Suscríbete al blog y recibe recomendaciones para
impulsar tu CX
El uso de agentes IA está avanzando rápido, pero aún están en fase de implantación en la mayoría de empresas. De hecho, McKinsey señala que solo el 1% de las organizaciones encuestadas considera que su adopción de IA ha alcanzado la madurez. Y esto importa (y mucho) porque, a medida que los agentes ganan autonomía, también aparecen nuevos riesgos: vulnerabilidades que pueden interrumpir operaciones, comprometer datos sensibles o erosionar la confianza.
La diferencia con otras olas de automatización es que aquí no hablamos de un sistema que ayuda o sugiere, sino de sistemas capaces de tomar decisiones y ejecutar acciones. En CX, eso puede suponer interactuar con usuarios y clientes, resolver dudas, recuperar o actualizar información del cliente del CRM o activar flujos operativos.
Cuando todo va bien, el valor es evidente. Pero, cuando algo falla, el efecto también puede escalar. Es decir, a medida que aumenta la autonomía, aumentan también los riesgos que afectan directamente a lo que más cuesta proteger en CX: la continuidad del servicio, la seguridad de los datos y la confianza.
La buena noticia es que no se trata de frenar la adopción, sino de hacerla bien: con controles, trazabilidad y un diseño pensado para entornos reales, donde los equipos y los procesos no se pueden permitir parones. A continuación repasamos los riesgos emergentes más habituales en entornos con agentes y, sobre todo, cómo contenerlos en la práctica con Inagent.
Riesgos emergentes cuando los agentes IA pasan a producción
1) Chained vulnerabilities: cuando un fallo se convierte en efecto dominó
Uno de los posibles riesgos relacionados con los agentes IA es el de las vulnerabilidades encadenadas: un agente comete un error, y ese error no se queda encapsulado, sino que provoca una especie de efecto dominio que condiciona decisiones posteriores y amplifica el impacto inicial.
En un contexto de CX, este efecto dominó se entiende muy bien en gestión de cobranzas. Por ejemplo:
- Un primer agente puede interpretar mal la situación del cliente (capacidad de pago, prioridad o contexto) y clasificar la deuda como “bajo riesgo” cuando no lo es, o aplicar una segmentación incorrecta.
- Esa salida puede pasar a un segundo agente que decide el siguiente paso (canal, tono del mensaje, frecuencia de contacto) y a un tercero que programa acciones.
- El resultado podría ser doble: por un lado, ineficiencia operativa (se contacta mal o tarde) y, por otro, impacto directo en la experiencia (insistencia indebida, tono inadecuado o reclamaciones).
La mitigación aquí suele realizarse por capas. No basta con un único modelo, porque el lenguaje humano es matizable: conviene combinar el sentimiento con señales de frustración (“cues”) y reforzar la decisión con reglas de negocio. Por ejemplo, si el cliente menciona “cancelar”, “denuncia”, “fraude” o “reclamación”, la prioridad debería elevarse aunque el sentimiento aparezca como neutro.
¿Cómo contenemos este riesgo en Inagent?
Inagent está diseñado para reducir la probabilidad de cascada desde el origen. Su sistema multiagente no divide la operación en miniagentes por microtarea (donde un error se replica con facilidad), sino que cada agente es capaz de completar una función global que puede englobar varias tareas, lo que minimiza traspasos innecesarios y reduce al máximo el efecto dominó.
Y, en el caso concreto del ejemplo, Inagent incorpora análisis de sentimiento (positivo/neutral/negativo) como apoyo para calibrar prioridad, y se puede complementar con reglas de negocio para reforzar decisiones críticas. Todas las conversaciones quedan transcritas y registradas para su análisis, ya se produzcan por canales de texto como en llamadas.
De la teoría a la operación: descubre cómo Inagent aporta valor a tu gestión de cobranzas.
Accede aquí
2) Cross-agent task escalation: escalada de tareas entre agentes
Otro riesgo emergente aparece cuando los agentes colaboran: la escalada de tareas entre agentes. En este escenario, un agente malicioso intenta aprovechar mecanismos de confianza para obtener privilegios que no le corresponden, por ejemplo solicitando datos sensibles a otro agente IA bajo la apariencia de una petición legítima (puede utilizar frases como: “lo necesito para una tarea urgente” o “viene de un rol autorizado”). Si el sistema concede esas solicitudes sin controles estrictos, el resultado puede ser un acceso indebido o una fuga de datos.
Aquí, la mitigación más efectiva suele ser la más operativa: definir claramente qué puede pedir cada agente, qué puede ver y qué puede ejecutar, bajo qué condiciones y con qué validaciones. Es decir, aplicar el principio de mínimo privilegio y colocar guardrails que eviten que el agente IA improvise accesos o decisiones fuera de su marco.
¿Cómo contenemos este riesgo en Inagent?
Para evitar fugas y escaladas indebidas, lo más importante es definir bien el guion y los accesos, incluyendo limitantes y guardrails que acoten qué información puede manejar el agente IA y qué acciones puede ejecutar. En otras palabras: Inagent se diseña para trabajar con reglas claras, de modo que los agente IA operan siempre dentro de un carril controlado.
Recorre Inagent a tu ritmo con esta demo guiada de agentes IA especializados en el agendamiento de citas.
Ver demo
3) Synthetic-identity risk: suplantación de identidad de agentes
La suplantación de identidad (o synthetic-identity risk) es otro riesgo a considerar en arquitecturas con múltiples componentes y relaciones de confianza. El escenario típico es que un atacante intenta hacerse pasar por un agente fiable para solicitar acceso a historiales o información sensible. Si la identidad y los permisos no están bien gobernados, el sistema puede conceder acceso sin detectar la suplantación.
La mitigación se apoya en una buena gestión de identidades y accesos, con segregación de roles y controles adicionales cuando la acción o el dato es sensible. En estos entornos, también ayuda evitar modelos donde cada agente opera como una identidad independiente con privilegios propios, porque esa proliferación aumenta superficie de ataque y complejidad de control.
¿Cómo contenemos este riesgo en Inagent?
Los agentes de Inagent están preparados para asistir, pero no operan con credenciales propias por cada agente virtual. La plataforma trabaja con supervisión humana y con varios niveles de acceso, de modo que las acciones y el acceso a información sensible quedan acotados y gobernados.
Descubre cómo se asegura Inagent en entornos reales: permisos, auditoría y cloud seguro.
Descárgala aquí
4) Untraceable data leakage: fugas de datos difíciles de rastrear
Por último, cuando los agentes IA facilitan información de forma autónoma, puede aparecer un riesgo especialmente delicado: la fuga de datos difícil de rastrear. Un agente IA puede compartir información para resolver una consulta y, sin intención, incluir datos personales o sensibles que no eran necesarios. Si ese intercambio no queda registrado, o si no existe una auditoría clara, la fuga puede pasar desapercibida y la organización se queda sin capacidad de investigación y control.
La mitigación aquí se apoya en dos pilares clave: minimizar datos (compartir solo lo imprescindible) y garantizar trazabilidad (que lo relevante quede registrado, auditable y revisable). Y, en entornos multi-tenant, esto se completa con un punto clave: mantener el aislamiento entre organizaciones para que el contexto y los datos no se mezclen ni pasen de un cliente a otro.
¿Cómo contenemos este riesgo en Inagent?
Inagent palía este riesgo a través de tres estrategias:
- Incorpora validaciones previas con reglas estrictas que el agente IA debe cumplir.
- Mantiene registro en el historial de conversaciones, de forma que se pueda revisar y analizar con fines de control de calidad y auditoría.
- Además, trabaja con una arquitectura independiente por cliente, lo que sirve para evitar que un agente de una organización aprenda o reutilice contexto de otra.
Elige con certeza al proveedor tecnológico de agentes IA que necesita tu negocio.
Accede a la guía
Inagent: Compromiso con la seguridad IA en entornos reales
Cuando hablamos de agentes IA operando en entornos reales, la seguridad tiene que traducirse en controles continuos, cumplimiento y una base técnica sólida.
Aparte de mitigar los riesgos de seguridad desde el diseño de Inagent, Inconcert además cuenta con un sólido compromiso a nivel compañía:
- Inconcert cuenta con certificaciones de seguridad como la ISO 14001 y PCI, que implican un enfoque continuo de gestión de riesgos y auditorías de seguridad, para reforzar la confiabilidad y la continuidad operativa a medida que los casos de uso evolucionan.
- Además, Inconcert obtuvo la certificación ISO/IEC 42001, orientada al uso responsable y seguro de la inteligencia artificial, un paso relevante para escalar agentes IA con criterios de gobierno y control consistentes.
- En la práctica, todo esto se sostiene sobre la infraestructura cloud Amazon Web Services (AWS) pensada para operar con garantías.
- Los entornos de Inagent se mantienen segmentados, privados y monitorizados, lo que asegura que los datos de cada cliente permanezcan aislados.
- Para reforzar la trazabilidad y la auditabilidad de la operación, la administración se realiza mediante infraestructura como código (IaC), lo que permite configuraciones reproducibles, verificables y auditables.
Porque, al final, cada caso de uso tiene su propio nivel de exposición: lo razonable es identificar y evaluar el riesgo organizacional asociado y, cuando sea necesario, actualizar la metodología de evaluación para mantener el control sin interferir en el avance.
Si quieres ver cómo se traduce todo esto en un caso real, podemos enseñarte cómo Inagent puede integrarse en tu operativa y qué controles puedes aplicar según tus procesos, canales y requisitos de seguridad. ¿Hablamos y lo vemos en una demo?
