La inteligencia artificial está evolucionando de sistemas que generan respuestas a agentes capaces de planificar tareas, utilizar herramientas y ejecutar acciones en entornos digitales. Este avance abre nuevas oportunidades para las empresas, pero también plantea un desafío: cómo comprobar que estas operaciones se realizan dentro de los límites autorizados, de acuerdo con Heriberto Cabrera, vicepresidente regional de Ingeniería de Soluciones para LATAM en Tanium, la empresa de TI autónoma.
En México, este reto debe abordarse considerando las obligaciones vigentes en materia de protección de datos personales y la evolución del debate legislativo sobre inteligencia artificial. La automatización no elimina la responsabilidad de las organizaciones sobre la información que procesan ni sobre las medidas de seguridad que implementan, señala el especialista.
La diferencia entre un asistente conversacional y un agente de IA está en su capacidad de actuar. Según sus permisos, un agente puede modificar configuraciones, ejecutar procesos o acceder a bases de datos. Un error, por tanto, no necesariamente termina en una respuesta incorrecta: también puede provocar cambios no deseados en los sistemas corporativos.
Protección de datos y regulación de IA
La Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares, publicada mediante decreto en el Diario Oficial de la Federación el 20 de marzo de 2025, establece obligaciones para el tratamiento de información personal. Las empresas que utilizan agentes de IA deben evaluar qué datos consultan, con qué finalidad y bajo qué medidas de seguridad.
Por otra parte, México mantiene en discusión propuestas para regular el uso de la inteligencia artificial. Una iniciativa presentada el 17 de junio de 2026 busca expedir la Ley General para la Regulación y Uso Ético de la Inteligencia Artificial en los Estados Unidos Mexicanos. Al 12 de octubre de 2026, su ficha legislativa la registra como pendiente en comisiones de origen; por ello, no debe considerarse una ley vigente.
Mientras evoluciona este marco, las empresas pueden fortalecer sus controles, identificar los agentes que utilizan y definir responsabilidades sobre su operación.
La seguridad también depende de la infraestructura. Proteger las instrucciones que recibe un modelo y evaluar sus respuestas no es suficiente cuando la IA puede ejecutar acciones. También es necesario conocer qué herramientas utiliza, a qué equipos accede y qué modificaciones realiza.
Los endpoints —como computadoras y servidores— permiten observar cambios en la infraestructura. Relacionar esos registros con la actividad de los agentes ayuda a investigar incidentes y determinar qué ocurrió. Para lograrlo, las organizaciones necesitan inventarios actualizados, permisos limitados y mecanismos de supervisión.
En este contexto, las capacidades de visibilidad e inventario de activos de Tanium pueden contribuir a identificar el estado de los equipos y los cambios que experimentan. Su utilidad para rastrear accion
Imagen: Foto de cottonbro studio en Pexels