente un acceso más rápido a la información contextual pertinente durante cada interacción con el cliente.

Gestión de servicios de TI

Para los equipos de TI, los agentes de IA empresarial pueden clasificar las incidencias, identificar las posibles causas, recomendar soluciones o activar flujos de trabajo de corrección aprobados. Esto permite reducir los tiempos de respuesta sin que sea necesario que cada incidencia se someta inicialmente a una revisión manual.

Servicios de asistencia para empleados

Los agentes pueden responder a consultas internas, derivar solicitudes, consultar información sobre políticas y orientar a los empleados en los trámites habituales. Esto resulta muy útil para los equipos de Recursos Humanos, TI, finanzas y operaciones que gestionan solicitudes internas recurrentes.

Generación de informes

Un agente puede recopilar datos de varios sistemas, resumir los resultados, redactar informes y dar formato a los resultados para su revisión. Esto ayuda a los equipos a convertir la información dispersa en conocimientos útiles sin tener que empezar desde cero.

Contratación pública

Los equipos de compras pueden utilizar agentes para comparar proveedores, revisar las solicitudes de compra, comprobar los detalles de los contratos y facilitar los procesos de aprobación. El agente puede encargarse de los preparativos, mientras que los seres humanos siguen siendo los encargados de aprobar las decisiones de gran repercusión.

Flujos de trabajo administrativos

Los agentes administrativos pueden programar reuniones, actualizar registros, elaborar resúmenes, coordinar tareas y gestionar la documentación rutinaria. Estos casos de uso suelen ser de poca envergadura por sí solos, pero pueden suponer un ahorro de tiempo considerable a escala empresarial.

¿Cuáles son las ventajas de los agentes de IA para empresas?

Los agentes de IA empresarial pueden mejorar la productividad al reducir el trabajo manual y agilizar la ejecución de las tareas rutinarias mediante flujos de trabajo. En lugar de pedir a los empleados que recopilen la misma información, copien datos entre sistemas o preparen resultados repetitivos, los agentes pueden encargarse de muchos de esos pasos en segundo plano.

El mayor valor reside en la coherencia y la escala. Los agentes de IA para empresas pueden ayudar a los equipos a tramitar más solicitudes, resumir más información y dar soporte a más flujos de trabajo sin necesidad de aumentar la plantilla en la misma proporción. Asimismo, pueden mejorar el acceso al conocimiento al extraer información contextual relevante de documentos, sistemas e interacciones anteriores.

No obstante, los agentes deberían facilitar la toma de decisiones, en lugar de eludir la responsabilidad en las decisiones de gran repercusión. En los sectores regulados o en las funciones empresariales sensibles, el modelo adecuado no consiste en «dejar que el agente decida todo». Se trata de que «el agente se encargue de preparar, canalizar, recomendar y llevar a cabo los pasos aprobados, mientras que las personas siguen siendo responsables de los resultados importantes».

¿Qué riesgos de seguridad plantean los agentes de IA empresariales?

Los agentes de IA empresarial suponen un riesgo, ya que combinan capacidades de IA con acceso, herramientas, datos y capacidad de actuación. Una aplicación básica de inteligencia artificial que redacta textos tiene un alcance limitado. Un agente de IA empresarial capaz de recuperar registros, llamar a API, procesar correos electrónicos o activar flujos de trabajo requiere controles más estrictos.

• Permisos excesivos: Un agente solo debe acceder a los sistemas, datos y herramientas necesarios para la tarea que se le haya asignado. Un agente de atención al cliente no necesita tener acceso a los datos de nóminas, a los expedientes jurídicos, a los sistemas financieros ni al correo electrónico de los directivos.
• Exposición de datos sensibles: Los agentes pueden recuperar, resumir, almacenar o compartir datos confidenciales, registros de clientes, información de empleados, datos financieros e información sujeta a normativa. Los equipos necesitan saber adónde se transfieren esos datos y quién puede acceder a ellos.
• Falta de claridad en la titularidad: Cada agente debe tener un responsable claro que se encargue de la aprobación, la supervisión, las actualizaciones, los permisos, el rendimiento y la retirada del servicio. Sin que alguien asuma la responsabilidad, los comportamientos de riesgo pueden quedar sin resolver.
• Control de acceso deficiente: una autenticación inadecuada, una autorización poco rigurosa o la ausencia de normas de «privilegio mínimo» pueden permitir que los agentes accedan a sistemas o datos a los que no deberían tener acceso. Los controles deben aplicarse al agente, al usuario humano y a las herramientas implicadas.
• Uso indebido de identidades de máquina: los agentes de IA suelen utilizar cuentas de servicio, claves de API, tokens y otras identidades de máquina. Si dichas credenciales tienen privilegios excesivos o no se supervisan adecuadamente, los atacantes pueden hacer un uso indebido de ellas en todos los sistemas de la empresa.
• Inyección de comandos: Las instrucciones maliciosas pueden manipular el comportamiento de un agente cuando este procesa correos electrónicos, documentos, páginas web, tickets u otro contenido no fiable. La situación se agrava cuando el agente puede actuar siguiendo esas instrucciones.
• Agentes de IA «en la sombra »: los empleados pueden crear o conectar agentes no autorizados al margen de los mecanismos formales de control. Estos agentes de IA «en la sombra» pueden acceder a datos, utilizar herramientas y llevar a cabo acciones sin la debida visibilidad, supervisión ni control.

Estos riesgos no implican que deba evitarse el uso de agentes de IA en las empresas. Esto significa que las organizaciones deben tratar la implementación de agentes como cualquier otra tecnología empresarial de gran impacto: con una responsabilidad clara, un acceso limitado, una actividad supervisada y controles que se ajusten a lo que el agente puede hacer realmente.

¿Cómo pueden las organizaciones gestionar los agentes de IA empresarial?

La buena gobernanza comienza por la implicación. Las organizaciones deben saber qué agentes están autorizados, quién es su responsable, qué casos de uso admiten, a qué datos pueden acceder, qué herramientas pueden utilizar y cuándo deben retirarse.

Un modelo práctico de gobernanza de la IA también debería definir quién aprueba a los agentes, quién supervisa su uso, quién revisa los resultados y quién interviene cuando se produce un fallo. Sin esa claridad, la adopción de la IA en las empresas resulta difícil de gestionar, a medida que más equipos implementan agentes de IA en su trabajo diario.

Establecer reglas de ciclo de vida

Cada agente debe contar con documentación en la que se especifiquen su finalidad, el acceso a los datos, el acceso a las herramientas, el responsable de la implementación, el estado de aprobación y los criterios de retirada. La implementación de agentes no debería ser una acción puntual. Los permisos, los patrones de uso, los resultados y las necesidades empresariales deben revisarse periódicamente.

Análisis de la correspondencia con el riesgo

Un agente de bajo riesgo que se limita a resumir documentos públicos no requiere el mismo proceso que uno que pueda acceder a datos confidenciales o activar flujos de trabajo. Los agentes de mayor riesgo deberían estar sujetos a un control más riguroso, a registros de auditoría más claros y a la aprobación por parte de una persona para las acciones importantes.

¿Cómo pueden las organizaciones garantizar la seguridad de los agentes de IA empresariales?

Los controles de seguridad deben abarcar todo el flujo de trabajo del agente, no solo el modelo de IA. El objetivo es controlar lo que el agente puede ver, lo que puede hacer, quién ha autorizado la acción y cómo pueden los equipos detectar comportamientos inusuales.

• Aplique el principio del mínimo privilegio: limite el acceso de cada agente a los sistemas, datos y herramientas necesarios para la tarea que se le haya asignado. Un acceso amplio puede parecer útil en un primer momento, pero genera una exposición que se podría evitar.
• Verificar la identidad: Confirme si detrás de cada acción del agente hay un usuario humano, una identidad de máquina, una cuenta de servicio o unas credenciales de API. La identidad vincula la actividad de los agentes con la rendición de cuentas.
• Restringir el uso de herramientas: Defina qué herramientas puede utilizar un agente, qué acciones puede realizar y cuándo se requiere la aprobación de una persona. Esto reduce la probabilidad de que un agente actúe al margen del flujo de trabajo previsto.
• Validar los datos de entrada: Compruebe las indicaciones, los archivos, los correos electrónicos, el contenido web y otros datos de entrada antes de que influyan en el razonamiento o la ejecución de los agentes, especialmente cuando estos procesen contenido no fiable.
• Control de la memoria de los agentes: supervise qué pueden almacenar, recuperar y reutilizar los agentes. La información sensible o el contexto contaminado no deben pasar desapercibidos en los flujos de trabajo futuros.
• Detección de inyección de comandos: Revise los correos electrónicos, documentos, páginas web y contenidos colaborativos en busca de instrucciones maliciosas diseñadas para influir en el comportamiento de los agentes.
• Supervisar los flujos de trabajo: realizar un seguimiento de las acciones de los agentes, las llamadas a herramientas, el acceso a los datos, los resultados, las escalaciones y las excepciones. La supervisión ayuda a los equipos a detectar comportamientos inusuales antes de que se conviertan en un problema mayor.

Estas medidas son más eficaces cuando se aplican de forma conjunta. Un agente de IA empresarial resulta más seguro cuando su identidad, sus permisos, sus herramientas, sus datos de entrada, su memoria y sus acciones son visibles y están regulados desde el principio.

¿Cómo puede Mimecast contribuir a la seguridad de los agentes de IA empresariales?

Mimecast Agentic AI Security ayuda a las organizaciones a gestionar los riesgos relacionados con la IA con agentes en entornos empresariales, proporcionando a los equipos una mayor visibilidad sobre la actividad de los agentes, la identidad humana, los riesgos de comportamiento y la gobernanza en torno a las acciones de los agentes. 

Esto es importante porque la seguridad de los agentes de IA en el ámbito empresarial no se limita únicamente al modelo. También se trata de saber quién autorizó al agente, a qué datos tuvo acceso, qué herramientas utilizó y si la persona que lo controla presenta indicios de riesgo.

Mimecast apuesta por un enfoque por capas para proteger los agentes de IA en los ámbitos de la comunicación, la colaboración, los datos y los flujos de trabajo. Dado que los agentes pueden gestionar correos electrónicos, archivos, enlaces, documentos y mensajes de colaboración, la seguridad de las comunicaciones pasa a formar parte de la seguridad de los agentes. Mimecast ayuda a las organizaciones a integrar los flujos de trabajo automatizados con la gestión humana de riesgos, de modo que los equipos puedan proteger la implantación de la IA en la empresa sin perder visibilidad ni control.

Preparación para la adopción segura de agentes de IA en la empresa

Los agentes de IA empresarial pueden realizar tareas de varios pasos, ampliar los conocimientos, mejorar la eficiencia operativa y facilitar una ejecución más rápida en todos los sistemas de la empresa. Pueden ayudar a las organizaciones a pasar de una simple asistencia basada en la inteligencia artificial a una automatización inteligente en ámbitos como la atención al cliente, las tecnologías de la información, las compras, la elaboración de informes y las operaciones empresariales.

Esa oportunidad conlleva un riesgo real. Los agentes que acceden a los datos de la empresa, utilizan herramientas y realizan acciones deben contar con una responsabilidad clara, un acceso con privilegios mínimos, una identidad verificada, protección de las entradas, supervisión de los flujos de trabajo y gobernanza. Mimecast ofrece a las organizaciones una forma de reforzar dichos controles, relacionar la actividad de los agentes con el riesgo humano y proteger a los agentes de IA de la empresa a medida que se integran en los flujos de trabajo cotidianos de la empresa.