El nuevo panorama de amenazas: aplicaciones nativas de IA y flujos de trabajo agénticos

Las empresas están dejando atrás los experimentos y las pruebas de concepto con IA. A medida que nos acercamos a lo que IDC predice que serán los «años del giro hacia la IA» de 2025 y 2026, las organizaciones priorizan, planifican y desarrollan soluciones para escalar. Este cambio incluye agentes de IA —herramientas autónomas que automatizan tareas—, mientras los proveedores de tecnología buscan simplificar los flujos de trabajo de desarrollo.

Bajo la superficie, los sistemas de IA exponen un panorama de amenazas más amplio que abarca todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). La evolución hacia un mayor uso de agentes es emocionante. Sin embargo, la falta de transparencia y los flujos de trabajo automatizados —que incluyen la interacción con otros agentes— aumentan el riesgo de que surjan brechas de seguridad sin una visibilidad clara ni la aplicación de políticas.

Nuevas amenazas que aprovechan comportamientos propios de la IA:

• Envenenamiento de datos — Tipo de ciberataque que manipula los datos de entrenamiento que se usan para desarrollar modelos de IA. Sus consecuencias pueden ir desde sesgos y alucinaciones hasta el acceso por puertas traseras y la vulneración de modelos.

• Inyección de prompts — Táctica peligrosa que engaña al modelo para que ignore las barreras de seguridad o malinterprete sus instrucciones, lo que a menudo expone datos confidenciales. Las vulnerabilidades de código abierto, que ya analizamos en una publicación anterior, siguen siendo una preocupación importante. Cada día aparecen nuevos LLM y componentes relacionados, y cada uno trae consigo posibles riesgos. Al igual que ocurre con los elementos tradicionales de código abierto, analizarlos y validarlos antes de incorporarlos a tus compilaciones es esencial para reducir la superficie expuesta a posibles vulnerabilidades.

• Brechas en la identidad federada — A los sistemas de IA suele resultarles difícil mantener una autenticación, autorización e identificación de usuarios coherentes, lo que puede exponer datos confidenciales de forma involuntaria o permitir accesos no autorizados. Aunque no se diseñó como una solución de identidad federada, el protocolo Model Context Protocol (MCP) de Anthropic ayuda a estandarizar la comunicación entre agentes de IA y sistemas empresariales. Aunque es reciente, se está convirtiendo rápidamente en un estándar de la industria.

Es probable que las organizaciones que no tienen modelos entrenados a medida ya estén usando IA en entornos de producción, o que pronto lo hagan. Según Gartner, para 2026, más del 80 % de los proveedores independientes de software habrán incorporado capacidades de IA generativa en sus aplicaciones empresariales. Los agentes de IA no tardarán en sumarse, agregando nuevas capas de complejidad y riesgo. Para 2028, Gartner predice que el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incluirán IA agéntica. Esta carrera impulsada por los proveedores para ofrecer capacidades de IA suele dar lugar a lanzamientos apresurados con controles de seguridad poco desarrollados.

La adopción con miras a escalar, junto con la incorporación de IA agéntica, exige un nuevo enfoque para gestionar y gobernar los riesgos de las aplicaciones de IA. Según Gartner, la mayoría de las empresas aún no ha implementado controles técnicos ni políticas de Al TRiSM (gestión de confianza, riesgos y seguridad).

Este retraso se debe a la naturaleza impredecible de los sistemas de IA. Su comportamiento cambia según las entradas, ya que los datos y los prompts influyen considerablemente en sus respuestas y resultados. Esto significa que no hay una línea de base uniforme con la que compararlos. Por eso, aunque los sistemas de IA ofrecen más flexibilidad para resolver problemas, es más difícil detectar comportamientos anómalos que podrían indicar una vulnerabilidad, una amenaza o el incumplimiento de las normas de privacidad de datos. Si bien la mayoría de las herramientas de seguridad y gobernanza de aplicaciones pueden ser suficientes para los entornos actuales, la falta de transparencia de los entornos de IA puede limitar su eficacia.

Lo que no cambia es el valor de integrar la seguridad desde el inicio en los flujos de trabajo de IA. La plataforma AI Trust de Snyk impulsa un enfoque de seguridad centrado en los desarrolladores: reduce los riesgos de las herramientas de IA para código y permite crear aplicaciones nativas de IA seguras y escalables. Esto incluye una visibilidad profunda de los componentes de IA, como tu lista de materiales de IA (AI BOM) y las dependencias críticas, y permite integrar flujos de trabajo de forma segura mediante Snyk MCP Server.

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