Las empresas ya destinan, en promedio, 16.7% de su presupuesto planeado para inteligencia artificial (AI) a seguridad y gobernanza de agentes, una proporción que coloca estas capacidades al mismo nivel de inversión que otras capas centrales de la infraestructura de AI.
El dato, correspondiente a la Future Enterprise Resiliency and Spending Survey, Wave 10 de IDC, marca un cambio en la prioridad corporativa: gobernar los agentes dejó de ser un requisito posterior al despliegue para convertirse en una partida presupuestal propia.
El cambio ocurre mientras los agentes de AI comienzan a asumir tareas que implican acceso a sistemas, datos y procesos empresariales. Para IDC, esto modifica la naturaleza del riesgo: ya no se trata únicamente de controlar una herramienta que genera contenido o recomendaciones, sino de supervisar sistemas capaces de ejecutar acciones.
La firma sostiene que la gobernanza de AI se ha convertido en una condición para ampliar el uso de agentes dentro de las organizaciones. Sin reglas claras de identidad, autorización y supervisión, el acceso de estos sistemas a plataformas críticas resulta difícil de justificar desde las áreas de tecnología y seguridad de la información.
El riesgo tampoco se limita a un posible error aislado. IDC estima que, para 2030, hasta 20% de las organizaciones del G1000 podrían enfrentar demandas, multas importantes o incluso la salida de sus CIO como consecuencia de interrupciones de alto perfil asociadas con controles y esquemas de gobernanza insuficientes para agentes autónomos.
En este escenario, la gobernanza empieza a adquirir una función operativa. La discusión pasa de establecer si una empresa puede utilizar agentes a determinar qué puede hacer cada uno, con qué permisos, bajo qué supervisión y con qué capacidad de reversión cuando una acción produzca un resultado no deseado.
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Gobernanza de agentes de AI pasa de cumplimiento a inversión estratégica
El planteamiento de IDC rompe con la idea de que la gobernanza debe funcionar como una capa de cumplimiento colocada al final de un proyecto de IA. La firma afirma que se ha convertido en una prioridad estratégica de presupuesto, precisamente porque el despliegue de agentes introduce un nivel distinto de autonomía dentro de los procesos corporativos.
La diferencia está en la capacidad de actuar. Un agente que consulta información tiene un perímetro de riesgo distinto al de otro que puede modificar registros, utilizar herramientas externas, mover información sensible o intervenir en sistemas de producción. Por ello, la gobernanza debe acompañar al agente desde su diseño y no después de su entrada en operación.
IDC identifica tres capas para construir confianza empresarial. La primera corresponde a los controles internos, con identidad, permisos y registros de auditoría. La segunda está relacionada con la interoperabilidad entre plataformas, mediante mecanismos estandarizados de verificación. La tercera contempla la alineación transfronteriza, que incluye marcos regulatorios y desarrollo de capacidades.
El primer nivel plantea una cuestión básica para las áreas IT: cada agente necesita una identidad propia y permisos delimitados de acuerdo con el riesgo de las tareas que ejecuta. IDC recomienda que las actividades rutinarias puedan operar de manera autónoma, mientras que aquellas relacionadas con información sensible, transacciones financieras o sistemas de producción incorporen mecanismos de intervención humana (human-in-the-loop).
Esto también cambia la forma de evaluar a los proveedores de tecnología. Para IDC, las empresas no deberían limitarse a revisar indicadores de cumplimiento de tareas. También tendrían que exigir evidencia sobre la capacidad del agente para respetar límites de privilegios, recuperarse de fallos y escalar una operación hacia una persona cuando sea necesario.
La lógica es trasladar prácticas conocidas de seguridad y control de acceso al nuevo escenario de sistemas autónomos. La identidad deja de ser solo la de un empleado o una aplicación; también debe abarcar al agente que actúa en nombre de la organización.
Identidad, trazabilidad y reversión forman el nuevo control operativo
Para que un agente de AI pueda integrarse en procesos empresariales críticos, IDC plantea tres mecanismos concretos: identidad y autorización, observabilidad completa y capacidad de suspensión o reversión. No se trata únicamente de registrar que una operación ocurrió, sino de conservar evidencia suficiente para reconstruir qué hizo el agente y por qué.
La trazabilidad adquiere especial relevancia cuando un agente utiliza herramientas externas o encadena distintas acciones. IDC propone mantener registros de cada entrada, llamada a herramientas y cambio de estado. Estos datos permiten construir una bitácora de actividad que pueda utilizarse para auditoría y para investigar incidentes de seguridad.
La capacidad de rollback responde a otro problema. Si un agente ejecuta una acción incorrecta, la organización necesita detenerlo y, cuando sea posible, regresar el sistema a un estado anterior. A esto se suma el control humano para decisiones de alto impacto. La autonomía, bajo este modelo, no significa ausencia de supervisión.
El asunto también adquiere una dimensión interempresarial. Cuando agentes de distintas organizaciones o plataformas interactúan, cada integración puede requerir nuevas comprobaciones de seguridad y evaluaciones de riesgo.
IDC advierte que, sin mecanismos compartidos de identidad y conectividad, esa validación repetida puede convertirse en un costo adicional para todo el ecosistema de agentes.
Por ello, la firma plantea que los agentes deberían presentar credenciales verificables, mientras que las plataformas receptoras tendrían que aplicar políticas de acceso granulares y basadas en riesgo. La interoperabilidad deja así de ser únicamente un asunto técnico y se convierte en un componente de confianza.
El planteamiento ya tiene un correlato en la discusión internacional. Durante WAIC 2026, celebrado en Shanghái, representantes de 29 países firmaron el 16 de julio el acuerdo para establecer la World Artificial Intelligence Cooperation Organization (WAICO). Un día después, la conferencia presentó una declaración de presidencia y dos planes de acción sobre gobernanza, además de una iniciativa global para la conectividad e interoperabilidad confiable de agentes.
El reto para las empresas: controlar la autonomía sin frenar su adopción
El nuevo escenario obliga a modificar algunos criterios con los que tradicionalmente se han evaluado las iniciativas de AI. Contar agentes, medir la precisión de sus respuestas o calcular el porcentaje de tareas automatizadas ya no ofrece por sí solo una fotografía suficiente del desempeño empresarial.
IDC sostiene que la confianza debe crecer a partir del control. La afirmación es particularmente relevante cuando los agentes dejan de ser asistentes y comienzan a intervenir directamente en flujos de trabajo empresariales. En ese punto, una organización necesita saber quién autorizó al agente, qué permisos recibió, qué herramientas utilizó y qué ocurrió después de cada acción.
La gobernanza de datos y sistemas también deberá incorporarse al diseño de las arquitecturas de AI. Los controles de identidad deben traducirse en administración de credenciales y cuentas; los registros de auditoría, en bitácoras de invocación de herramientas y responsabilidad; y los niveles de riesgo, en alcances de acceso y puntos de revisión humana para operaciones de mayor impacto.
Para las áreas IT esto implica ampliar el perímetro tradicional de seguridad. Un agente puede convertirse en un nuevo actor con capacidad para consultar datos, activar herramientas y modificar estados dentro de una aplicación. Su administración, por tanto, requiere controles similares a los que ya existen para usuarios, aplicaciones y servicios, pero adaptados a sistemas que pueden actuar de manera autónoma.
El mensaje de IDC para proveedores también es relevante. Las organizaciones deberán pedir resultados verificables sobre seguridad y comportamiento, no únicamente demostraciones de productividad. El cumplimiento de privilegios, la recuperación ante errores y la capacidad de solicitar intervención humana pasan a formar parte de la evaluación de una solución.
La cifra de 16.7% del gasto planeado en IA destinado a seguridad y gobernanza muestra que esa transformación ya está llegando al presupuesto. La gobernanza de agentes no aparece, en consecuencia, como una barrera para la adopción, sino como una de las condiciones que las empresas están incorporando para ampliar el margen de autonomía sin perder control operativo.
