La IA agéntica ya opera en producción sin que las empresas sepan qué puede tocar, advierte un CISO

Por BankInfoSecurity · 25 de septiembre de 2026.

Richard Cassidy, CISO internacional de la firma de seguridad y resiliencia de datos Rubrik, ha planteado en una entrevista con ISMG (grupo editorial que incluye BankInfoSecurity) durante la cumbre FinServ Cyber Security U.K. un diagnóstico incómodo: la IA agéntica —sistemas de IA capaces de actuar por sí solos, encadenando pasos y tomando decisiones sin que un humano apruebe cada acción— ya está desplegada en operaciones reales de empresas con, en sus palabras, poca supervisión humana efectiva.

Según Cassidy, el primer problema de gobernanza no es técnico en el sentido de "qué modelo usar", sino de higiene básica: saber qué datos puede tocar un agente y qué se le permite hacer con ellos. Y ahí, afirma, las organizaciones arrastran un fallo estructural de más de 30 años que la IA agéntica no ha creado, pero sí ha puesto bajo una presión nueva: los datos son la fuente de verdad de la que depende cualquier agente, y muchas empresas nunca terminaron de ordenar esa casa antes de conectarle un sistema capaz de actuar de forma autónoma sobre ella.

La recomendación concreta que traslada Cassidy tiene dos partes. Primero, controlar qué entra en el pipeline de datos antes de poner en marcha cualquier modelo, en vez de sanear sobre la marcha. Segundo, limitar el acceso del agente de forma estrecha y específica para su tarea, en lugar de concederle permisos amplios "por si acaso". Cassidy añade que esta gobernanza no puede recaer en un solo ejecutivo o departamento: exige compromiso explícito de toda la dirección (C-suite), porque las consecuencias de un agente descontrolado tocan datos, cumplimiento, reputación e identidad al mismo tiempo.

Su argumento más operativo es el de la trazabilidad como red de seguridad: "si y cuando [el agente] se descontrola, o hace algo para lo que no fue diseñado, u opera de una forma que no anticipábamos, sabemos exactamente qué pudo tocar, no solo a nivel de datos, sino a nivel de identidad", explica. Es decir, la pregunta relevante no es solo si el agente falló, sino si la empresa puede reconstruir qué credenciales, sistemas y registros llegó a rozar. Cassidy propone además tratar los incidentes de IA agéntica con la misma disciplina que un ataque de ransomware: identificar el último punto limpio de recuperación (rollback) y restaurar desde ahí, en vez de investigar el incidente sin un plan de contención previo. También apunta, de forma más breve, que los reguladores de EMEA mantienen controles de IA más estrictos que Norteamérica y Asia, y se pregunta si los flujos de trabajo de automatización e IA agéntica ya resuelven, hoy, necesidades reales de negocio.

Como contexto del sector, este diagnóstico encaja con algo que venimos observando en la adopción empresarial de agentes: cada vez más grandes compañías los escalan en producción, pero el impacto en beneficios sigue sin despegar al mismo ritmo, y tanto los análisis del sector como varios casos de recorte de plantilla apuntan a la misma causa —el cuello de botella no es la calidad del modelo, es el modelo operativo: quién decide, con qué proceso, con qué controles—. Lo que aporta Cassidy es la capa más concreta de ese cuello de botella: identidad y datos, la fontanería invisible que decide si un agente puede hacer daño real o solo dentro de una caja acotada.

Nuestra lectura es que este tipo de advertencias no contradicen el argumento de fondo a favor de la IA agéntica, lo maduran. A corto plazo, la brecha entre la velocidad de despliegue y la velocidad de gobernanza es el riesgo real y hay que decirlo sin rodeos: empresas dando permisos amplios "por si acaso" a sistemas que actúan solos es una receta para incidentes de datos e identidad, no una hipótesis lejana. Pero la solución que propone un CISO con 26 años de experiencia (con pasos previos por Securonix, Exabeam, Alert Logic, ForeScout y Fortinet, según su perfil en ISMG) no es frenar la adopción, es construir la infraestructura de control —mapeo de acceso, trazabilidad de identidad, planes de recuperación— que permitirá, a medio plazo, que la autonomía de los agentes deje de ser un salto de fe. Esa infraestructura aburrida y poco vistosa es, en última instancia, la que hace posible que la IA agéntica libere trabajo humano en vez de multiplicar el riesgo: la abundancia que promete la IA solo es sostenible si antes se resuelve, por fin, un problema de higiene de datos que las empresas llevan tres décadas posponiendo.