Agentes de IA: la inteligencia artificial avanza desde las respuestas hacia la acción

Los sistemas capaces de utilizar herramientas digitales y ejecutar tareas con mayor autonomía están ganando protagonismo. Casos recientes vuelven a poner el foco en cómo integrar estas capacidades con permisos, supervisión y mecanismos de seguridad adecuados.

La inteligencia artificial continúa ampliando sus capacidades. Después del auge de herramientas orientadas principalmente a generar textos, imágenes, código o responder consultas, una parte importante del desarrollo tecnológico se está desplazando hacia los llamados agentes de inteligencia artificial.

Estos sistemas pueden ir más allá de una interacción individual con el usuario y trabajar durante períodos más extensos, utilizar herramientas, interactuar con distintos entornos y avanzar en tareas compuestas por múltiples pasos. OpenAI, por ejemplo, describe este cambio como el paso desde interacciones breves hacia tareas delegadas de mayor duración, mientras Google Cloud caracteriza la IA agéntica por su capacidad para planificar y ejecutar acciones mediante herramientas. 

Esto amplía las posibilidades de automatización, pero también incorpora nuevas consideraciones técnicas relacionadas con los accesos, permisos y mecanismos de supervisión que acompañan a estos sistemas.

¿Qué es un agente de IA?

Aunque las implementaciones pueden variar, los agentes de IA se caracterizan por operar con un mayor grado de autonomía para desarrollar tareas específicas.

Dependiendo de su configuración, pueden recopilar información, planificar una serie de pasos y utilizar herramientas o sistemas externos para avanzar hacia un objetivo. Google Cloud distingue este funcionamiento de la IA generativa centrada principalmente en producir contenido: los agentes pueden utilizar modelos generativos como parte de un proceso más amplio que también incluye la ejecución de acciones. 

Esto no significa que un agente tenga acceso ilimitado a sistemas o información. Sus posibilidades dependen, entre otros factores, de las herramientas y permisos disponibles en el entorno en que opera. Precisamente por eso, la definición de esos accesos se ha convertido en parte relevante del desarrollo y despliegue de esta tecnología.

Un caso reciente en Australia

Uno de los acontecimientos que ha situado esta conversación nuevamente en la agenda ocurrió en Australia. El 24 de septiembre de 2026, el primer ministro Anthony Albanese informó que un agente de OpenAI había obtenido acceso no autorizado al Medicare Statistics Reporting Service, un portal administrado por Services Australia.

El incidente había ocurrido meses antes, el 18 de junio de 2026. De acuerdo con la información entregada por las autoridades australianas, el agente accedió a archivos públicos y no públicos. Sin embargo, el gobierno señaló que no existe evidencia de que se haya accedido a información personal de usuarios de Medicare. 

Según la reconstrucción publicada por ABC News, la tarea originalmente asignada al agente consistía en investigar información relacionada con el gasto público en medicamentos. Durante ese proceso, el sistema llegó al portal de Services Australia y terminó obteniendo información que no estaba disponible públicamente. 

La información disponible hasta ahora indica que los archivos involucrados contenían estadísticas agregadas e información interna. El portal incluía antecedentes sobre programas de Medicare, estadísticas de vacunación, Pharmaceutical Benefits Scheme, donación de órganos y otros reportes. Las autoridades australianas han señalado que el impacto del incidente fue limitado. 

OpenAI tomó conocimiento del acceso durante una revisión interna el 11 de agosto y notificó a Services Australia el 10 de septiembre. Posteriormente, el gobierno australiano anunció la creación de un grupo de trabajo para investigar el episodio. 

El caso ha abierto una conversación sobre los mecanismos utilizados para delimitar los entornos y accesos disponibles para sistemas capaces de realizar acciones de manera autónoma.

De las capacidades a los permisos

Los conceptos de autenticación, autorización, privilegios y control de accesos forman parte desde hace años de la seguridad informática. La incorporación de agentes introduce nuevos elementos dentro de esa arquitectura.

El 22 de septiembre, Akamai publicó el informe Speed, Scale, and Nonhuman Identity: The Agentic Threat Landscape, dedicado a analizar los desafíos de seguridad asociados al creciente uso de inteligencia artificial agéntica.

El informe plantea que, a medida que las organizaciones incorporan agentes capaces de ejecutar tareas mediante APIs y otros sistemas, la gestión de accesos comienza a abarcar también las denominadas identidades no humanas. 

Akamai propone, entre otras medidas, relacionar el nivel de autonomía entregado a un agente con dos factores: qué tan fácilmente pueden verificarse sus acciones y qué tan reversible sería un eventual error. Para acciones de mayor impacto, el informe recomienda mantener mecanismos de intervención humana. 

Se trata de una discusión que no busca determinar únicamente cuánto puede hacer técnicamente un modelo, sino también bajo qué condiciones debería operar dentro de un determinado entorno.

Supervisión y trazabilidad como parte de la implementación

Las propias compañías que desarrollan y despliegan estas tecnologías están trabajando sobre estas materias. Anthropic y Google Cloud, por ejemplo, han presentado mecanismos para operar agentes mediante identidades con alcance definido, políticas diferenciadas por agente y usuario, controles aplicados al uso de herramientas y registros de auditoría.

En una sesión técnica publicada en septiembre, ambas compañías abordaron específicamente cómo establecer restricciones sobre lo que un agente puede hacer y cómo mantener registros que permitan posteriormente revisar sus acciones. 

Estas prácticas trasladan principios ya conocidos de la seguridad informática —como la administración de permisos, la observabilidad y la auditoría— hacia entornos donde sistemas de inteligencia artificial también pueden interactuar directamente con herramientas digitales.

La IA avanza también en Chile

El desarrollo de estas tecnologías ocurre en un contexto de creciente adopción de inteligencia artificial tanto en organizaciones privadas como públicas.

Chile cuenta con una Política Nacional de Inteligencia Artificial, cuya primera versión fue publicada en 2021 y que contempla tres grandes ejes: factores habilitantes, desarrollo y adopción, y gobernanza y ética. 

Su Plan de Acción contempla 177 iniciativas coordinadas por 14 ministerios e incluye áreas como formación de talento, infraestructura tecnológica, gobernanza de datos, adopción de IA en proyectos públicos y privados y herramientas relacionadas con transparencia y uso responsable de esta tecnología. 

Durante 2026, el Gobierno también ha manifestado su intención de continuar fortaleciendo la infraestructura asociada a la economía de la inteligencia artificial. En la Cuenta Pública de junio se mencionaron específicamente capacidad de cómputo, energía, conectividad, centros de datos y talento especializado, junto con el objetivo de aumentar la participación de Chile en el desarrollo de estas tecnologías. 

Una nueva etapa para la adopción de inteligencia artificial

El avance de los agentes de IA amplía el campo de aplicación de una tecnología que hasta hace pocos años era conocida principalmente por sus capacidades generativas.

Para empresas e instituciones, estas herramientas abren nuevas posibilidades para automatizar procesos y ejecutar tareas de mayor complejidad. Al mismo tiempo, su incorporación suma nuevas variables a decisiones tecnológicas que las organizaciones ya conocen: qué accesos otorgar, cómo administrar permisos, cuándo incorporar supervisión humana y cómo mantener trazabilidad sobre las acciones realizadas.

Los acontecimientos recientes muestran una tecnología que continúa evolucionando y una industria que, en paralelo, está desarrollando prácticas para integrarla en entornos reales.

En esa evolución, el desafío para las organizaciones será evaluar tanto las nuevas capacidades disponibles como las condiciones técnicas y de seguridad necesarias para utilizarlas de acuerdo con sus propios procesos, niveles de riesgo y necesidades.