El 82% del ransomware proviene de agentes de IA expuestos, según Red Hat
El 82% de los incidentes de ransomware proviene de agentes de IA expuestos, según Red Hat. La cifra la puso sobre la mesa Victoria Martínez, líder de Plataforma de Inteligencia Artificial de la compañía para América Latina, durante el Red Hat Summit Connect celebrado en Ciudad de México.
Para un founder, el dato no es una curiosidad de ciberseguridad: si tu producto ya usa agentes para atender clientes, mover datos o ejecutar tareas internas, cada uno de esos agentes es una credencial con permisos que alguien tiene que gobernar. Y la mayoría de las empresas todavía no sabe cuántos tiene.
Qué dijo Red Hat sobre la seguridad de los agentes de IA
Martínez describió la seguridad como "la nueva conciencia Lightwell": iluminar adecuadamente lo que está oscuro. Su argumento central es que el problema no es la IA en sí, sino la falta de control y de soberanía sobre ella.
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👥 Quiero el Kit →Para encontrar fallas antes que un atacante, Red Hat ejecuta ataques adversariales con hasta siete campañas distintas. La compañía usa EvalHub para evaluar e identificar vulnerabilidades en sus sistemas, aunque el mismo tipo de pruebas puede hacerse con MITRE ATLAS.
En identidades, Red Hat incorporó Open Shell para la gestión de los agentes. Según la descripción que publicó CRN, Open Shell es un runtime de seguridad de código abierto de Nvidia que entrega a los agentes autónomos entornos aislados donde operar. SiliconANGLE reportó que Red Hat trabaja en integrar la arquitectura de referencia de Open Shell como capacidad nativa de sus plataformas, dentro de una alianza ampliada con Nvidia presentada en el GTC de la compañía en Berlín.
La escala del desafío se entiende con un número que dio Martínez: antes, una persona gestionaba uno, dos o tres usuarios digitales; hoy administra entre 50 y 92 entidades no humanas para lograr una automatización completa.
Por qué un agente es un vector de ataque distinto
Un agente no es un script. Toma decisiones, encadena herramientas y actúa en nombre de un usuario. Eso abre dos riesgos concretos, según SiliconANGLE: que el agente se salga de los límites para los que fue autorizado, y que un atacante lo comprometa mediante técnicas como la inyección de prompts o un ataque a la cadena de suministro.
La respuesta que se está imponiendo es mover los controles fuera del agente. "Un agente no debería imponer sus propios límites. Esos controles pertenecen al runtime y a la infraestructura que está debajo", dijo John Fanelli, vicepresidente de software empresarial de Nvidia, en la nota de SiliconANGLE.
En la arquitectura que Red Hat y Nvidia están construyendo, el framework Sentry de Nvidia corre sobre las unidades de procesamiento BlueField y usa el software DOCA Argus para monitorear cargas de trabajo desde un dominio de seguridad separado. Según SiliconANGLE, ese diseño permite poner en cuarentena a un agente comprometido en milisegundos.
Gobernanza desde la arquitectura: entrada, inferencia y salida
Martínez fue tajante en un punto: la gobernanza no se agrega al final. Tiene que incorporarse desde la ejecución de la arquitectura, con controles en las tres etapas de la IA: entrada, inferencia y salida.
También marcó un límite. "El verdadero potencial de la IA es darle autonomía", dijo, pero aclaró que "la intervención humana no tiene que ser automatizada", porque los sistemas pueden alucinar y manipular. En otras palabras: automatiza la ejecución, no el juicio.
El contexto de mercado respalda la urgencia. Según el informe State of AI 2026 del Deloitte AI Institute, difundido por MIT Technology Review, casi el 74% de las empresas planea desplegar IA agéntica en los próximos dos años, pero solo una de cada cinco (21%) dice tener un modelo maduro de gobernanza para agentes autónomos. El 73% de los ejecutivos encuestados señaló la privacidad y la seguridad de los datos como su principal preocupación.
Identidades no humanas: el inventario que casi nadie tiene
El mercado ya se está moviendo hacia tratar a los agentes como identidades administradas. AppViewX presentó el 6 de octubre de 2026 capacidades para descubrir agentes no autorizados ("shadow AI"), cortar su ejecución en tiempo real y emitir identidades resistentes a la computación cuántica. Imprivata, por su parte, anunció el 3 de noviembre de 2026 un reconocimiento de Cyber Defense Magazine por su solución de gestión de identidades para agentes, que les asigna roles, permisos y tokens de corta duración, y mantiene un registro auditable de su actividad.
Red Hat viene empujando en la misma dirección desde otro ángulo. Lightwell, el proyecto conjunto con su matriz IBM, ya puso a disposición más de 7.500 parches de código abierto para clientes que necesitan cerrar vulnerabilidades, según contó el CEO Matt Hicks a CRN. Entre sus usuarios hay bancos como Bank of America, Morgan Stanley, Wells Fargo y Goldman Sachs.
Hicks resumió el cambio de época con una frase: "Esta idea de 'uso cualquier cosa que agarro de internet y confío en ella'… creo que esos días terminaron".
Qué significa esto para tu startup
No necesitas el presupuesto de un banco para aplicar el mismo principio. Necesitas saber qué tienes y poner límites.
- Haz el inventario de agentes hoy. Lista cada agente que corre en tu producto o en tus operaciones, con qué credenciales usa, a qué sistemas accede y quién es el dueño. Si no puedes responder esas cuatro preguntas, ya tienes un punto ciego.
- Saca los controles del agente. Aplica permisos mínimos, tokens de corta duración y la posibilidad de revocar accesos sin tocar el código del agente. Los controles viven en el runtime y en la infraestructura, no en el prompt.
- Gobierna las tres etapas. Define qué entra (datos y fuentes), qué puede inferir el modelo y qué sale (acciones y respuestas). Registra cada paso: sin logs no hay auditoría ni respuesta a incidentes.
- Mide valor por token, no solo costo por token. Martínez señaló que las empresas empezaron evaluando el costo por token y ahora también deben analizar el valor que genera cada uno. Es una métrica que cambia decisiones de producto.
- Deja el humano en las decisiones irreversibles. Pagos, borrados, accesos a datos sensibles y comunicación con clientes son puntos donde la autonomía total sale cara.
Conclusión
Red Hat puso un número incómodo sobre la mesa: 82% de los incidentes de ransomware asociados a agentes expuestos. La lección para un founder no es "no uses agentes", sino que un agente sin identidad gobernada es una credencial suelta con permisos de más.
La ventana para hacerlo bien es ahora, antes de que el inventario de agentes crezca. Con 74% de las empresas planeando desplegar IA agéntica en dos años y apenas 21% con gobernanza madura, quien ordene esto temprano no solo reduce riesgo: gana la capacidad de escalar automatización sin frenarse en cada auditoría.
Fuentes
- DPL News — 82% del ransomware proviene de agentes de IA expuestos: Red Hat
- CRN — Red Hat CEO Matt Hicks: AI Has Changed Open-Source Security
- SiliconANGLE — Red Hat and Nvidia expand their partnership to secure autonomous AI agents
- MIT Technology Review — Building agent-first governance and security
- Business Insider / CyberNewswire — AppViewX Adds Shadow AI Visibility and a Runtime Kill Switch to Agent Identity Security
- Yahoo Finance / GlobeNewswire — Imprivata Wins 2026 Top InfoSec Innovator Award for AI Security and Governance
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