La agentic AI es una forma avanzada de inteligencia artificial (IA) que utiliza “agentes” de IA autónomos para llevar a cabo tareas complejas sin supervisión humana directa.
Tabla de contenido
Significado de Agentic AI
La inteligencia artificial (IA) utiliza sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas y reconocimiento de patrones.
La agentic AI es una forma de IA que utiliza algoritmos de machine learning (ML), modelos de lenguaje grande (LLM), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y otras tecnologías avanzadas para crear “agentes de IA”, sistemas de IA autónomos y autodirigidos que pueden realizar tareas complejas mediante el uso de herramientas que les permiten interactuar con sistemas externos sin necesidad de una dirección o entrada humana constante.
Agentic AI versus Generative AI
Si bien los modelos de IA tradicionales generalmente solo pueden seguir indicaciones u otras instrucciones que les proporcione un usuario humano, la agentic AI puede actuar de forma autónoma. Esto le permite tomar decisiones, resolver problemas difíciles, trabajar con otros agentes de IA, llevar a cabo tareas y aprender de interacciones pasadas sin que se le pida y con poca o ninguna supervisión humana.
A medida que la tecnología continúa evolucionando y se generaliza, la agentic AI tiene el potencial de revolucionar sectores enteros que van desde finanzas, fabricación y atención sanitaria hasta atención al cliente, programación de software y ciberseguridad.
Agentic AI vs AI Agents
Agentic AI es una arquitectura de software para construir IA que puede planificar, tomar acciones, usar herramientas y aprender del feedback con un grado limitado de autonomía. Cubre los patrones arquitectónicos (por ejemplo, bucles de planificador-ejecutor, uso de herramientas, reflexión), gobernanza (humano en el bucle, presupuestos, barreras de seguridad) y métodos de evaluación que hacen que el comportamiento autónomo sea confiable y seguro. Utilice el término «Agentic AI» cuando hable de estrategia, arquitectura o patrones de investigación para el comportamiento autónomo.
Los agentes de IA son las instancias de software reales que aplican esos principios a tareas concretas. Piense en un agente de enriquecimiento de inteligencia de amenazas o un agente de triaje de phishing conectado a APIs específicas, fuentes de datos y políticas. Cada agente funciona con límites explícitos (máximo de pasos, límites de gasto), registra cada acción y se mide en el éxito de la tarea, el tiempo de finalización y el costo. Utilice el término «agente(s) de IA» cuando hable de un bot específico (o flota) conectado a herramientas y funcionando en producción.
¿Cómo funciona Agentic AI?
Según nuestra última investigación sobre sistemas de IA agentic, estos suelen abarcar cinco aspectos clave:
1. Percibición: la agentic AI utiliza sensores, bases de datos abiertas y patentadas, interfaces de programación de aplicaciones (API) y otras fuentes de información para recopilar grandes cantidades de datos y aprender sobre su entorno.
2. Razonamiento: a continuación, analiza los datos para identificar patrones, comprender lo que se le pide que haga y planificar el mejor curso de acción.
3. Toma de decisiones: basándose en esos patrones, la agentic AI utiliza algoritmos para tomar decisiones, predecir posibles resultados y crear estrategias para lograr sus objetivos.
4. Tomar medidas: el sistema realiza una serie de acciones para implementar sus estrategias y llevar a cabo tareas, como generar texto o responder a una consulta de un cliente.
5. Aprender de la experiencia: por último, la agentic AI se puede hacer para evaluar lo bien que logró sus objetivos para mejorar su eficiencia y precisión en el futuro.
¿Cuáles son los beneficios de Agentic AI?
Agentic AI ofrece una serie de ventajas con respecto a la IA tradicional. Estas incluyen:
- Puede trabajar de forma autónoma para seleccionar las herramientas necesarias para realizar tareas
- Mayor eficiencia y velocidad conectando múltiples flujos de trabajo de procesos.
- Selecciona proactivamente la herramienta adecuada para realizar la tarea.
- Menos supervisión humana necesaria: mejora la productividad.
- Mantiene el contexto y el estado a lo largo del tiempo
- Soluciones nuevas y probabilísticas en lugar de respuestas fijas.
¿Cuáles son los riesgos y desafíos de usar Agentic AI?
A medida que el uso de la agentic AI se generaliza, hay varios problemas y desafíos clave que las organizaciones deben tener en cuenta.
Por ejemplo, al igual que con todos los LLM, los datos utilizados para crear modelos de agentic AI pueden incluir brechas, inexactitudes o sesgos que podrían influir en cómo reacciona o limita su efectividad la IA. También es necesario proteger la información privada, sensible y confidencial al desarrollar o utilizar IA para garantizar el cumplimiento de todas las leyes y normativas, incluido el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
Los agentes de IA con muy pocas protecciones pueden pasar por alto la realización de sus tareas, con consecuencias no intencionadas. Por ejemplo, un agente de IA de comercio de valores podría utilizar y sugerir prácticas ilegales o de riesgo para maximizar los beneficios para los clientes. Algunos agentes de IA también pueden repetir o reforzar errores en la forma en que razonan, planifican o interactúan con los clientes.
Para abordar estos desafíos, las organizaciones deben asegurarse de que su uso de la agentic AI sea abierto, ético y transparente y esté conectado a las herramientas adecuadas. Necesitan dar instrucciones claras, cuidadosas e incluir tanto contexto como sea posible. Y deben asegurarse de que sus medidas de ciberseguridad de IA y seguridad de IA sean sólidas, proactivas y estén actualizadas.
Ejemplos de aplicaciones reales de Agentic AI
La agentic AI ya se está utilizando en una variedad de sectores, incluidos:
- Atención sanitaria: los agentes de IA supervisan los datos de los pacientes y proporcionan recomendaciones para diferentes diagnósticos y opciones de tratamiento.
- Servicios financieros: los bots de IA activos analizan los precios de las acciones, proporcionan recomendaciones a los comerciantes humanos y llevan a cabo operaciones medidas en fracciones de segundo.
- Servicio de atención al cliente: los chatbots de IA activos responden a las consultas, resuelven las quejas de los clientes y crean una experiencia del cliente más fluida y eficiente.
- Los vehículos autónomos son sistemas de agentic AI que utilizan GPS, sensores y datos en tiempo real para detectar peligros, supervisar el tráfico y planificar rutas seguras y eficientes.
- Gestión de la cadena de suministro: los agentes de IA automatizan la cadena de suministro y los procesos de fabricación, realizan un seguimiento de los inventarios y gestionan a los proveedores.
- Ciberseguridad: los agentes de IA buscan continuamente vulnerabilidades, automatizan la detección y respuesta de amenazas y se defienden frente a ciberataques en tiempo real.
Ciberataques de Agentic AI
Los grupos de ciberdelincuencia organizada están utilizando ahora la automatización estilo agente para ejecutar partes de sus operaciones. Aquí están los patrones más comunes:
- Phishing y ingeniería social: Los atacantes pueden usar flujos de trabajo agentes para generar señuelos personalizados, monitorear las tasas de respuesta en tiempo real y ajustar tácticas al instante. Si un correo electrónico rebota, el agente intenta la mensajería de LinkedIn. Si MFA bloquea el acceso, desencadena la fatiga de MFA o inicia el phishing por voz. Si un dominio es bloqueado, registra automáticamente uno similar y sigue adelante. El ciclo es continuo: medir → ajustar → rediseñar.
- Reconocimiento y selección de objetivos: Los agentes encargados exploran superficies de ataque (dominios, activos en la nube, repositorios públicos) y mapean pilas tecnológicas. Señalan puntos débiles como credenciales expuestas, buckets S3 obsoletos y inquilinos SaaS mal configurados, y luego los priorizan para los operadores humanos. Esto convierte las amplias superficies de ataque en listas de tareas priorizadas.
- Personalización rápida de cargas útiles: Dado un objetivo (por ejemplo, robo de datos), los agentes ensamblan componentes básicos, mutan scripts para evadir firmas básicas y reempaquetan dropper/loaders para que coincidan con el sistema operativo y los controles de la víctima.
- Herramientas de intrusión encadenadas: Los agentes encadenan escáneres, adivinación de contraseñas y exfiltración lenta. Los datos se mueven en pequeños ráfagas temporizadas para mantenerse por debajo de los umbrales de detección, con pasos automáticamente regulados o reordenados para evitar alertas.
- Automatización del modelo de negocio: Para estafas y fraudes financieros, los agentes ejecutan libros de jugadas de extremo a extremo: crear y envejecer cuentas, publicar contenido, conversar con las víctimas y escalar a un humano solo para movimientos de dinero u otras acciones de alto riesgo. Esto escala las operaciones de ingeniería social con un tiempo mínimo de operador.
- Imitación sintética: Los agentes generan y prueban variantes de texto, imágenes y clones de voz para amplificar la desinformación, imitar ejecutivos («fraude del CEO») o presionar a los empleados durante intrusiones activas. Las variantes más convincentes se promueven automáticamente.
- Resiliencia y evasión: Cuando son bloqueados, los agentes rotan la infraestructura (proxies, dominios), ajustan el ritmo y cambian TTPs según la telemetría («si la entrega falla dos veces, cambie de vector»). La adaptación constante complica las eliminaciones y la atribución.
¿Cuál es el futuro de Agentic AI?
A medida que la agentic AI sigue siendo más inteligente, adaptativa y autónoma, casi con toda seguridad se convertirá en una parte aún más omnipresente de nuestra vida diaria de lo que es hoy en día.
Las innovaciones en la capacidad de la agentic AI para razonar, aprender e integrarse sin problemas con otras tecnologías acelerarán su adopción en una gama más amplia de sectores y harán que las personas y las empresas sean más eficientes y productivas.
La agentic AI también podría conducir a un profundo cambio en la fuerza laboral, asumiendo tareas rutinarias previamente gestionadas por seres humanos, mientras que los humanos adoptan nuevas funciones que requieren mayor creatividad, habilidades de pensamiento crítico y colaboración entre humanos y máquinas.
Según las últimas predicciones de Trend Micro sobre ciberseguridad con AI, esta también impactará fuertemente en la industria de la ciberseguridad, acelerando rápidamente la sofisticación de los ciberataques.
¿Cómo puedo empezar con Agentic AI?
Las organizaciones que desean utilizar agentic AI deben comenzar por identificar sus objetivos principales y priorizar la inversión en aplicaciones de IA que puedan ayudarles a alcanzar sus objetivos de la forma más eficiente posible.
Deben buscar soluciones de agentic AI que puedan adaptarse, evolucionar y escalar para aprovechar las últimas herramientas para realizar tareas típicas. También deberían ofrecer soporte y formación continuos para ayudar a sus empleados a trabajar de forma más efectiva con agentes de IA y aprovechar al máximo todos los beneficios que la agentic AI tiene para ofrecer.
¿Dónde puedo obtener ayuda con Agentic AI para la ciberseguridad?
La solución de seguridad de IA de Trend Vision One torna protegida de su pila de IA y fortalece su postura de seguridad empresarial utilizando la primera IA de ciberseguridad proactiva del sector (incluidas las funciones de agentic AI) que elimina los puntos ciegos y aborda las vulnerabilidades antes de que ocurran los ataques.
Incorporando todas las capacidades de IA de Trend Cybertron, la primera IA de ciberseguridad verdaderamente proactiva del mundo, Trend Vision One puede transformar la postura de seguridad de una organización de reactiva a proactiva, mejorar la velocidad y precisión de su detección y respuesta a amenazas y mejorar drásticamente la eficiencia y efectividad de sus defensas de ciberseguridad.
Fernando Cardoso
Vicepresidente de gestión de productos
