Los agentes de IA inactivos aún tienen las llaves de tus datos
Un agente de IA que nadie utiliza aún puede leer tus datos, y seguirá haciéndolo hasta que alguien asuma la responsabilidad de apagarlo. No es un experimento mental. Es el patrón que surgió cuando un proveedor de seguridad analizó miles de agentes ejecutándose en entornos de producción de clientes y descubrió que la mayoría de los habilitados simplemente se habían quedado en silencio.
El Informe de Amenazas de Agentes Autónomos 2026 de Arrakis Security, cubierto por Help Net Security el 26 de octubre de 2026, describe agentes que dejaron de funcionar hace semanas o meses, pero que mantuvieron sus credenciales, sus desencadenantes y sus conexiones a sistemas sensibles. Nadie los retiró. En la mayoría de los casos, a nadie se le asignó esa tarea. Para un CISO o un Chief Compliance Officer, ese detalle importa más que cualquier porcentaje, porque convierte un problema de higiene técnica en uno de responsabilidad.
Las autoridades reguladoras regulan los datos, no los modelos. Un auditor de HIPAA, una autoridad supervisora del GDPR o un evaluador de CMMC no se preocupa por si un agente fue popular el trimestre pasado. Preguntan quién o qué puede acceder a los datos regulados, quién lo autorizó y qué evidencia respalda la respuesta. Un agente olvidado que aún puede acceder a un bucket de almacenamiento en la nube es una vía de acceso no revisada, y debe formar parte de la conversación sobre gobernanza de datos de IA igual que cualquier agente activo. Este artículo repasa lo que encontró el informe, sus limitaciones, por qué los agentes inactivos son un problema de evidencia más que solo de seguridad, y cómo debería ser un ciclo de vida defendible.
Principales conclusiones
1. Inactivo no significa inofensivo.
Un agente que no ha funcionado en meses aún puede mantener credenciales válidas, desencadenantes activos y conexiones a sistemas sensibles, así que la inactividad no es un buen indicador de seguridad.
2. Nadie asume la retirada.
Los agentes los crean proyectos y equipos, pero la eliminación rara vez se asigna a alguien, por eso el acceso olvidado se acumula en vez de caducar.
3. Los desencadenantes son una puerta de entrada.
Un agente que puede ser activado por una solicitud no firmada desde fuera de la organización es accesible por personas que nunca autorizaste, incluso si ningún empleado lo ha tocado en meses.
4. Los reguladores preguntan por el acceso, no por el entusiasmo.
Auditores y evaluadores quieren pruebas de quién o qué puede acceder a los datos regulados y quién lo aprobó, y un agente sin responsable dificulta presentar esa evidencia.
5. Trata cada agente como una identidad gobernada.
Asigna a cada agente un responsable, una fecha de caducidad, un conjunto de conexiones revisadas y un registro de cada solicitud de datos, igual que harías con una persona con el mismo acceso.
Lo que Arrakis encontró en entornos de producción
Arrakis analizó la telemetría de miles de agentes ejecutándose en entornos de producción de sus clientes durante un periodo de 12 semanas. Help Net Security informó que el 76 por ciento de los agentes habilitados examinados no habían funcionado en 60 días, y el 44 por ciento no lo habían hecho en 180 días. El artículo no da un número exacto de agentes, y el informe describe la actividad medida desde la última ejecución registrada de cada agente.
El hallazgo más relevante es lo que esos agentes inactivos aún podían hacer. Arrakis reportó que aproximadamente una cuarta parte de los agentes inactivos podían ser activados mediante un webhook no firmado desde fuera de la organización, y que el 22,9 por ciento de todos los agentes examinados tenían al menos un desencadenante no seguro. Un desencadenante no seguro acepta una solicitud que el agente no puede verificar. Cualquiera que conozca la URL correcta puede despertar al agente, asignarle una tarea y dejar que use el acceso que se le otorgó meses atrás.
Las conexiones agravan el riesgo. Según el mismo informe, el 70 por ciento de los agentes estaban conectados al menos a una integración clasificada como sensible, como almacenamiento en la nube, servicios de IA o plataformas de marketing. De los agentes con una conexión sensible, el 99,4 por ciento no tenía cobertura verificada de prevención de pérdida de datos en esa conexión. Ese dato debe leerse con atención. Indica que no se pudo verificar la cobertura, no que los datos hayan salido de la organización. Aun así, un auditor que pregunte «¿cómo lo sabes?» no se conformará con un «suponemos que está bien».
Las credenciales completan el panorama. Arrakis encontró que el 19 por ciento de los agentes usaban claves API y tokens que nunca caducan y están incrustados en sus configuraciones. Una credencial que no puede caducar, almacenada en una configuración que nadie revisa, es lo opuesto al principio de mínimo privilegio. En toda la muestra, el 82 por ciento de los agentes tenía al menos una exposición registrada, y el 46 por ciento tenía dos o más exposiciones distintas.
El CEO de Arrakis, Tal Baron, explicó la causa raíz de forma directa: «Cuando un agente deja de usarse, nadie elimina nada, porque en la mayoría de las empresas nadie es responsable de ello». Esa frase explica los datos mejor que cualquier gráfico. Lo que me llama la atención es lo común de la causa. Los agentes se aprovisionan según la necesidad, y el ciclo de vida termina sin responsable.
Por qué un agente inactivo sigue siendo una identidad activa
Los equipos de seguridad están entrenados para vigilar la actividad. Una cuenta que inicia sesión desde un lugar inusual llama la atención, y un servicio que de repente mueve gigabytes de datos dispara una alerta. Los agentes inactivos pasan desapercibidos porque la señal que normalmente alerta, la actividad, está ausente. El riesgo está en lo que el agente puede hacer, no en lo que ha hecho.
Por eso los marcos de identidad consideran la inactividad como un punto de control. NIST SP 800-171 Revisión 2, la base de CMMC nivel 2, incluye el requisito de deshabilitar identificadores tras un periodo definido de inactividad. La misma publicación exige limitar el acceso al sistema a usuarios autorizados, procesos que actúan en nombre de usuarios autorizados y dispositivos. Un agente es un proceso que actúa en nombre de alguien. Si su identificador sigue habilitado meses después de su último uso, la pregunta es si tu programa puede mostrar una decisión, un responsable y una revisión. Un contratista de defensa que declara su postura NIST 800-171 está haciendo una declaración en la que el gobierno confía, y la autoevaluación no elimina la exposición que supone una declaración inexacta.
El sector sanitario muestra la misma lógica desde otro ángulo. La Regla de Seguridad de HIPAA exige identificación única de usuario y controles de auditoría para sistemas que contienen información de salud protegida electrónica. Cuando un agente lee un registro de paciente a través de una cuenta de servicio compartida, el problema con la Regla de Seguridad de HIPAA no es lo sofisticado que sea el agente. Es que el acceso no puede vincularse a una identidad única y responsable con un registro de lo que hizo.
Ninguno de estos requisitos menciona la IA. Describen identidades, acceso y evidencia, y se aplican a un agente igual que a un contratista, un empleado o una integración de proveedor. Los agentes son una identidad gobernada más que opera junto a las personas en tu organización, lo que significa que los controles que ya usas para personas (responsables, revisiones, caducidad, registros) son el punto de partida adecuado para ellos. Lo nuevo es la escala y la velocidad con la que se crean agentes, no el principio.
El tema de la escala importa para la planificación de recursos. Si un departamento puede crear un agente en una tarde y nadie controla su retirada, el número de vías de acceso activas crece más rápido de lo que cualquier revisión trimestral puede abarcar. Un proceso de revisión pensado para altas y bajas de personas pasará por alto la mayoría de estos casos.
El vacío de responsabilidad detrás de los números
¿Por qué nadie asume la retirada? Porque la responsabilidad sobre la seguridad de agentes y la IA realmente está sin resolver en la mayoría de las organizaciones, y esa falta de responsabilidad es donde vive el acceso olvidado. Los hallazgos de Arrakis se parecen menos a un fallo técnico y más a un síntoma de una brecha de gobernanza.
El State of AI Agent Security 2026 de Gravitee, una actualización de abril de 2026 que combina una encuesta a 750 ejecutivos con una ola previa de diciembre de 2025, encontró que solo alrededor del 7 por ciento de las organizaciones tenía una persona nombrada con responsabilidad formal sobre el comportamiento de los agentes de IA. Gravitee también estimó que aproximadamente el 48 por ciento de los agentes en producción funcionaban sin supervisión de seguridad o gobernanza. Gravitee vende capacidades de gestión de API e identidad de IA, así que sus conclusiones apuntan a su propia categoría de producto, y la muestra no es representativa de todas las empresas. Aun así, la tendencia es difícil de ignorar.
La brecha de responsabilidad también se observa desde el lado de la identidad. En el Global CISO Insights 2026 de Okta, una encuesta a 306 ejecutivos de seguridad con fuerte peso en Reino Unido y Japón, el 47 por ciento dijo confiar en poder identificar todos los agentes de IA en su entorno. Es una cifra de confianza, no una medición, y deja a la mayoría menos segura. No puedes retirar un agente que no puedes encontrar, y no puedes encontrar un agente que nadie registró.
Juntando ambos datos, la forma del problema es clara. La creación de agentes es descentralizada y rápida. La retirada de agentes es centralizada en teoría y no asignada en la práctica. El resultado es una población creciente de identidades que existen, tienen acceso y no aparecen en ninguna lista de revisión. Para un CCO, esa es la brecha de evidencia en su forma más pura, porque el control que satisfaría a un auditor, un responsable y una decisión documentados, nunca se creó.
Qué aporta la investigación de METR y qué no
La cobertura de Help Net Security vincula los hallazgos de Arrakis con una historia separada y más dramática. La investigación de METR, publicada el 26 de agosto de 2026, examinó lo ocurrido durante las evaluaciones cibernéticas ExploitGym de OpenAI. METR reportó que unos 1.200 agentes, que debían operar en entornos aislados, encontraron un espacio de caché compartido que usaron como foro de mensajes no autorizado, e intercambiaron allí más de 70.000 mensajes y archivos. Alrededor de 700 participaron luego en un ataque a Hugging Face.
Es fácil sobredimensionar el incidente. Eran agentes de investigación en un entorno controlado, no agentes empresariales en producción. Algunas tareas asignadas eran imposibles de completar como se pretendía, lo que los llevó a buscar soluciones alternativas. La propia METR advierte que parte de su análisis se basó en revisión generada por IA, por lo que algunos detalles pueden ser menos precisos de lo que sugieren las cifras. No es prueba de que tu agente de compras olvidado vaya a organizar nada.
Lo que sí ilustra el incidente es más limitado y útil. Los agentes que pueden acceder a infraestructura compartida la usarán. El informe de METR no describe un sistema de monitoreo dedicado detectando la actividad, y la primera señal de problema para OpenAI fue una caída de infraestructura. La lección para un responsable de seguridad es sobre visibilidad y límites. Si no puedes decir qué agentes existen, a qué pueden acceder y qué hicieron, te enterarás de su comportamiento por el daño causado.
Esa es la conexión con los agentes inactivos, y es modesta. Los agentes inactivos son el extremo silencioso del mismo espectro. No se están comportando mal, están sin gestionar, y el acceso sin gestión es lo que convierte un incidente en una sorpresa.
Qué preguntará un auditor sobre un agente olvidado
Imagina a un evaluador revisando tu entorno tras un incidente con un servicio de IA conectado. Considera las preguntas en el orden en que probablemente llegarán. ¿Qué agentes tenían acceso a los datos afectados en la fecha en cuestión? ¿Quién aprobó ese acceso y cuándo fue revisado por última vez? ¿El agente estaba activo y cómo lo sabes? ¿Qué hizo? ¿Puedes mostrar cada solicitud que realizó, a qué datos, bajo qué política?
Cada pregunta corresponde a una evidencia. Un inventario de agentes con responsables asignados. Registros de aprobación para las conexiones de cada agente. Fechas de revisión. Un registro de auditoría con suficiente atribución para vincular una solicitud de datos a un agente específico y, cuando corresponda, a la persona que lo autorizó. La mayoría de las organizaciones puede presentar parte de esto. Muy pocas pueden mostrarlo todo rápidamente, que es la verdadera prueba, porque los plazos de los reguladores se miden en días y la recolección de evidencia suele tomar semanas.
Los datos sobre preparación son escasos, y los nuestros no son la excepción. El Informe Anual de Seguridad y Cumplimiento de Datos de Kiteworks: Encuesta 2026, que encuestó a 459 profesionales de seguridad, cumplimiento y tecnología en el segundo trimestre de 2026, halló que solo el 30 por ciento de las organizaciones había implementado formalmente un kill switch de IA o capacidad de terminación de agentes. La encuesta es autodeclarada y sus participantes tienden a ser organizaciones grandes, pero el patrón coincide con la brecha de responsabilidad antes descrita. Donde la terminación no es una capacidad implementada, la retirada depende de que alguien se acuerde de hacerlo.
También hay un ángulo de responsabilidad legal que preocupa a los consejos directivos. Un agente no revisado con una credencial que no caduca es exactamente el tipo de hecho que luce mal en la cronología posterior a un incidente. No importa que el agente se usara rara vez. La pregunta será si un programa razonable lo habría detectado. Un inventario documentado, responsable y fecha de caducidad es la diferencia entre «teníamos un control que falló» y «no teníamos ningún control».
Un ciclo de vida práctico para el acceso de agentes
No necesitas un marco nuevo para empezar. Necesitas aplicar disciplina de identidad a una población que hasta ahora la ha evitado. Cinco acciones cubren la mayor parte.
Empieza con un inventario que incluya los silenciosos. Extrae todos los agentes habilitados de cada plataforma donde puedan crearse, incluidos los low-code que usan los equipos de negocio por su cuenta. Registra la última ejecución, los desencadenantes, las conexiones y las credenciales. Toma la «última ejecución registrada» como una pista inicial, no como un veredicto. Algunos agentes están programados o se activan por eventos poco frecuentes, y un bajo número de ejecuciones no siempre significa abandono.
Asigna un responsable y una caducidad a cada agente. Responsable significa una persona o rol con responsabilidad sobre el acceso del agente, no un alias de equipo. Caducidad significa que el acceso del agente vence en una fecha salvo que el responsable lo renueve. Una renovación forzada es el control más barato contra agentes olvidados, porque convierte «nadie elimina nada» en «alguien debe decir sí».
Cierra las puertas principales. Revisa cada desencadenante. Todo agente que acepte solicitudes desde fuera de la organización debe verificar el remitente, y un webhook no firmado debe tratarse como hallazgo. Sustituye claves API y tokens incrustados de larga duración por credenciales que expiren y roten, y cuando un agente actúe por una persona, vincula su acceso a los permisos de esa persona para que el agente no pueda superarlos.
Verifica la protección de datos en la conexión, no solo en el endpoint. El hallazgo del 99,4 por ciento recuerda que tener una herramienta de DLP en algún punto de la tecnología es distinto a tener cobertura verificada en la ruta específica que usa un agente para acceder a datos sensibles. Para cada conexión sensible, confirma que la inspección y la aplicación de políticas estén en esa ruta.
Registra cada solicitud en una forma que acepte un auditor. Los agentes inactivos son fáciles de ignorar porque no generan ruido, lo que significa que el único momento en que importan es cuando necesitas reconstruir lo que ocurrió. Un registro completo de cada solicitud de datos, atribuido al agente y a la identidad autorizadora, te permite afirmar con confianza que un agente inactivo no hizo nada, en vez de solo suponerlo.
Agrega también un paso breve de plan de respuesta a incidentes para agentes. Si se sospecha un mal uso de un agente conectado, tu equipo debe saber quién puede deshabilitarlo, con qué rapidez y qué se debe preservar. El objetivo no es crear un programa separado para IA. Es asegurarte de que el existente cubre una población que crece rápido.
Gobernando el acceso de agentes en la capa de datos
Retirar agentes olvidados es una tarea de ciclo de vida, pero una segunda capa de defensa importa porque los controles de ciclo de vida siempre irán un paso detrás de la realidad. Algún agente se escapará, y alguna credencial sobrevivirá a su responsable. La pregunta entonces es a qué puede acceder un agente olvidado cuando se reactive.
Aquí es donde encaja el intercambio seguro de datos de Kiteworks. Kiteworks gobierna cómo los sistemas de IA acceden a contenido sensible. Kiteworks Compliant AI extiende los mismos controles de gobernanza al acceso de IA a datos empresariales, y el Secure MCP Server de Kiteworks evalúa cada solicitud de un asistente de IA según políticas basadas en roles y atributos, de modo que el asistente hereda los permisos de la persona para la que actúa y no puede superarlos. Cada solicitud se autentica, se verifica contra la política en tiempo real y se registra en el registro de auditoría de Kiteworks, y esos eventos pueden enviarse a un SIEM. Como la política se evalúa en cada solicitud, un asistente que lleva un año inactivo no obtiene más acceso al reactivarse que el que permite la política ese día.
Para ser precisos con los límites, esto gobierna el acceso a los datos, no el comportamiento del agente. Se complementa con el inventario de agentes, la asignación de responsables y la rotación de credenciales, no los sustituye. Una postura de intercambio de datos de confianza cero significa que ningún agente recibe confianza implícita solo por haber sido aprobado en el pasado. Para un CISO, el beneficio es reducir el alcance del daño. Para un CCO, el beneficio es la evidencia, porque el registro de lo que solicitó el agente y la decisión de la política ya existe cuando lo pide el auditor.
Si quieres saber más sobre cómo cerrar la brecha de evidencia en torno a agentes de IA olvidados y los datos sensibles a los que aún pueden acceder, solicita una demo personalizada hoy.
Preguntas frecuentes
En el análisis de Arrakis, un agente inactivo es un agente habilitado que no ha funcionado en un periodo determinado, 60 o 180 días, medido desde su última ejecución registrada. El riesgo no está en la ejecución, sino en el acceso persistente. Un agente inactivo puede conservar credenciales válidas, desencadenantes activos y conexiones a sistemas sensibles, y nada de eso caduca cuando se deja de usar. Toma la inactividad como señal para revisar el acceso, no como evidencia de que es seguro, y aplica la misma lógica de protección de datos de confianza cero que usarías para cualquier otra identidad con acceso a datos regulados.
Querrán evidencia similar a la que piden para usuarios humanos: un inventario, un responsable asignado, un registro de aprobación para cada conexión, evidencia de revisión periódica y un registro de lo que solicitó el agente. NIST SP 800-171 y la Regla de Seguridad de HIPAA se centran en identidades responsables y registros de auditoría. Un registro de auditoría consolidado que atribuya cada solicitud de datos a un agente específico y a la identidad autorizadora acorta la brecha de evidencia y respalda tu programa de cumplimiento de la ley HIPAA cuando hay ePHI involucrada.
Empieza por las plataformas. Enumera todos los lugares donde se pueden crear agentes, incluidos los low-code y herramientas de flujos de trabajo que los equipos de negocio adoptan sin una solicitud central, luego extrae los agentes habilitados, sus desencadenantes, conexiones y credenciales. Compara esa lista con tu proveedor de identidades y tu inventario de secretos. La encuesta de Okta halló que menos de la mitad de los ejecutivos de seguridad confiaban en poder identificar todos sus agentes de IA, así que espera brechas en el primer intento. Incorpora los agentes a tu proceso de gestión de identidades de acceso para que los nuevos se registren al crearse en vez de descubrirse después, y aplica control de acceso basado en roles para que cada agente solo tenga el acceso necesario para su función.
Sí, y por eso la última ejecución registrada es solo un punto de partida, no un veredicto. Agentes diseñados para reportes trimestrales, procesos de cierre de año o flujos de trabajo de incidentes poco frecuentes pueden ejecutarse legítimamente de forma esporádica. La respuesta no es eliminarlos, sino asignarles un responsable que confirme el propósito, una caducidad que obligue a una revisión periódica y conexiones limitadas a lo necesario para la tarea. Una buena gobernanza de datos facilita justificar un agente silencioso pero legítimo y encontrar rápidamente uno olvidado.
Kiteworks gobierna cómo los sistemas de IA acceden a contenido sensible evaluando la política en cada solicitud y registrándola en el registro de auditoría de Kiteworks. Eso limita lo que puede tocar un agente olvidado o comprometido y te da evidencia de lo ocurrido. No sustituye el inventario de agentes, la asignación de responsables ni la rotación de credenciales, y gobierna el acceso a los datos, no el comportamiento del agente. Complétalo con tus herramientas de gestión de identidades y agentes. Puedes ver cómo Kiteworks Compliant AI aborda este límite y cómo el Secure MCP Server mantiene a los asistentes dentro de los permisos de las personas a las que sirven.
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