La llegada de los agentes de IA está transformando también las técnicas de los atacantes. La lógica de los ataques Living off the Land se traslada ahora a unos agentes capaces de ejecutar tareas, acceder a información sensible e interactuar con múltiples aplicaciones de forma autónoma.
“En esa superficie de ataque ha llegado la IA y los adversarios entienden que pueden seguir haciendo lo mismo”, explica Álvaro del Hoyo, responsable de estrategia tecnológica de CrowdStrike. El problema, añade, no es sólo que los agentes puedan ser comprometidos, sino que muchas organizaciones todavía no los gestionan como un activo crítico. Es necesario saber “dónde está, para qué está y quién es el responsable”, ya que en muchos casos se les está concediendo más autonomía de la que realmente necesitan.
“Estamos dando demasiados permisos a los agentes para lo que realmente esperamos que hagan”
El primer reto pasa, por tanto, por ganar visibilidad y control. Solo cuando la organización sabe qué agentes tiene, qué permisos utilizan y cómo se comportan puede detectar si una acción inesperada responde a un fallo del propio agente o a que “»ha sido comprometido por un adversario y lo están utilizando para conseguir sus objetivos”.
Los atacantes cambian de herramienta, no de objetivos
Los ciberdelincuentes siguen persiguiendo los mismos objetivos de siempre —robar información, moverse lateralmente por la red o comprometer sistemas críticos—, pero la IA les permite alcanzarlos con una eficacia muy superior. En algunos casos la utilizan para preparar y perfeccionar sus ataques antes de acceder a una organización; en otros, tratan de aprovechar la propia infraestructura de IA de la empresa una vez han conseguido entrar.
Como explica Álvaro del Hoyo, los agentes pueden utilizarse “para conseguir sus objetivos de manera más rápida, con mayor impacto o de forma más silenciosa”. Esa capacidad les permite automatizar tareas que hasta ahora requerían mucho más tiempo, como el reconocimiento de la red, la localización de vulnerabilidades o la búsqueda de credenciales, además de analizar grandes volúmenes de información para identificar únicamente los datos de mayor valor y reducir el ruido que generaría una exfiltración masiva.
Respecto a los ataques específicos contra la IA, Del Hoyo reconoce que, por el momento, no existen casos documentados de envenenamiento de modelos, aunque sí se considera un riesgo real. Lo que ya está viendo la industria es cómo la IA acelera todas las fases de una intrusión. Como ejemplo, cita investigaciones públicas que muestran el uso de esta tecnología para automatizar el reconocimiento de redes, localizar vulnerabilidades, identificar credenciales o facilitar el movimiento lateral de los atacantes. En esa misma línea, el Informe Global de Amenazas 2026 de CrowdStrike recoge ejemplos de herramientas basadas en IA capaces de extraer credenciales de repositorios de identidad para facilitar ataques posteriores.
“El primer paso no es proteger la IA, sino saber dónde están los agentes y qué hacen”
Los agentes necesitan un modelo de identidad diferente
Los sistemas tradicionales de gestión de identidades fueron diseñados para personas y, más tarde, para algunas identidades de máquina. Los agentes de IA, sin embargo, introducen un escenario completamente distinto. Actúan de forma continua, pueden acceder simultáneamente a múltiples sistemas y ejecutan tareas para las que, en muchos casos, reciben más permisos de los realmente necesarios.
“Estamos dando demasiados permisos a los agentes para lo que realmente esperamos que estén haciendo”, asegura Álvaro del Hoyo, añadiendo que ese exceso de privilegios aumenta la superficie de ataque y explica por qué empiezan a aparecer incidentes relacionados con un uso inadecuado de estos sistemas.
Para el responsable de estrategia tecnológica de CrowdStrike, las organizaciones deben seguir aplicando el principio de mínimo privilegio, diferenciando claramente entre identidades humanas y agentes de IA y concediendo únicamente los accesos imprescindibles para cada misión.
Ese cambio también tiene consecuencias para las plataformas de ciberseguridad. Si cada empleado trabaja con decenas de agentes, el volumen de eventos que hay que analizar crece de forma exponencial. Álvaro del Hoyo recuerda que la IA “está todo a la vez y en todas partes”: en el endpoint, el navegador, el cloud o las aplicaciones SaaS. Mantener una visión unificada de todos esos entornos será esencial para conservar el control sobre los agentes y detectar comportamientos anómalos.
La identidad sigue siendo el eje, pero cambia la forma de gestionarla
La llegada de los agentes de IA no obliga a reinventar la identidad, sino a cambiar la forma de gestionarla. Para Álvaro del Hoyo, el reto ya no consiste únicamente en autenticar usuarios o agentes, sino en comprobar de forma continua si mantienen las condiciones necesarias para acceder a cada recurso.
Por eso considera insuficiente el modelo tradicional de autenticación, basado en conceder un acceso y mantener la confianza durante toda la sesión. En su lugar, defiende evaluar cada solicitud en función del contexto y del nivel de riesgo. Y “en base a ese análisis de riesgo online concedemos o no el acceso», explica.
Ese análisis tiene en cuenta factores como el usuario o agente que solicita el acceso, el dispositivo desde el que opera o su estado de seguridad. Si cualquiera de esas condiciones cambia —por ejemplo, porque un equipo ha sido comprometido—, los permisos deben revocarse de inmediato para impedir que un atacante continúe avanzando.
“Autorizar una vez y confiar para siempre ya no funciona”
Visibilidad, identidad y supervisión continua: las tres prioridades
Preguntado por las medidas que debería poner en marcha una empresa que ya está desplegando agentes de IA para reducir el riesgo, Álvaro del Hoyo resume las prioridades en tres grandes frentes. El primero es ganar visibilidad. Antes de protegerlos, las empresas deben saber dónde están esos agentes, quién los utiliza y qué funciones desempeñan. “La IA está, como en el título de la película, todo a la vez y en todas partes”, afirma, recordando que convive en el endpoint, el cloud y las aplicaciones SaaS.
El segundo paso consiste en controlar los accesos mediante la identidad, aplicando el principio de mínimo privilegio y verificando continuamente quién o qué solicita acceso a la información.
La tercera prioridad pasa por supervisar el comportamiento de los propios agentes durante su ejecución. En este nuevo escenario, advierte, “las palabras se han convertido en el nuevo malware”. Un simple prompt puede utilizarse para manipular un agente, obtener información sensible o provocar acciones no previstas. Por ello considera imprescindible analizar tanto las instrucciones que recibe la IA como las respuestas que genera, de forma que sea posible detectar comportamientos anómalos, bloquear acciones maliciosas o, al menos, disponer de la trazabilidad necesaria para investigarlas posteriormente.
“Los agentes pueden hacer lo mismo que un usuario, pero mucho más rápido y de forma continua”
La seguridad de la IA ya es una nueva disciplina
De cara a los próximos años, Álvaro del Hoyo está convencido de que la protección de los agentes de IA ha dejará de ser una capacidad más para convertirse en una nueva categoría dentro de la ciberseguridad. CrowdStrike denomina este enfoque AI Detection and Response (AIDR), una evolución de los modelos tradicionales de detección y respuesta que incorpora la protección de agentes, modelos, prompts e interacciones con la IA. Aun así, cree que esta disciplina acabará integrándose en plataformas capaces de ofrecer una visión unificada de todos los entornos donde opera la inteligencia artificial.
En ese contexto, sostiene que la complejidad seguirá siendo uno de los principales desafíos para las organizaciones, al mismo tiempo que recuerda que la IA no sólo está transformando la forma de atacar, sino también la manera de defenderse. Si los ciberdelincuentes la utilizan para automatizar y acelerar sus campañas, las organizaciones pueden emplearla para reforzar la prevención, mejorar la detección de amenazas y agilizar la respuesta ante incidentes. Para el directivo de Crowdstrike, la diferencia estará cada vez más en la calidad de los datos con los que se entrenan esos sistemas y en la capacidad de convertir esa información en inteligencia útil para anticiparse a los ataques.
