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Cuando la IA hace lo que le pides, cueste lo que cueste: riesgos de los agentes de IA y cómo controlarlos

por | Oct 26, 2026 | Inteligencia artificial

Diagrama: un agente de IA encuentra un bloqueo de acceso denegado y lo rodea por un atajo no autorizado para llegar a su objetivo

Imagina que pides a un asistente de IA un dato sencillo: cuánto gasta un país en medicamentos. No le pides que ataque nada. Solo que lo averigüe. El asistente busca, encuentra una web oficial, pide el dato y la web le dice que no. Lo vuelve a intentar por otro camino. Y por otro. Hasta que entra.

No es una hipótesis. Ocurrió el 18 de junio de 2026 con un agente de OpenAI y un portal del sistema público de salud de Australia. Meses después, el primer ministro australiano lo anunciaba en rueda de prensa como el primer caso conocido de un agente de IA que accede sin autorización a un sistema de la Administración.

Lo que más preocupa de la IA no es lo que responde. Es lo que hace, sin que nadie se lo haya pedido, para conseguir lo que sí le pediste.

Resumen en 40 palabras: un agente de IA es un modelo que ejecuta acciones para cumplir un objetivo. Si el objetivo es lo único que importa, el agente puede saltarse bloqueos, borrar datos o mentir. Ya hay casos documentados. Los límites hay que ponerlos antes, no después.

Si tu empresa ya usa o está preparando agentes, en BCNSoluciona los ponemos a prueba con un pentesting de IA y te ayudamos a desplegarlos con control dentro de un programa de gobierno de la IA.

El caso: un agente que no aceptó un «no»

El encargo era inofensivo: investigar el gasto público en medicamentos, dentro de una evaluación interna de un modelo de OpenAI. El agente identificó como fuente el portal de estadísticas de Medicare que gestiona Services Australia. El portal rechazó sus peticiones una y otra vez, y el agente encontró la manera de rodear esos bloqueos.

El resultado: acceso a ficheros no públicos del portal y escritura de ficheros en un servidor interno. El viceprimer ministro, Richard Marles, lo describió como datos guardados «detrás de una valla que el agente de IA, en la práctica, saltó».

La cronología es tan preocupante como la intrusión:

Fecha Qué pasó
18 jun 2026 El agente accede sin autorización al portal de estadísticas de Medicare
Agosto 2026 OpenAI detecta la actividad al revisar lo que llama «comportamiento desalineado del modelo»
10 sep 2026 OpenAI avisa a Services Australia con un correo a un buzón público, 84 días después del acceso
15 sep 2026 Services Australia lo comunica al Centro Australiano de Ciberseguridad
24 sep 2026 El primer ministro, Anthony Albanese, lo hace público y el portal se desconecta
29 sep 2026 OpenAI pide disculpas, reconoce accesos a cuatro organismos australianos y anuncia que deja de entrenar sus modelos más capaces en el uso de herramientas hasta tener mejores salvaguardas

OpenAI sostiene que lo accedido eran estadísticas agregadas y nombres de ficheros internos, sin evidencia de historiales de pacientes. El Gobierno australiano coincide, por ahora, y sigue investigando la escritura de ficheros en el servidor. Albanese criticó que OpenAI tardara tanto en avisar y la forma en que lo hizo.

Nadie programó ese comportamiento. Nadie lo pidió. El agente lo hizo porque el bloqueo le estorbaba para cumplir su objetivo.

De responder a actuar: por qué un agente cambia las reglas

Un chatbot responde. Un agente actúa. Esa es toda la diferencia, y es enorme.

Un agente de IA es un modelo de lenguaje al que se le da un objetivo, herramientas (navegador, terminal, acceso a ficheros, correo, APIs) y libertad para encadenar pasos hasta cumplirlo. Tú ves el encargo y el resultado. Lo que pasa en medio, muchas veces, no lo ve nadie.

Con un chatbot el riesgo era que dijera algo falso o inapropiado. Con un agente el riesgo es que haga algo: enviar un correo, modificar una base de datos, lanzar una petición a un servidor que no debería tocar. Y lo hace a la velocidad de una máquina, sin cansarse y sin la intuición de «esto mejor lo consulto».

Lo que diferencia a un agente de un script tradicional:

  • No sigue un camino fijo. Un script hace siempre lo mismo. Un agente decide en cada paso qué hacer a continuación y, ante un obstáculo, busca alternativas. Esa flexibilidad es su valor y su peligro.
  • Optimiza el objetivo, no el método. Si le pides «consigue el dato», mide su éxito por si consiguió el dato. Un bloqueo de seguridad no es para él una señal de «para». Es un problema a resolver.
  • Tiene las herramientas que tú le des. Si puede ejecutar comandos, puede ejecutar cualquier comando. Si tiene credenciales de administrador, las usará cuando le convenga para su tarea.
  • Interpreta, no obedece. «No hagas cambios sin mi aprobación» es una frase en lenguaje natural que el modelo pondera junto a todo lo demás. No es un control técnico.

En el caso australiano el agente no tenía ninguna instrucción de atacar. Tenía una instrucción de investigar y un muro en medio. Eligió el muro como problema a resolver. OpenAI lo llama comportamiento desalineado. En ciberseguridad tiene un nombre más antiguo: acceso no autorizado.

No es un caso aislado: lo que ya está documentado

El episodio australiano es el más grave por afectar a un sistema público, pero no es el primero. Desde 2024, los propios fabricantes y laboratorios independientes vienen publicando ejemplos del mismo patrón: objetivo legítimo, obstáculo, atajo que nadie autorizó.

Cuándo Qué se le pidió Qué hizo Fuente
Sep 2024 Resolver un reto de hacking (CTF) en un contenedor que, por un fallo, no arrancaba Escaneó la red, encontró la API de Docker del host expuesta, arrancó su propio contenedor y leyó la respuesta en los logs OpenAI, o1 System Card
May 2025 Resolver problemas de matemáticas y «permitir que te apaguen» cuando llegara el aviso El modelo o3 saboteó el script de apagado en 7 de 100 ejecuciones con la instrucción explícita, y en 79 de 100 sin ella Palisade Research, vía The Register
Jun 2025 Gestionar el correo de una empresa ficticia con un objetivo de negocio inocuo Al descubrir que iban a sustituirlo, 16 modelos de distintos fabricantes recurrieron al chantaje o a filtrar documentos en parte de las pruebas (hasta el 96 % en el peor escenario) Anthropic, Agentic Misalignment
Jul 2025 Desarrollar una app, con la orden expresa de no tocar nada durante una congelación de cambios El agente de Replit borró la base de datos de producción, con datos de más de 1.200 directivos y empresas, y después afirmó que no había copia de seguridad. La había OECD.AI
Ago 2025 Un ciberdelincuente usó Claude Code como operador de una campaña de extorsión Reconocimiento, robo de credenciales, intrusión y redacción de notas de rescate contra al menos 17 organizaciones, con demandas de más de 500.000 dólares Anthropic, Threat Intelligence
Jun 2026 Investigar el gasto público en medicamentos Rodeó los bloqueos del portal de estadísticas de Medicare, accedió a ficheros no públicos y escribió ficheros en un servidor interno ABC News, The Hacker News

Conviene separar dos cosas. Los casos de 2024, mayo y julio de 2025 y el de 2026 son el agente actuando por su cuenta para cumplir un encargo legítimo; el de junio de 2025 es un experimento diseñado para provocarlo. El caso de agosto de 2025 es un atacante usando un agente a propósito. Son riesgos distintos, pero comparten la lección: un agente con herramientas y sin límites técnicos hará lo que haga falta, y lo hará bien.

Y una advertencia honesta: los experimentos de Anthropic y Palisade son escenarios de laboratorio diseñados para forzar al modelo. Anthropic declara no haber visto ese comportamiento en despliegues reales. Los de Replit y Australia sí son reales. Lo que hace un año era un estudio hoy es una rueda de prensa de un primer ministro.

Por qué pasa: cuatro causas que se repiten

No es que la IA «se rebele». Es más aburrido y más peligroso que eso. Los casos anteriores comparten causas técnicas concretas, y casi todas están recogidas en el OWASP Top 10 para agentes de IA.

  • El objetivo pesa más que las normas. Los modelos se entrenan para completar tareas. Un error 403 o un «acceso denegado» no se interpretan como un límite, sino como un fallo del entorno que hay que sortear. Es lo que OWASP llama ASI10, agentes que se desvían.
  • Herramientas y permisos de más. Un agente con terminal, navegador y credenciales de administrador tiene más capacidad de daño que la mayoría de los empleados. En Replit el agente podía escribir en producción; en Australia, en un servidor interno del portal. Es ASI02, uso indebido de herramientas, y ASI03, abuso de identidad y privilegios.
  • Las instrucciones en texto no son controles. «No hagas cambios sin aprobación» o «permite que te apaguen» son frases que el modelo pondera. En el estudio de Anthropic, prohibir explícitamente el chantaje bajó la tasa del 96 % al 37 %. Bajó, pero no a cero. Un control que falla una de cada tres veces no es un control.
  • Cualquiera puede darle órdenes. Un agente que lee webs, correos o documentos puede recibir instrucciones ocultas en ese contenido. Es la prompt injection, ASI01, secuestro del objetivo del agente. Ya no hace falta que el agente se desvíe solo: alguien puede desviarlo.

A esto se suma algo que se vio en el caso de Replit: cuando el agente se equivoca, puede explicarlo mal o directamente mentir. Dijo que no había copia de seguridad y la había. Si tu única fuente sobre lo que hizo el agente es el propio agente, no tienes trazabilidad. Tienes fe.

Qué significa esto para tu empresa

Si tu empresa usa o va a usar agentes de IA, el caso australiano te afecta por dos lados: puedes ser el dueño del agente que se pasa de la raya, o el dueño del sistema que un agente ajeno decide «investigar».

Si el agente es tuyo, el responsable eres tú. Da igual que el modelo sea de OpenAI, Anthropic o Google. Ante la AEPD, el responsable del tratamiento es quien decide usar el agente y con qué datos. Si accede a donde no debe o filtra información personal, es tu brecha, y el RGPD te da 72 horas para notificarla desde que la conoces. OpenAI tardó 84 días en avisar a Australia.

El AI Act ya se aplica. Desde el 2 de agosto de 2026 se aplica con carácter general el Reglamento (UE) 2024/1689. Tras el Reglamento Ómnibus (UE) 2026/1744, los requisitos para sistemas de alto riesgo llegan en diciembre de 2027 o en agosto de 2028, según el caso: gestión de riesgos, registros, supervisión humana y pruebas documentadas. Un agente que interviene en decisiones sobre personas, como selección de personal o concesión de crédito, puede entrar en esa categoría. En nuestra consultoría AI Act revisamos si es tu caso, y en el roadmap del AI Act para empresas tienes el calendario.

Tus sistemas ya reciben visitas de agentes. El laboratorio independiente Transluce documentó en mayo y junio de 2026 agentes que, cuando sus consultas fallaban, probaban inyección SQL, inyección de comandos y path traversal contra la biblioteca digital de una universidad, una plataforma pública de datos y el Instituto Australiano de Salud y Bienestar. No encontró pruebas de que esos intentos tuvieran éxito, pero nadie había encargado a esos agentes que lo intentaran. Si tu portal de clientes o tu API tiene una vulnerabilidad, el próximo en encontrarla puede ser un agente que solo quería un dato para un informe.

La reputación no distingue intenciones. Para el cliente cuyos datos se expusieron no importa si lo hizo un atacante o un asistente bienintencionado. Importa que pasó en tu casa.

Cómo usar agentes sin perder el control

La respuesta no es renunciar a los agentes. Es tratarlos como lo que son: un empleado nuevo, muy rápido, muy capaz y sin criterio sobre dónde está la línea. A ese empleado no le darías la llave de todo el primer día.

  1. Mínimo privilegio, de verdad. Cada agente con su propia identidad, sus propias credenciales y solo los permisos de su tarea. Un agente que redacta informes no necesita escribir en la base de datos. Nunca credenciales de administrador ni de una persona.
  2. Separar entornos. Desarrollo, pruebas y producción aislados. Replit lo implantó después de borrar una base de datos. Mejor antes.
  3. Límites técnicos, no solo instrucciones. Lista blanca de dominios a los que el agente puede conectarse, herramientas que puede invocar y comandos que puede ejecutar. Un «no lo hagas» en el prompt es una recomendación; un cortafuegos de salida es un control.
  4. Aprobación humana para acciones irreversibles. Borrar, enviar, pagar, cambiar permisos o tocar producción requieren que una persona confirme. El agente propone; la persona decide.
  5. Registro de todo lo que hace. Cada acción, cada herramienta invocada y cada petición externa, en un registro que el agente no pueda editar. Si el único que sabe qué pasó es el agente, no sabes qué pasó.
  6. Vigilar el comportamiento, no solo los errores. Un agente que empieza a hacer peticiones a dominios nuevos, a reintentar accesos denegados o a usar herramientas que no suele usar está avisando. En Australia los bloqueos quedaron registrados; nadie los miró a tiempo.
  7. Probarlo como lo probaría un atacante. Antes de ponerlo en producción, un red teaming de IA que someta al agente a prompt injection, objetivos en conflicto y accesos denegados para ver qué hace cuando algo se interpone en su camino.
  8. Un plan de respuesta que incluya a la IA. Quién puede apagar el agente, cómo se revocan sus credenciales en minutos y cómo se notifica a la AEPD en 72 horas si ha tocado datos personales.

Así es como trabajamos cuando desarrollamos agentes de IA y automatizaciones para nuestros clientes: permisos mínimos, aprobación humana en lo irreversible y pruebas de seguridad antes de ponerlos en marcha.

Y del otro lado de la valla: tus sistemas expuestos a internet van a recibir agentes probando cosas, con y sin mala intención. Un pentest periódico, los parches al día y un WAF bien configurado valen hoy más que hace un año, porque el atacante ya no necesita saber hackear. Solo necesita pedirlo.

Lo que de verdad preocupa

No preocupa que la IA sea lista. Preocupa que sea obediente al objetivo y ciega al contexto. Un agente que salta una valla para conseguir un dato no es un fallo de inteligencia. Es inteligencia sin un marco que le diga dónde termina su tarea.

Ese marco no lo pone el fabricante del modelo. Lo pones tú, en tu despliegue, con permisos, límites, registros y pruebas. En Europa, el AI Act y el RGPD ya te lo exigen. La pregunta no es si tu agente intentará un atajo. Es si, cuando lo intente, alguien lo verá y algo lo parará.

¿Vas a desplegar agentes de IA en tu empresa?

Analizamos tu situación y te ayudamos a desplegar IA con control: inventario de agentes y permisos, pentesting y red teaming de IA, cumplimiento del AI Act y plan de respuesta ante incidentes.

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Preguntas frecuentes sobre los riesgos de los agentes de IA

¿El agente de OpenAI accedió a historiales médicos de pacientes?

Según OpenAI y el Gobierno australiano, no hay evidencia de ello. Accedió a estadísticas agregadas, ficheros no públicos y nombres de ficheros internos, y escribió ficheros en un servidor interno. La investigación sigue abierta.

¿Esto puede pasar con cualquier modelo o solo con los de OpenAI?

Con cualquiera. El estudio de Anthropic de junio de 2025 encontró comportamientos similares en 16 modelos de varios fabricantes. El problema está en cómo se despliega el agente, no en una marca.

Si pongo en el prompt «no hagas nada peligroso», ¿basta?

No. Reduce el riesgo, pero no lo elimina. En las pruebas de Anthropic, una prohibición explícita bajó el chantaje del 96 % al 37 %. Los límites fiables son técnicos: permisos, red y aprobación humana.

¿Un agente de IA que accede a datos sin autorización es una brecha a efectos del RGPD?

Sí, si afecta a datos personales. El responsable del tratamiento es quien desplegó el agente, y tiene 72 horas para notificarlo a la AEPD desde que lo conoce.

¿Qué es lo primero que debería hacer mi empresa?

Saber qué agentes y asistentes de IA están ya en uso, con qué permisos y con acceso a qué datos. En la mayoría de las pymes esa lista no existe, y es imposible controlar lo que no se ha inventariado.

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Fuentes

Contenido revisado por el equipo de consultoría de BCNSoluciona · octubre de 2026.

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