La conversación con una IA ya no es solo preguntas y respuestas: hoy muchos sistemas actúan como agentes autónomos que leen, interpretan y toman decisiones en nombre de personas y organizaciones. Esto abre un enorme abanico de beneficios —automatización, productividad, accesibilidad—, pero también un conjunto de riesgos que no podemos ignorar. Entre ellos, las prompt injections (inyecciones de instrucciones maliciosas) y los fallos de diseño de los agentes IA son probablemente de los más urgentes y peligrosos. Si queremos un uso masivo seguro, tenemos que abordarlos ya.
¿Qué es una prompt injection (sin tecnicismos que faciliten explotación)?
Una prompt injection ocurre cuando una entrada aparentemente legítima (texto, archivo, página web, e-mail, etc.) contiene instrucciones que persuaden al modelo a actuar de forma no deseada: revelar datos sensibles, ignorar restricciones, ejecutar acciones en sistemas conectados, o alterar su comportamiento. En otras palabras: el vector de ataque es la propia conversación.
No necesito entrar en recetas para saber que esto puede ir desde filtraciones de credenciales hasta órdenes que hacen que un agente automatizado realice transacciones o cambie configuraciones.
Por qué los agentes IA amplifican el problema
Los agentes añaden tres ingredientes peligrosos:
- Autonomía y acciones fuera del chat: muchos agentes pueden llamar APIs, enviar correos, mover archivos o ejecutar scripts. Si un agente sigue una instrucción maliciosa, el daño no se queda en una conversación: se ejecuta en el mundo real.
- Acceso a contextos y secretos: para ser útiles, los agentes necesitan acceso a datos (calendarios, correos, bases de datos, claves). Una instrucción manipuladora puede intentar que el agente exponga o use esos datos indebidamente.
- Composición y delegación: los agentes suelen coordinar otros agentes o servicios. Un fallo en uno puede replicarse o escalar a toda la cadena.
Riesgos concretos (alto nivel)
- Exfiltración de datos sensibles: información interna, claves, PII.
- Operaciones no autorizadas: transferencias, cambios de configuración, envío masivo de información.
- Infección/propagación: cadenas de agentes que se influyen entre sí para burlar controles.
- Pérdida de confianza legal y reputacional: incumplimiento normativo y daños de marca.
- Efectos imprevistos por objetivos mal especificados: agentes que «optimicen» de forma peligrosa.
Qué tiene que resolverse antes del uso masivo
A continuación propongo medidas prácticas y principios que deberían ser obligatorios para sistemas con agentes IA en producción.
1. Principio de menor privilegio
Los agentes solo deben tener acceso a lo estrictamente necesario (archivos, APIs, secretos). Cualquier permiso adicional debe requerir validación humana explícita.
2. Separación y «grounding» del prompt
No alimentar directamente a los modelos con textos de origen no verificado como si fueran instrucciones. Diferenciar claramente entre:
-
Contenido (datos de usuarios, documentos)
-
Instrucciones operativas (lo que el agente debe hacer)
Los modelos deben ser entrenados/arquitectados para ignorar instrucciones embebidas en contenido que no provenga de una fuente autorizada.
3. Verificación y políticas ejecutables
Antes de ejecutar acciones sensibles, el agente debe:
-
generar una explicación y un plan de acción legible por humanos, y
-
esperar aprobación humana o pasar filtros automatizados basados en reglas verificables (lista blanca, comprobaciones de coherencia).
4. Trazabilidad y auditoría
Registro inmutable de:
-
entradas recibidas,
-
decisiones tomadas por el agente,
-
datos accedidos,
-
responsables humanos que aprobaron acciones.
Esto es imprescindible para investigación forense y cumplimiento.
5. Detección de manipulación y red-teaming continuo
Sistemas para detectar señales de prompt injection y campañas de adversarios (modelos que reconocen patrones de manipulación). Además, equipos de red-teaming deben probar regularmente escenarios reales para descubrir vectores nuevos.
6. Controles técnicos en el modelo
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filtros de salida que bloqueen exfiltración de formatos sensibles (p. ej. patrones que parezcan claves).
-
modelos «verificadores» especializados que evalúen si una instrucción proviene de una fuente autorizada.
-
entrenamiento y evaluación con ejemplos de ataques para mejorar resistencia (sin publicar instrucciones de ataque).
7. Interfaz humana en lazo
Para operaciones de alto impacto (transferencias, cambios de configuración, borrado de datos) debe existir intervención humana obligatoria y no eludirla mediante trucos conversacionales.
8. Gobernanza, normas y responsabilidad
Políticas corporativas claras, requisitos regulatorios y estándares industriales sobre despliegue de agentes: quién es responsable ante un fallo y cómo se compensa a afectados.
Qué pueden hacer desarrolladores y empresas hoy (lista accionable)
- Revisar y minimizar permisos de agentes en sistemas productivos.
- Implementar validación multi-factor para acciones sensibles (no solo una «confirmación» textual).
- Loggear todo y retener registros suficientes para auditoría.
- Someter modelos y pipelines a red-teaming y pruebas adversariales.
- Mantener humanos en la cadena de decisiones críticas (no “auto-approve”).
- Establecer políticas de respuesta a incidentes que incluyan revocación de accesos y análisis de daños.
Mensaje para responsables y policymakers
No se trata solo de tecnología: se trata de diseño organizativo y regulación. Antes del despliegue masivo de agentes IA que interactúan con sistemas críticos, debe existir un marco que combine normas técnicas (seguridad, privacidad), auditoría independiente y responsabilidades legales claras. Si damos por hecho que un modelo puede ser manipulado a través del texto, estamos dejando una puerta abierta enorme.
Conclusión — no es tarde, pero es urgente
Las prompt injections y las fallas de diseño en agentes IA son problemas reales y explotables. Muchos de los riesgos se pueden mitigar con medidas de ingeniería, prácticas de seguridad y políticas robustas, pero no se solucionarán por sí solos con el tiempo. Antes de confiar operaciones sensibles a agentes autónomos a gran escala, debemos garantizar controles técnicos, humanos y legales que limiten tanto la posibilidad de ataque como el daño potencial.
