Este artículo presenta una versión revisada y en español del texto original sobre agentes autónomos visitando datos y su impacto en seguridad y operaciones. El curso Google AI Agents Intensive Course primero en marzo 2025 y la segunda edición en noviembre 2025 mostraron la rápida evolución de los sistemas agentivos y sentaron las bases para desplegar agentes que acceden y procesan datos en tiempo real.

Taxonomía de sistemas agentivos

Nivel 0: Sistema de razonamiento básico. Modelo de lenguaje independiente que se apoya exclusivamente en su conocimiento preentrenado, sin acceso a fuentes externas, por ejemplo modelos tipo ChatGPT-3 en 2022–2023.

Nivel 1: Solucionador conectado. El agente obtiene acceso a herramientas y datos en tiempo real a través de APIs y RAG para consultar información actualizada y ejecutar acciones externas, similar a ChatGPT-4 con plugins y navegador en 2023.

Nivel 2: Solucionador estratégico. Se introduce la ingeniería de contexto con planificación en varios pasos, información curada y misiones complejas; ejemplos en 2024 incluyen modelos con memoria y encadenamiento de herramientas.

Nivel 3: Sistema multiagente colaborativo. Agentes que delegan tareas a subagentes especializados y ejecutan flujos de trabajo paralelos y escalables, como las demostraciones multiagente vistas a finales de 2024 y 2025.

Nivel 4: Sistema autoevolutivo. Agentes que generan nuevos agentes o herramientas de forma autónoma para cubrir brechas de capacidad. En 2025 no había ejemplos verificados ampliamente aceptados.

Uso de agentes en la visita y manejo de datos y preocupaciones de seguridad

A medida que los agentes ganan acceso a datos sensibles y a capacidades de ejecución, la seguridad pasa a ser un aspecto central. El acceso a herramientas y la autonomía crean un equilibrio delicado entre utilidad y riesgo, especialmente cuando los agentes operan entre límites organizacionales o comparten secretos con subagentes.

Estrategias recomendadas de mitigación: control de acceso basado en roles para agentes, registros de auditoría sobre invocación de herramientas y acceso a datos, particionado de memoria para evitar fugas entre tareas, defensas contra inyección de prompts mediante entrenamiento adversarial y agentes analistas de seguridad especializados.

Implicaciones operativas y éticas

La adopción de agentes autónomos plantea desafíos de gobernanza, privacidad y responsabilidad. Es imprescindible definir políticas claras sobre qué datos pueden consultar los agentes, cómo se registran sus acciones y cómo se responsabiliza a las organizaciones por decisiones automatizadas.

Cómo ayuda Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en desarrollo de software y aplicaciones a medida con especialización en inteligencia artificial y ciberseguridad para diseñar despliegues de agentes IA seguros y escalables. Ofrecemos soluciones de software a medida y aplicaciones a medida orientadas a integrar agentes IA dentro de procesos empresariales garantizando controles de seguridad, cumplimiento y trazabilidad.

Nuestros servicios incluyen integración de modelos de lenguaje en flujos productivos, arquitecturas de despliegue en la nube, y evaluaciones de seguridad y pentesting para proteger accesos a datos sensibles. Para proyectos de inteligencia artificial y transformación digital puede conocer más en nuestra página de inteligencia artificial y para pruebas de seguridad visite nuestros servicios de ciberseguridad y pentesting.

Servicios complementarios y posicionamiento

Además desarrollamos soluciones integrales que combinan servicios cloud aws y azure, inteligencia de negocio y visualización con Power BI, automatización de procesos y software a medida. Palabras clave que describen nuestra oferta: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi.

Conclusión

La hoja de ruta hacia un internet de agentes exige marcos técnicos y de seguridad robustos. La taxonomía de los sistemas agentivos ayuda a comprender niveles de riesgo y capacidades, mientras que prácticas como control de acceso, trazabilidad y pruebas de seguridad son imprescindibles para desplegar agentes que visitan y manipulan datos de forma responsable. En Q2BSTUDIO acompañamos a las empresas en ese recorrido con soluciones a medida, integración de IA y estrategias de seguridad adaptadas a cada organización.