Este artículo es una reflexión sobre lo que aprendí en el Día 2 del Intensivo de Agentes de IA Google × Kaggle, donde se explicó cómo los agentes invocan herramientas e interactúan con sistemas externos y se profundizó en el Model Context Protocol MCP. La sesión clarificó muchas ventajas de interoperabilidad, pero también reveló riesgos de seguridad concretos que deben abordarse si queremos desplegar agentes IA de forma segura en entornos reales. En Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial y ciberseguridad, vemos estos desafíos como oportunidades para diseñar soluciones robustas y ofrecer servicios a medida que mitiguen estos vectores de ataque.

Riesgo 1 Confused deputy El problema del confused deputy ocurre cuando un servicio con privilegios elevados ejecuta, sin intención, una acción en nombre de un usuario menos privilegiado. En sistemas basados en MCP esto ocurre si el servidor o el agente invocan backends bajo una cuenta con permisos globales sin propagar correctamente la identidad y permisos del usuario final. Un ejemplo real sería pedir al agente que muestre órdenes recientes y, por diseño o por un prompt malicioso, se descarguen todas las órdenes de todos los clientes porque el agente posee credenciales con acceso amplio. La recomendación práctica es propagar identidad y permisos de extremo a extremo, usar flujos On Behalf Of u otros intercambios criptográficos de tokens y emplear tokens con scopes muy restrictivos para aplicar el principio de least privilege.

Riesgo 2 Inyección de prompt y envenenamiento de herramientas Al formalizar la invocación de herramientas, MCP también hace programable la superficie de ataque para inyecciones de prompt y para el registro de herramientas maliciosas. Un atacante puede registrar un servicio con nombre similar y una descripción diseñada para dispararse en condiciones muy genéricas, provocando exfiltración. Las prácticas recomendadas incluyen registros verificados y firmas de código, identificadores de herramienta con namespaces para evitar colisiones, revisión manual o confirmación humana para acciones sensibles y análisis semántico de descripciones para detectar condiciones de activación demasiado amplias.

Riesgo 3 Accesos con permisos excesivos Mucha infraestructura funciona con tokens de amplio alcance y larga duración que facilitan la explotación en caso de compromiso. La defensa es sencilla en principio y compleja en la práctica asignar sólo los permisos mínimos, usar tokens efímeros con scopes finos y auditar periódicamente los accesos de agentes y herramientas. En Q2BSTUDIO diseñamos integraciones de agentes IA y arquitecturas cloud que priorizan tokens de corta vida y políticas de acceso granular, combinando despliegues en servicios cloud aws y azure con controles de seguridad adaptados a cada caso.

Riesgo 4 Cambios en la definición del servidor MCP sin aviso Este es un problema de cadena de suministro: si un servidor cambia sus definiciones de herramienta después de que el cliente las aprobó, el agente puede empezar a ejecutar instrucciones maliciosas sin que el cliente lo note. Para mitigar esto se recomiendan manifests firmados, verificación de firmas en tiempo de ejecución, pinning de versiones, registros canónicos con hashes criptográficos y alertas de cambios en logs de auditoría. Estas prácticas ayudan a evitar rug pulls y mutaciones en tiempo de ejecución.

Recomendaciones prácticas inmediatas Mientras el ecosistema madura se pueden adoptar medidas concretas hoy para reducir riesgos Implementar herramientas de solo lectura cuando sea posible para minimizar impacto Emplear procesos human in the loop para operaciones críticas Registrar exhaustivamente cada interacción desde la consulta original hasta la herramienta invocada y su resultado Utilizar tokens de corta duración y scopes restringidos Validar implementaciones reales de herramientas mediante code review, pruebas en sandbox y monitoreo en tiempo de ejecución Estas acciones no eliminan todos los problemas pero aumentan significativamente la defensibilidad del sistema.

Cómo lo aplicamos en Q2BSTUDIO En Q2BSTUDIO combinamos desarrollo de aplicaciones y software a medida con prácticas avanzadas de ciberseguridad y despliegues en la nube sosteniendo la seguridad desde el diseño. Ofrecemos soluciones de inteligencia artificial y ia para empresas que integran control de acceso granular, registro y validación de herramientas y procesos de autorización humana cuando la operación lo requiere. Si necesitas un partner para llevar agentes IA a producción con garantías de seguridad podemos ayudarte a diseñar la arquitectura y a implementar controles, además de aprovechar servicios de inteligencia de negocio y Power BI para cerrar el ciclo entre datos y decisiones, por ejemplo mediante integraciones con IA para empresas y refuerzos de ciberseguridad.

Palabras clave y posicionamiento Este artículo incluye términos relevantes como 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 para mejorar la visibilidad de servicios relacionados con desarrollo a medida y protección de infraestructuras inteligentes.

Reflexión final Descubrir estos retos cambió mi perspectiva sobre los ecosistemas de agentes: lo que parece una interfaz técnica simple es en realidad un entramado de delegaciones de autoridad y superficies de ataque que demandan estándares, herramientas y educación. Hay mucho por hacer en gobernanza, estandarización y tooling, y en Q2BSTUDIO estamos comprometidos a acompañar a las empresas en ese camino, combinando desarrollo de alto valor con prácticas de seguridad de vanguardia. Si trabajas con agentes IA o estás pensando en integrarlos en tu organización me interesa conocer tus experiencias y retos para contribuir con soluciones prácticas y colaborativas.