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La expansión de la IA agéntica obliga a replantear la seguridad de redes, aplicaciones y dispositivos bajo una estrategia de Zero Trust y supervisión continua.
Cancún, Quintana Roo.— La expansión de la inteligencia artificial (IA) y, particularmente, de los agentes capaces de ejecutar acciones de manera autónoma está modificando la relación entre infraestructura, seguridad y operación de TI.
Para Cisco, este escenario lleva a que la infraestructura deje de ser únicamente la plataforma sobre la que funcionan las aplicaciones y se convierta también en un punto de observación, control y protección de lo que ocurre dentro de una organización.
La propuesta parte del uso de IA en el desarrollo de software para analizar código, identificar fallas y acelerar su corrección, pero se extiende hacia redes, seguridad, aplicaciones y operaciones. El objetivo es obtener una visión integrada de usuarios, dispositivos, aplicaciones y agentes que interactúan dentro de los ambientes tecnológicos.
Craig Connors, vicepresidente y director de Tecnología de Infraestructura y Seguridad de Cisco, explicó que la llegada de agentes de IA introduce nuevos requerimientos de seguridad, porque estos sistemas podrán actuar en nombre de usuarios y organizaciones.
“A medida que los agentes de IA comiencen a ejecutar más acciones dentro de las empresas, proteger la infraestructura ya no significará únicamente bloquear amenazas conocidas. Será necesario conocer qué está ocurriendo, quién, o qué agente, está ejecutando cada acción y qué permisos tiene para hacerlo”, explicó Connors.
Bajo esta perspectiva, la seguridad deja de operar como una capa adicional y pasa a formar parte de las capacidades centrales de la infraestructura.
La integración sustituye a la infraestructura fragmentada
Uno de los principales retos para las organizaciones es la fragmentación tecnológica. Los clientes no necesariamente pueden reemplazar de manera simultánea sus plataformas de conectividad, seguridad, aplicaciones y administración.
Ante este escenario, Cisco plantea una arquitectura que permita comenzar desde distintos puntos y avanzar gradualmente hacia un entorno integrado.
Connors señaló que esta estrategia permite acompañar al cliente en una ruta de modernización, en lugar de plantear únicamente la sustitución de tecnologías existentes.
Un proyecto puede comenzar con la administración de políticas, avanzar hacia capacidades de acceso seguro y posteriormente incorporar switches, centros de datos, observabilidad o protección de aplicaciones.
La consecuencia comercial de este planteamiento es un cambio en el tipo de servicios que pueden desarrollarse alrededor de la infraestructura: arquitectura, integración, seguridad, observabilidad y operación continua adquieren mayor relevancia frente a proyectos aislados de infraestructura.
Para los integradores, la oportunidad está en diseñar la ruta tecnológica y conectar las diferentes piezas del ambiente de TI, en lugar de abordar cada solución como un proyecto independiente.
Tres capacidades ganan relevancia
La adopción de IA agéntica plantea tres necesidades concretas dentro de las arquitecturas de seguridad.
1. Visibilidad
Las organizaciones deberán identificar qué usuarios, dispositivos, aplicaciones y agentes operan dentro de sus ambientes, además de conocer qué acciones realizan y con qué recursos interactúan.
2. Control
Los agentes requieren identidad, permisos y límites de actuación. No todos deberían tener el mismo nivel de acceso ni ejecutar determinadas acciones sin supervisión.
3. Seguridad continua
La protección deberá extenderse desde redes y endpoints hasta APIs, aplicaciones, modelos de IA y herramientas utilizadas por los agentes.
Esta evolución también modifica las capacidades requeridas por los profesionales de TI. La automatización puede reducir la cantidad de información que un ingeniero de seguridad debe revisar, pero no elimina la necesidad de establecer criterios sobre qué acciones puede ejecutar un agente y cuáles requieren autorización humana.
Connors consideró que los agentes pueden funcionar como multiplicadores de capacidad para los equipos de los centros de operaciones de seguridad (SOC), al ayudar a procesar grandes cantidades de información y acelerar determinadas tareas.
Sin embargo, las decisiones críticas deberán mantener supervisión humana.
El cambio también implica capacitar a los equipos para determinar cuándo confiar en un agente, qué permisos asignarle y qué actividades deben permanecer bajo autorización.
Zero Trust incorpora identidades no humanas
La evolución de Zero Trust enfrenta un nuevo desafío con la expansión de IoT, OT y los agentes autónomos.
Las organizaciones han avanzado en mecanismos para proteger las identidades humanas mediante tecnologías asociadas con SSE y SASE. Ahora surge una pregunta adicional: ¿cómo se identifica y controla una máquina capaz de actuar en nombre de una persona?
Connors señaló que será necesario determinar qué identidad corresponde a cada agente, qué credenciales puede utilizar, qué permisos requiere y durante cuánto tiempo puede conservarlos.
Este escenario amplía el campo de aplicación de Zero Trust hacia las denominadas identidades no humanas y plantea nuevos requerimientos de gestión de privilegios, seguridad de APIs, segmentación y monitoreo.
Para los integradores, estos elementos pueden convertirse en componentes de proyectos de modernización de seguridad, particularmente en organizaciones que comienzan a incorporar agentes autónomos en sus procesos.
IA para defenderse de la IA
La aparición de agentes capaces de utilizar credenciales, consultar información y ejecutar acciones introduce un nuevo vector de riesgo.
Ya no se trata únicamente de proteger a una persona que accede a una aplicación. El reto consiste también en controlar sistemas que pueden actuar por cuenta de esa persona o de una organización.
“Necesitamos la IA para defendernos de lo que la IA está permitiendo hacer a las personas en el lado ofensivo”, indicó Connors.
Bajo esta lógica, Cisco plantea diferentes niveles de supervisión sobre las interacciones de los sistemas de IA. Entre los elementos que deben monitorearse están el consumo de tokens, los prompts y respuestas, así como las herramientas y recursos a los que pueden acceder los agentes.
Cisco AI Defense concentra capacidades destinadas a proteger modelos y aplicaciones de IA, mientras que las herramientas de observabilidad de Splunk permiten incorporar esa información al panorama general de seguridad.
El planteamiento no elimina los controles de seguridad existentes. Los extiende hacia un nuevo tipo de actividad tecnológica.
Un agente que envía un correo electrónico, consulta una API o interactúa con una aplicación debe estar sujeto a mecanismos de identidad, autorización, monitoreo y control similares a los que ya se aplican a las actividades humanas.
¿Qué cambia para la infraestructura de TI?
La llegada de agentes de IA desplaza el foco de la seguridad desde la protección de usuarios y dispositivos hacia el control de acciones, identidades y permisos, independientemente de si quien ejecuta la acción es una persona o una máquina.
En este escenario, la infraestructura adquiere una función adicional: proporcionar la visibilidad necesaria para saber qué ocurre, establecer controles sobre las interacciones y generar información que permita detectar comportamientos anómalos.
La convergencia entre red, seguridad, IA y observabilidad apunta así hacia arquitecturas en las que la protección no se incorpora al final de un proyecto, sino que forma parte de su diseño desde el inicio.
Para las organizaciones, el reto será integrar estas capacidades sin depender necesariamente de una sustitución completa de su infraestructura existente. Para los proveedores de tecnología, esto abre espacio para proyectos progresivos de modernización, integración y operación de ambientes cada vez más automatizados.
