En resumen<\/h2>\n\n- \ud83d\udd12 El 68 por ciento de las organizaciones no dispone de controles de seguridad de identidad para sistemas de IA (CyberArk 2025).<\/li>\n
- \u26a0\ufe0f M\u00e1s del 40 por ciento de todos los proyectos de IA agente se cancelar\u00e1n para finales de 2027 (Gartner, junio 2025).<\/li>\n
- \ud83d\udee1\ufe0f La inyecci\u00f3n de indicaciones (Prompt Injection) es el n\u00famero 1 en el OWASP Top 10 para aplicaciones LLM. Tasas de \u00e9xito: entre 57 y 84 por ciento.<\/li>\n
- \ud83d\udcca EchoLeak (CVE-2025-32711): ataque Zero-Click sobre Microsoft 365 Copilot, CVSS 9.3.<\/li>\n
- \ud83d\udd27 OWASP public\u00f3 en diciembre de 2025 su propia lista Top 10 espec\u00edfica para aplicaciones agente.<\/li>\n<\/ul>\n
Por qu\u00e9 los agentes presentan un perfil de riesgo distinto<\/h2>\n
Los modelos LLM cl\u00e1sicos son sistemas de pregunta-respuesta. Generan texto. Un agente de IA, en cambio, act\u00faa: puede eliminar archivos, cambiar contrase\u00f1as, ejecutar c\u00f3digo, invocar otros sistemas y encargar tareas a otros agentes. Un agente comprometido no es un chatbot que dice tonter\u00edas. Es un empleado comprometido con acceso a APIs.<\/p>\n
McKinsey documenta en el State of AI 2025: el 23 por ciento de las empresas ya escala al menos un caso de uso de IA agente. Otro 39 por ciento est\u00e1 experimentando. Gartner pronostica que m\u00e1s del 40 por ciento de las aplicaciones empresariales integrar\u00e1n agentes de IA espec\u00edficos para tareas hasta finales de 2026, frente a menos del 5 por ciento en 2025. La difusi\u00f3n est\u00e1 explotando. La protecci\u00f3n, no.<\/p>\n
CyberArk cuantifica la brecha: el 68 por ciento de las organizaciones no dispone de controles de seguridad de identidad para sistemas de IA. El 47 por ciento no puede proteger la IA oculta (Shadow AI). Las identidades de m\u00e1quina superan a las identidades humanas en una proporci\u00f3n de 82 a 1. Cada agente es una identidad de m\u00e1quina adicional con acceso potencialmente privilegiado.<\/p>\n
\n\n68 %<\/div>\nsin controles de identidad para IA<\/div>\n<\/div>\n\n82 : 1<\/div>\nIdentidades m\u00e1quina frente a identidades humanas<\/div>\n<\/div>\n\n> 40 %<\/div>\nProyectos cancelados hasta 2027<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\nFuentes: CyberArk 2025, Gartner junio 2025<\/p>\n
Los cuatro vectores de ataque m\u00e1s peligrosos<\/h2>\n
1. Inyecci\u00f3n de indicaciones (Prompt Injection).<\/strong> Los atacantes manipulan al agente mediante instrucciones ocultas en documentos, correos electr\u00f3nicos o p\u00e1ginas web que el agente procesa (Inyecci\u00f3n de indicaciones indirecta). OWASP incluye la inyecci\u00f3n de indicaciones como riesgo n\u00famero 1 desde hace dos a\u00f1os. Las tasas de \u00e9xito son alarmantes: NIST documenta un 57 por ciento en cinco tareas diferentes de inyecci\u00f3n. En editores de c\u00f3digo con IA como GitHub Copilot, marcos especializados alcanzan hasta el 84 por ciento. Google Gemini muestra, incluso tras aplicar todas las medidas de protecci\u00f3n, una vulnerabilidad residual del 53,6 por ciento.<\/p>\nIncidente real: EchoLeak (CVE-2025-32711).<\/strong> Microsoft 365 Copilot conten\u00eda una vulnerabilidad Zero-Click con puntuaci\u00f3n CVSS de 9.3. Un atacante solo necesitaba enviar un correo electr\u00f3nico. Sin clic, sin enlace de phishing. La vulnerabilidad combinaba un bypass de CSP con una violaci\u00f3n de alcance del LLM y permit\u00eda el acceso a todas las fuentes de datos conectadas al agente.<\/p>\n2. Envenenamiento de herramientas y ataques MCP.<\/strong> El Protocolo de Contexto del Modelo (Model Context Protocol, MCP) es el nuevo est\u00e1ndar mediante el cual los agentes de IA conectan herramientas externas. Los atacantes ocultan instrucciones maliciosas en las descripciones de herramientas, visibles para el LLM pero no para el usuario. Invariant Labs demostr\u00f3 en 2025 c\u00f3mo un servidor MCP malicioso exfiltr\u00f3 todo el historial de WhatsApp de un usuario. Un estudio en arxiv muestra que ya el 5 por ciento de los servidores MCP de c\u00f3digo abierto est\u00e1n preparados para ataques de envenenamiento de herramientas.<\/p>\n3. Exceso de agencia (Excessive Agency).<\/strong> Los agentes tienen m\u00e1s permisos de los necesarios. OWASP describe tres causas: demasiadas funciones (el agente puede hacer m\u00e1s de lo necesario), permisos excesivamente amplios (las herramientas operan con derechos de administrador en lugar de privilegio m\u00ednimo) y demasiada autonom\u00eda (acciones de alto riesgo sin intervenci\u00f3n humana). El principio del permiso m\u00ednimo, ya est\u00e1ndar en la seguridad en la nube<\/a>, se ignora sistem\u00e1ticamente en los agentes.<\/p>\n4. Ataques a la cadena de suministro sobre la infraestructura de agentes.<\/strong> En agosto de 2025, versiones maliciosas del paquete NX se distribuyeron a trav\u00e9s de NPM tras comprometerse la cuenta de GitHub del desarrollador. El atacante utiliz\u00f3 herramientas de IA instaladas localmente como Claude y Gemini para exfiltrar datos sensibles de los entornos de desarrollo. As\u00ed, los agentes de IA se convierten no solo en objetivo, sino tambi\u00e9n en herramienta de ataques a la cadena de suministro.<\/p>\n\n\u00abLos agentes reciben \u00fanicamente la autonom\u00eda m\u00ednimamente necesaria para tareas claramente delimitadas.\u00bb
\nPrincipio fundamental \u00abM\u00ednima Agencia\u00bb (Least Agency), OWASP Top 10 para Aplicaciones Agente (diciembre 2025)<\/cite>\n<\/p><\/blockquote>\nOWASP Agentic Top 10: El nuevo marco de referencia<\/h2>\n
En diciembre de 2025, OWASP public\u00f3 su propia lista Top 10 espec\u00edfica para aplicaciones agente, separada del Top 10 cl\u00e1sico para LLM. M\u00e1s de 100 investigadores de seguridad trabajaron en ella durante m\u00e1s de un a\u00f1o. La lista define diez categor\u00edas de riesgo espec\u00edficas para agentes aut\u00f3nomos: desde la suplantaci\u00f3n del objetivo del agente (Agent Goal Hijack) mediante inyecci\u00f3n de indicaciones, hasta el uso indebido de herramientas (Tool Misuse), pasando por fallos en cascada (Cascading Failures) y la explotaci\u00f3n de la confianza entre humano y agente (Human-Agent Trust Exploitation), en la que los agentes enga\u00f1an a los operadores mediante explicaciones convincentes.<\/p>\n
Para los equipos de seguridad inform\u00e1tica, el OWASP Agentic Top 10 es el marco de referencia m\u00e1s importante para evaluar los despliegues de agentes. Proporciona mitigaciones concretas para cada categor\u00eda de riesgo y se basa en incidentes documentados, no en teor\u00eda.<\/p>\n
Qu\u00e9 deben hacer ahora los equipos de seguridad inform\u00e1tica<\/h2>\n
1. Crear un inventario de agentes.<\/strong> \u00bfQu\u00e9 agentes de IA est\u00e1n operativos en la organizaci\u00f3n? \u00bfQu\u00e9 herramientas pueden invocar? \u00bfQu\u00e9 datos pueden leer y escribir? El 47 por ciento no puede proteger la IA oculta. Antes de poder proteger, hay que saber qu\u00e9 existe.<\/p>\n2. Aplicar la m\u00ednima agencia (Least Agency).<\/strong> Cada agente recibe \u00fanicamente los permisos necesarios para su tarea espec\u00edfica. Nada de tokens de administrador, nada de claves API con acceso total, nada de acceso ilimitado al sistema de archivos. Para cada acci\u00f3n de alto riesgo: exigir la intervenci\u00f3n humana (Human-in-the-Loop).<\/p>\n3. Auditar servidores MCP.<\/strong> \u00bfQu\u00e9 herramientas externas est\u00e1n conectadas mediante MCP? \u00bfQui\u00e9n las opera? \u00bfSe han verificado las descripciones de las herramientas? El 5 por ciento de los servidores MCP de c\u00f3digo abierto ya est\u00e1n comprometidos. Solo deben usarse servidores MCP verificados, autoalojados o auditados.<\/p>\n4. Implementar controles de identidad<\/a> para agentes.<\/strong> Tratar a cada agente como una identidad de m\u00e1quina: credenciales propias, rotaci\u00f3n propia, supervisi\u00f3n propia. No reutilizar las credenciales del usuario humano.<\/p>\n5. Definir un plan de respuesta a incidentes para la compromisi\u00f3n de agentes.<\/strong> \u00bfQu\u00e9 ocurre si un agente es manipulado? \u00bfC\u00f3mo se a\u00edsla? \u00bfQu\u00e9 acciones deben revertirse? Los incidentes con agentes escalan m\u00e1s r\u00e1pido que los humanos, porque los agentes act\u00faan m\u00e1s r\u00e1pido de lo que los humanos pueden reaccionar.<\/p>\nConclusi\u00f3n: Los agentes son empleados con acceso a API<\/h2>\n
Los agentes de IA no son chatbots. Son actores aut\u00f3nomos con acceso a sistemas. Cada agente requiere el mismo nivel de seguridad que un empleado privilegiado: control de identidad, permisos m\u00ednimos, supervisi\u00f3n y planes de respuesta a incidentes. Quien en 2026 despliegue agentes sin estos fundamentos, no est\u00e1 construyendo innovaci\u00f3n, sino superficie de ataque.<\/p>\n
Preguntas frecuentes<\/h2>\n
Cada pregunta est\u00e1 bloqueada. Un toque desbloquea la respuesta.<\/p>\n\n\u00bfQu\u00e9 diferencia a un agente de IA de un chatbot?<\/strong><\/summary>\nUn chatbot genera texto. Un agente act\u00faa: invoca APIs, escribe en bases de datos, env\u00eda correos electr\u00f3nicos y toma decisiones de forma aut\u00f3noma. Un agente comprometido puede causar da\u00f1os reales, no solo generar texto err\u00f3neo.<\/p>\n<\/details>\n\n\u00bfQu\u00e9 es la inyecci\u00f3n de indicaciones (Prompt Injection)?<\/strong><\/summary>\nLos atacantes introducen instrucciones en datos que el agente procesa (documentos, correos, p\u00e1ginas web). El agente ejecuta estas instrucciones como si vinieran del usuario. Las tasas de \u00e9xito oscilan entre el 57 y el 84 por ciento, dependiendo del sistema y del m\u00e9todo.<\/p>\n<\/details>\n\n\u00bfQu\u00e9 es el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP)?<\/strong><\/summary>\nUn est\u00e1ndar mediante el cual los agentes de IA conectan herramientas externas. Los atacantes pueden ocultar instrucciones maliciosas en las descripciones de herramientas MCP. Ya el 5 por ciento de los servidores MCP de c\u00f3digo abierto est\u00e1n comprometidos.<\/p>\n<\/details>\n\n\u00bfExiste un est\u00e1ndar de seguridad para agentes de IA?<\/strong><\/summary>\nOWASP public\u00f3 en diciembre de 2025 el Top 10 para Aplicaciones Agente. NIST est\u00e1 trabajando en el Perfil de Ciberseguridad para IA (IR 8596). Ambos son actualmente los mejores marcos de referencia para la protecci\u00f3n de despliegues de agentes.<\/p>\n<\/details>\n\n\u00bfQu\u00e9 debo hacer en primer lugar?<\/strong><\/summary>\nCrear un inventario de agentes (qu\u00e9 agentes est\u00e1n activos, qu\u00e9 herramientas utilizan), luego aplicar la m\u00ednima agencia (permisos m\u00ednimos) y auditar servidores MCP. Sin inventario, no hay protecci\u00f3n posible.<\/p>\n<\/details>\n
\n<\/p>\nSelecci\u00f3n de la redacci\u00f3n<\/h3>\n
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Por qu\u00e9 los agentes presentan un perfil de riesgo distinto<\/h2>\n
Los modelos LLM cl\u00e1sicos son sistemas de pregunta-respuesta. Generan texto. Un agente de IA, en cambio, act\u00faa: puede eliminar archivos, cambiar contrase\u00f1as, ejecutar c\u00f3digo, invocar otros sistemas y encargar tareas a otros agentes. Un agente comprometido no es un chatbot que dice tonter\u00edas. Es un empleado comprometido con acceso a APIs.<\/p>\n
McKinsey documenta en el State of AI 2025: el 23 por ciento de las empresas ya escala al menos un caso de uso de IA agente. Otro 39 por ciento est\u00e1 experimentando. Gartner pronostica que m\u00e1s del 40 por ciento de las aplicaciones empresariales integrar\u00e1n agentes de IA espec\u00edficos para tareas hasta finales de 2026, frente a menos del 5 por ciento en 2025. La difusi\u00f3n est\u00e1 explotando. La protecci\u00f3n, no.<\/p>\n
CyberArk cuantifica la brecha: el 68 por ciento de las organizaciones no dispone de controles de seguridad de identidad para sistemas de IA. El 47 por ciento no puede proteger la IA oculta (Shadow AI). Las identidades de m\u00e1quina superan a las identidades humanas en una proporci\u00f3n de 82 a 1. Cada agente es una identidad de m\u00e1quina adicional con acceso potencialmente privilegiado.<\/p>\n
Fuentes: CyberArk 2025, Gartner junio 2025<\/p>\n
Los cuatro vectores de ataque m\u00e1s peligrosos<\/h2>\n
1. Inyecci\u00f3n de indicaciones (Prompt Injection).<\/strong> Los atacantes manipulan al agente mediante instrucciones ocultas en documentos, correos electr\u00f3nicos o p\u00e1ginas web que el agente procesa (Inyecci\u00f3n de indicaciones indirecta). OWASP incluye la inyecci\u00f3n de indicaciones como riesgo n\u00famero 1 desde hace dos a\u00f1os. Las tasas de \u00e9xito son alarmantes: NIST documenta un 57 por ciento en cinco tareas diferentes de inyecci\u00f3n. En editores de c\u00f3digo con IA como GitHub Copilot, marcos especializados alcanzan hasta el 84 por ciento. Google Gemini muestra, incluso tras aplicar todas las medidas de protecci\u00f3n, una vulnerabilidad residual del 53,6 por ciento.<\/p>\n Incidente real: EchoLeak (CVE-2025-32711).<\/strong> Microsoft 365 Copilot conten\u00eda una vulnerabilidad Zero-Click con puntuaci\u00f3n CVSS de 9.3. Un atacante solo necesitaba enviar un correo electr\u00f3nico. Sin clic, sin enlace de phishing. La vulnerabilidad combinaba un bypass de CSP con una violaci\u00f3n de alcance del LLM y permit\u00eda el acceso a todas las fuentes de datos conectadas al agente.<\/p>\n 2. Envenenamiento de herramientas y ataques MCP.<\/strong> El Protocolo de Contexto del Modelo (Model Context Protocol, MCP) es el nuevo est\u00e1ndar mediante el cual los agentes de IA conectan herramientas externas. Los atacantes ocultan instrucciones maliciosas en las descripciones de herramientas, visibles para el LLM pero no para el usuario. Invariant Labs demostr\u00f3 en 2025 c\u00f3mo un servidor MCP malicioso exfiltr\u00f3 todo el historial de WhatsApp de un usuario. Un estudio en arxiv muestra que ya el 5 por ciento de los servidores MCP de c\u00f3digo abierto est\u00e1n preparados para ataques de envenenamiento de herramientas.<\/p>\n 3. Exceso de agencia (Excessive Agency).<\/strong> Los agentes tienen m\u00e1s permisos de los necesarios. OWASP describe tres causas: demasiadas funciones (el agente puede hacer m\u00e1s de lo necesario), permisos excesivamente amplios (las herramientas operan con derechos de administrador en lugar de privilegio m\u00ednimo) y demasiada autonom\u00eda (acciones de alto riesgo sin intervenci\u00f3n humana). El principio del permiso m\u00ednimo, ya est\u00e1ndar en la seguridad en la nube<\/a>, se ignora sistem\u00e1ticamente en los agentes.<\/p>\n 4. Ataques a la cadena de suministro sobre la infraestructura de agentes.<\/strong> En agosto de 2025, versiones maliciosas del paquete NX se distribuyeron a trav\u00e9s de NPM tras comprometerse la cuenta de GitHub del desarrollador. El atacante utiliz\u00f3 herramientas de IA instaladas localmente como Claude y Gemini para exfiltrar datos sensibles de los entornos de desarrollo. As\u00ed, los agentes de IA se convierten no solo en objetivo, sino tambi\u00e9n en herramienta de ataques a la cadena de suministro.<\/p>\n \n\u00abLos agentes reciben \u00fanicamente la autonom\u00eda m\u00ednimamente necesaria para tareas claramente delimitadas.\u00bb En diciembre de 2025, OWASP public\u00f3 su propia lista Top 10 espec\u00edfica para aplicaciones agente, separada del Top 10 cl\u00e1sico para LLM. M\u00e1s de 100 investigadores de seguridad trabajaron en ella durante m\u00e1s de un a\u00f1o. La lista define diez categor\u00edas de riesgo espec\u00edficas para agentes aut\u00f3nomos: desde la suplantaci\u00f3n del objetivo del agente (Agent Goal Hijack) mediante inyecci\u00f3n de indicaciones, hasta el uso indebido de herramientas (Tool Misuse), pasando por fallos en cascada (Cascading Failures) y la explotaci\u00f3n de la confianza entre humano y agente (Human-Agent Trust Exploitation), en la que los agentes enga\u00f1an a los operadores mediante explicaciones convincentes.<\/p>\n Para los equipos de seguridad inform\u00e1tica, el OWASP Agentic Top 10 es el marco de referencia m\u00e1s importante para evaluar los despliegues de agentes. Proporciona mitigaciones concretas para cada categor\u00eda de riesgo y se basa en incidentes documentados, no en teor\u00eda.<\/p>\n 1. Crear un inventario de agentes.<\/strong> \u00bfQu\u00e9 agentes de IA est\u00e1n operativos en la organizaci\u00f3n? \u00bfQu\u00e9 herramientas pueden invocar? \u00bfQu\u00e9 datos pueden leer y escribir? El 47 por ciento no puede proteger la IA oculta. Antes de poder proteger, hay que saber qu\u00e9 existe.<\/p>\n 2. Aplicar la m\u00ednima agencia (Least Agency).<\/strong> Cada agente recibe \u00fanicamente los permisos necesarios para su tarea espec\u00edfica. Nada de tokens de administrador, nada de claves API con acceso total, nada de acceso ilimitado al sistema de archivos. Para cada acci\u00f3n de alto riesgo: exigir la intervenci\u00f3n humana (Human-in-the-Loop).<\/p>\n 3. Auditar servidores MCP.<\/strong> \u00bfQu\u00e9 herramientas externas est\u00e1n conectadas mediante MCP? \u00bfQui\u00e9n las opera? \u00bfSe han verificado las descripciones de las herramientas? El 5 por ciento de los servidores MCP de c\u00f3digo abierto ya est\u00e1n comprometidos. Solo deben usarse servidores MCP verificados, autoalojados o auditados.<\/p>\n 4. Implementar controles de identidad<\/a> para agentes.<\/strong> Tratar a cada agente como una identidad de m\u00e1quina: credenciales propias, rotaci\u00f3n propia, supervisi\u00f3n propia. No reutilizar las credenciales del usuario humano.<\/p>\n 5. Definir un plan de respuesta a incidentes para la compromisi\u00f3n de agentes.<\/strong> \u00bfQu\u00e9 ocurre si un agente es manipulado? \u00bfC\u00f3mo se a\u00edsla? \u00bfQu\u00e9 acciones deben revertirse? Los incidentes con agentes escalan m\u00e1s r\u00e1pido que los humanos, porque los agentes act\u00faan m\u00e1s r\u00e1pido de lo que los humanos pueden reaccionar.<\/p>\n Los agentes de IA no son chatbots. Son actores aut\u00f3nomos con acceso a sistemas. Cada agente requiere el mismo nivel de seguridad que un empleado privilegiado: control de identidad, permisos m\u00ednimos, supervisi\u00f3n y planes de respuesta a incidentes. Quien en 2026 despliegue agentes sin estos fundamentos, no est\u00e1 construyendo innovaci\u00f3n, sino superficie de ataque.<\/p>\n Cada pregunta est\u00e1 bloqueada. Un toque desbloquea la respuesta.<\/p>\n Un chatbot genera texto. Un agente act\u00faa: invoca APIs, escribe en bases de datos, env\u00eda correos electr\u00f3nicos y toma decisiones de forma aut\u00f3noma. Un agente comprometido puede causar da\u00f1os reales, no solo generar texto err\u00f3neo.<\/p>\n<\/details>\n Los atacantes introducen instrucciones en datos que el agente procesa (documentos, correos, p\u00e1ginas web). El agente ejecuta estas instrucciones como si vinieran del usuario. Las tasas de \u00e9xito oscilan entre el 57 y el 84 por ciento, dependiendo del sistema y del m\u00e9todo.<\/p>\n<\/details>\n Un est\u00e1ndar mediante el cual los agentes de IA conectan herramientas externas. Los atacantes pueden ocultar instrucciones maliciosas en las descripciones de herramientas MCP. Ya el 5 por ciento de los servidores MCP de c\u00f3digo abierto est\u00e1n comprometidos.<\/p>\n<\/details>\n OWASP public\u00f3 en diciembre de 2025 el Top 10 para Aplicaciones Agente. NIST est\u00e1 trabajando en el Perfil de Ciberseguridad para IA (IR 8596). Ambos son actualmente los mejores marcos de referencia para la protecci\u00f3n de despliegues de agentes.<\/p>\n<\/details>\n Crear un inventario de agentes (qu\u00e9 agentes est\u00e1n activos, qu\u00e9 herramientas utilizan), luego aplicar la m\u00ednima agencia (permisos m\u00ednimos) y auditar servidores MCP. Sin inventario, no hay protecci\u00f3n posible.<\/p>\n<\/details>\n
\nPrincipio fundamental \u00abM\u00ednima Agencia\u00bb (Least Agency), OWASP Top 10 para Aplicaciones Agente (diciembre 2025)<\/cite>\n<\/p><\/blockquote>\nOWASP Agentic Top 10: El nuevo marco de referencia<\/h2>\n
Qu\u00e9 deben hacer ahora los equipos de seguridad inform\u00e1tica<\/h2>\n
Conclusi\u00f3n: Los agentes son empleados con acceso a API<\/h2>\n
Preguntas frecuentes<\/h2>\n
\u00bfQu\u00e9 diferencia a un agente de IA de un chatbot?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfQu\u00e9 es la inyecci\u00f3n de indicaciones (Prompt Injection)?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfQu\u00e9 es el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP)?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfExiste un est\u00e1ndar de seguridad para agentes de IA?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfQu\u00e9 debo hacer en primer lugar?<\/strong><\/summary>\n
Selecci\u00f3n de la redacci\u00f3n<\/h3>\n
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<\/span>cloudmagazin<\/span>Consultor\u00eda AI-native: por qu\u00e9 el futuro no necesita pir\u00e1mide<\/span><\/span><\/a><\/span>MyBusinessFuture<\/span>Auge ciberseguridad: NIS2 impulsa industria alemana de seguridad<\/span><\/span><\/a><\/span>Digital Chiefs<\/span>Agente IA sin due\u00f1o: \u00bfQui\u00e9n responde cuando el agente de IA falla?<\/span><\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Los agentes de IA act\u00faan de forma aut\u00f3noma: invocan APIs, escriben en bases de datos, env\u00edan correos electr\u00f3nicos y toman decisiones sin aprobaci\u00f3n humana. Seg\u00fan Gartner, para finales de 2026 m\u00e1s del 40 por ciento de las aplicaciones empresariales integrar\u00e1n tales agentes. Al mismo tiempo, al 68 por ciento de las […]","protected":false},"author":55,"featured_media":5487,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_yoast_wpseo_focuskw":"ia agente","_yoast_wpseo_title":"Seguridad de la IA Agente: Cuando los agentes de IA se convierten en objetivo de","_yoast_wpseo_metadesc":"Seguridad de la IA Agente: protege tus sistemas de ataques automatizados con estrategias clave. Descubre c\u00f3mo garantizar la integridad ahora.","_yoast_wpseo_meta-robots-noindex":"","_yoast_wpseo_meta-robots-nofollow":"","_yoast_wpseo_meta-robots-adv":"","_yoast_wpseo_canonical":"","_yoast_wpseo_opengraph-title":"","_yoast_wpseo_opengraph-description":"","_yoast_wpseo_opengraph-image":"","_yoast_wpseo_opengraph-image-id":0,"_yoast_wpseo_twitter-title":"","_yoast_wpseo_twitter-description":"","_yoast_wpseo_twitter-image":"","_yoast_wpseo_twitter-image-id":0,"evm_kih_original":false,"_evm_slot_owner":"","evm_cvss":0,"evm_risk":0,"evm_casefile":"","evm_primary_cve":"","evm_pin_until":0,"evm_external_preview_token":"","evm_external_preview_expires":"","_evm_translation_lang":"","featured_post":0,"featured_post_sortierung":0,"_wp_old_slug":["post_id-5458"],"footnotes":""},"categories":[261,257],"tags":[],"class_list":["post-7092","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-strategie-governance-es","category-praxis-umsetzung-es"],"evm_reading_time_minutes":9,"wpml_language":"es","wpml_translation_of":5458,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7092","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/55"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7092"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7092\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":21734,"href":"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7092\/revisions\/21734"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5487"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7092"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7092"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7092"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}