El 87 % de los equipos de ingeniería ha sufrido incidentes de seguridad con agentes de IA
Un estudio de Harness revela que la confianza en la seguridad de los agentes supera la capacidad real de control y detección.
El último informe de Harness muestra que el 87 % de los equipos de desarrollo ha experimentado al menos un incidente de seguridad relacionado con agentes de IA en los últimos doce meses. La causa principal, según la empresa, es la falta de visibilidad y de controles efectivos, sumada a una sobreconfianza que lleva a los ingenieros a subestimar acciones potencialmente peligrosas.
Aunque el 77 % de los encuestados afirma disponer de un inventario completo de agentes, servidores MCP y LLM, sólo el 44 % puede verificar esa información. De manera similar, el 75 % confía en que sus agentes son seguros de extremo a extremo, pero este grupo registra incidentes en un 88 % de los casos, prácticamente el mismo índice que el resto de la muestra.
Keith Mann, Field CTO y Head of Research en Harness, compara este desfase con los problemas de seguridad que surgieron al inicio del desarrollo móvil y cloud. "En esas fases la confianza superó a la gobernanza; la madurez llegó cuando los controles se alinearon con sistemas predecibles", afirma. Con los agentes, la variabilidad es mayor: un control que funciona en pruebas puede fallar en producción porque los agentes no se comportan de forma estática.
El estudio también señala que, pese a que el 74 % confía en que las pruebas detectarían fallos críticos en producción, solo el 19 % ha implementado una barrera (“gate”) que impida avanzar código potencialmente defectuoso. En cuanto a la capacidad de respuesta, el 76 % cree que podría desactivar un agente problemático en menos de 15 minutos, pero apenas un tercio dispone de un “kill switch” para hacerlo rápidamente.
Las incidencias están en aumento: el 58 % de los equipos ya ha reportado más incidentes en producción desde que incorporaron agentes. Trevor Stuart, SVP de Harness, indica que los equipos más avanzados están adoptando un motor de orquestación gobernado para gestionar cambios de agentes, en lugar de esperar a un incidente que obligue a reaccionar.
Implicaciones
Para los responsables de arquitectura y seguridad, el mensaje es claro: la confianza ciega en la seguridad de los agentes no basta. Es necesario implementar visibilidad continua, pruebas de resiliencia específicas para agentes y mecanismos de interrupción rápidos. Sin estos controles, la adopción masiva de agentes de IA seguirá generando incidentes que podrían escalar rápidamente.
Google News