UiPath -Trend 6 – Tecnologías y mecanismos de control

Las empresas deben actuar con decisión para garantizar la seguridad, la transparencia y el control de cada agente de IA y cada flujo de trabajo automatizado.

A medida que los agentes adquieren una autonomía real —accediendo a datos, tomando decisiones y ejecutando acciones—, los riesgos de seguridad se disparan. En 2026, las empresas pasarán de la experimentación a la aplicación, incorporando la «confianza desde el diseño» en cada capa de la pila de agentes. Desde la gobernanza como código y los flujos de trabajo con intervención humana hasta la observabilidad en tiempo real, las organizaciones están integrando sistemas de control para mantener a los agentes seguros, en cumplimiento y con un alto rendimiento.

Para aprovechar los agentes de IA a gran escala, las empresas deben hacer que no solo sean capaces, sino también fiables. Eso significa crear sistemas que garanticen la seguridad, la transparencia y el control desde la primera línea de código hasta el último traspaso del flujo de trabajo.

Abordar este desafío es ahora una de las principales prioridades de las empresas. El 96 % de los líderes de TI y seguridad consideran que los agentes de IA son un riesgo creciente que debe abordarse, y el 92 % está de acuerdo en que es esencial regular a los agentes. Sin embargo, menos de la mitad (44 %) cuenta con políticas formales.

Para garantizar que los agentes «hagan lo correcto» en todo momento, las directrices y las barreras de seguridad deben integrarse directamente en ellos, codificando las políticas, los permisos y la lógica de aprobación como parte de su diseño y funcionamiento. 

Este enfoque se basa en principios de software de larga data como la seguridad desde el diseño, la privacidad desde el diseño y DevSecOps, pero los reinterpreta para la era de los agentes.

En 2026, la incorporación de medidas de protección directamente en los agentes se convertirá en el enfoque principal para garantizar la seguridad y el control. Este enfoque dará lugar a una gobernanza que se extienda a lo largo de todo el ciclo de vida del agente: un control que se ejecuta como código, validado por personas y observable en tiempo real.

Las organizaciones también aprovecharán la gama cada vez más amplia de tecnologías que lo hacen posible, utilizando motores de políticas integrados, marcos de seguridad y funciones de orquestación de los principales proveedores de plataformas para incorporar medidas de protección en el núcleo de cada agente.

Capacidades tecnológicas para una IA gobernada

La adopción de la gobernanza integrada a lo largo del ciclo de vida de los agentes se está acelerando gracias a una ola de inversión e innovaciones tecnológicas. Los proveedores de plataformas están desarrollando capacidades nativas que facilitan la incorporación de la seguridad, la supervisión y el control en el diseño y las operaciones de los agentes.

Estas tecnologías permiten a las empresas poner en práctica los principios del ciclo de vida, convirtiendo la gobernanza como código, la supervisión humana y la observabilidad en características configurables del sistema en lugar de retos de ingeniería personalizada.

Las empresas tecnológicas están integrando funciones de gobernanza y políticas directamente en sus ofertas, introduciendo motores de políticas incorporados, marcos de aprobación y controles de auditoría que permiten la supervisión en tiempo real de los agentes en producción.

Los proveedores de agentes de terceros o específicos de un dominio están siguiendo el ejemplo, añadiendo características de gobernanza en tiempo de ejecución que garantizan que los agentes cumplan con las políticas de datos de la empresa, los requisitos de privacidad y los límites de uso dondequiera que operen. Mientras tanto, los grupos de la industria están desarrollando protocolos de interoperabilidad que permiten a las empresas integrar las ofertas de múltiples proveedores a la perfección.

El panorama a futuro

En 2026, las empresas se centrarán en formalizar políticas para la gestión del ciclo de vida de los agentes — que abarquen aprobaciones, permisos de datos y rendición de cuentas— y convertirán la gobernanza como código en una iniciativa prioritaria. Los equipos de automatización, seguridad y datos se alinearán en torno a marcos compartidos que mantengan a los agentes en cumplimiento, explicables y seguros a medida que escalan. Garantizar el rendimiento de los agentes también se convertirá en una prioridad, con observabilidad continua, pruebas y evaluación de modelos integradas en el marco de gestión de agentes desde su concepción

Acciones clave 2026

• Establezca reglas y permisos para los agentes: Codifique las directrices que rigen el comportamiento de los agentes y automatice las aprobaciones.
• Incorpore la mejora continua: Implemente una supervisión y pruebas continuas de los agentes.
• Coordine a las personas y las plataformas: Asegúrese de que los esfuerzos en materia de gobernanza, datos y automatización avancen de manera conjunta.

«¿Cómo se garantiza que nadie ataca a los agentes o extrae información que no debería? La seguridad debe integrarse desde el principio.«

En Practia creemos en una evolución clara hacia modelos agénticos, donde la combinación de datos, inteligencia artificial y procesos redefine cómo las organizaciones operan y compiten aumentando las capacidades humanas.

Junto a nuestro partner UiPath, potenciamos esta visión en LATAM: integrando capacidades tecnológicas avanzadas, con agentes inteligentes que no solo ejecutan, sino que aprenden, se adaptan y colaboran con las personas. Esta alianza nos permite acompañar a las empresas desde la estrategia hasta la implementación, acelerando resultados concretos y sostenibles.

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