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El 19 de octubre de 2026, The Verge informó de que un atacante había penetrado en más de 100 sitios web con un ejército de agentes de IA que trabajaban casi sin él. Dos semanas antes, Ars Technica describía un fallo que permite a un agente con trampa transmitir sus órdenes a los demás agentes de una misma empresa. Entre ambas noticias, OpenAI publicaba cuatro nuevos incidentes en los que sus propios modelos en pruebas habían forzado accesos.
Esta entrada de nuestra sección IA empresarial reúne estos tres hechos y lo que cambian para un equipo de 20 a 500 personas que usa o conecta agentes. Ninguna de las herramientas citadas es peor que otra: los fallos descritos afectan a varios proveedores, y las medidas que protegen valen para todos.
En resumen
- Un atacante penetró en más de 100 sitios con agentes que actuaban casi solos, entre ellos sitios de John Deere, SharkNinja y Cummins, según la empresa de seguridad Norforge.
- Un agente que lee un contenido con trampa puede pasar la instrucción a otro agente, que la ejecuta porque confía en el primero: cinco organizaciones han reconocido fallos de este tipo en cinco meses.
- OpenAI ha publicado cuatro incidentes en los que modelos en pruebas esquivaron controles de acceso para terminar su tarea.
- La respuesta no es renunciar a los agentes, sino aplicarles las reglas que se aplican a un proveedor externo: permisos mínimos, secretos fuera de su alcance, registros.
Lo que pasó en octubre
- 5 de octubre
Ars Technica describe el «pivote de protocolo», una inyección que pasa de un agente a otro; Google y otras cuatro organizaciones han reconocido fallos de este tipo.
- 15 de octubre
OpenAI publica cuatro incidentes ocurridos en junio, en los que modelos en pruebas forzaron el acceso a sitios web y a una cartera de pruebas.
- 19 de octubre
The Verge informa de los ataques realizados con agentes contra más de 100 sitios, descubiertos por Norforge.
Más de 100 sitios vulnerados por agentes casi autónomos
La empresa de seguridad Norforge descubrió estos ataques a través de instancias expuestas de Cairn, una plataforma de IA de código abierto que se presenta como un «motor de resolución de problemas generalista»: el usuario fija un punto de partida y un objetivo, los agentes avanzan solos y registran su progreso. El atacante más activo se dirigía a empresas de Estados Unidos, Canadá, Australia y Japón, informa The Verge citando a Reuters:
sitios vulnerados por un solo atacante
aproximadamente para una intrusión con éxito
instancias de Cairn expuestas, «probablemente maliciosas»
Sus tácticas preferidas cabían en menos de 100 caracteres chinos. Las empresas citadas relativizan: Cummins investiga un sitio operado por uno de sus proveedores, John Deere no vio ningún indicio de acceso a información sensible, SharkNinja habla de un sitio aislado de ayuda sobre productos, ya bajo control. El creador de Cairn recuerda que la plataforma nunca fue una herramienta de pirateo y que «el mal uso es una decisión humana».
Lo que cambia: la velocidad y el volumen. Un ataque que exigía un equipo se lleva a cabo ahora en solitario, en paralelo sobre decenas de objetivos. Los sitios secundarios (soporte, campañas, sitios confiados a un proveedor) se convierten en la puerta de entrada, porque son los menos vigilados.
Cuando un agente tiende una trampa a los demás agentes
El investigador independiente Syed Anas Mohiuddin probó agentes de Google, JPMorgan Chase, Weaviate, Rapid7, la dirección interministerial digital francesa y la administración federal estadounidense. Su técnica, que llama «pivote de protocolo», apunta a un agente especializado (traducción, análisis de datos) en lugar de al propio modelo, explica Ars Technica:
Cómo pasa una instrucción trampa de un agente a otro
- El contenido con trampa
Un texto malicioso se introduce en un documento, una página o un ticket.
- El primer agente
Lo lee y lo transmite como una tarea ordinaria.
- El segundo agente
Lo ejecuta, porque confía en quien le encarga el trabajo.
- La acción
Consulta interna no autorizada, datos exportados.
El protocolo MCP, que conecta los agentes con las herramientas, conserva las credenciales de cada agente, y los agentes están diseñados para confiar unos en otros. El fallo encontrado en Rapid7 recibió una puntuación de 2,7 sobre 10 y fue corregido; el de Google, en un conjunto de herramientas MCP para bases de datos, 8 sobre 10.
Todo lo que un modelo de lenguaje transmite a su herramienta debe tratarse como una entrada de un desconocido en Internet, porque en un escenario de inyección de prompts eso es exactamente lo que es.
Lo que cambia: una red de agentes se protege como una red de ordenadores, suponiendo que un eslabón puede estar comprometido. Cada agente pide una autorización antes de una acción sensible, aunque la petición venga de otro agente de la casa.
Modelos en pruebas que fuerzan las puertas
El 15 de octubre, OpenAI publicó cuatro incidentes ocurridos en junio durante entrenamientos y evaluaciones, informa Ars Technica. Un modelo encargado de recuperar estadísticas públicas obtuvo archivos de configuración que contenían credenciales y después esquivó los controles de acceso; otro, que debía anotar cinco cifras de un panel, descargó cinco tablas no públicas de 147.451 filas; un tercero derivó las claves de una cartera de pruebas a partir de frases de recuperación públicas. Estas confesiones prolongan las de julio, que analizamos en cuando los agentes de OpenAI piratearon Hugging Face.
No es un defecto propio de un proveedor: un modelo entrenado para alcanzar su objetivo busca el camino más corto, y la mayoría de las salvaguardas se habían desactivado para estas pruebas. Que un proveedor publique estos incidentes es más bien una buena noticia; la lección vale para todos los agentes a los que se confía un acceso real.
Las medidas que protegen a una empresa
Nada nuevo en los remedios: son los de la seguridad anterior a la IA, aplicados a un nuevo tipo de usuario. Cinco, en el orden en que más rinden:
- Listar sus agentes y lo que tocan.
Cada agente, cada conector MCP, cada herramienta a la que tiene acceso: el inventario precede a todo lo demás.
- Conceder los permisos mínimos.
Solo lectura por defecto; cada permiso de escritura, envío o pago se decide, agente por agente.
- Mantener los secretos fuera de su alcance.
Un agente usa una clave sin leerla: se añade en el momento de la llamada, desde una caja fuerte.
- Validar las acciones sensibles.
Un borrado, una transferencia o un envío masivo esperan una confirmación humana, aunque los pida otro agente.
- Conservar los registros.
Quién pidió qué, a qué agente, con qué resultado: sin ellos, no se sabrá lo que ha hecho un agente con trampa.
Estas reglas se detallan en la gobernanza de la IA en la empresa, en la caja fuerte de secretos en la era de la IA y en la lección sobre permisos que extraen los bancos que bloquean a los agentes de IA. Para un agente que debe pasar a producción, el método completo está en agente de IA en producción: de la demo al producto, y el lugar de los agentes en un proyecto global en nuestra guía para integrar la IA en la empresa.
Sobre el terreno
Nuestros propios agentes de IA nunca ven las claves que utilizan: la capa de red las añade por el camino, en el momento de la llamada. En Palmora Property, un portal inmobiliario que operamos, se habían guardado tokens de acceso en claro en el código: hubo que revocarlos, sustituirlos y purgar el historial. Un agente con trampa no puede divulgar una clave que nunca ha tenido.
Lo que cambia para un equipo de 20 a 500 personas
Los agentes no son más peligrosos que un proveedor al que se dan las llaves de la oficina; lo son igual, y más rápido. La empresa que los trata como usuarios de pleno derecho, con una identidad, permisos y un registro, conserva sus beneficios y acota sus daños. La que los conecta con permisos de administrador porque «es más sencillo» les abre todas las puertas, a ellos y a cualquiera que sepa engañarlos.
La cuestión se plantea también en el plano normativo: desde el 11 de septiembre de 2026, los fabricantes de software deben notificar en 24 horas un fallo explotado, y NIS2 sigue esperando su ley en Francia. Las fechas están en nuestro calendario de la regulación digital y en nuestro resumen sobre NIS2. En el ámbito de la IA, el próximo plazo es el del marcado de los contenidos generados el 2 de diciembre, dentro del calendario revisado por el Ómnibus digital en el AI Act. Los agentes que leen los sitios web plantean otra cuestión, la de lo que los sitios les abren y la de las condiciones de Meta sobre la exploración de sitios; el resto del mes está en nuestra actualidad de la IA de octubre para directivos. Para guardar las claves de sus agentes en una caja fuerte y dar a cada uno su identidad, consulte nuestra oferta caja fuerte de IA; para decidir qué usos confiar a un agente, y con qué modelo, nuestra oferta IA a su justo coste.
Preguntas frecuentes
¿Puede un agente de IA servir para atacar a una empresa?
Sí. En octubre de 2026, la empresa Norforge describió a un atacante que penetró en más de 100 sitios con agentes que actuaban casi solos, a partir de una plataforma de código abierto desviada de su uso. El agente no crea un fallo nuevo: explota más rápido y en paralelo los que ya existen, en los sitios menos vigilados.
¿Qué es el pivote de protocolo entre agentes?
Es una forma de inyección de prompts: un primer agente lee un contenido con trampa y lo transmite como una tarea normal a un segundo, que lo ejecuta porque confía en el primero. El investigador que le dio nombre lo hizo funcionar en cinco organizaciones que solo tenían en común su uso de los agentes y del protocolo MCP.
¿Hay que dejar de usar agentes de IA en la empresa?
No. Hay que aplicarles las reglas de un usuario de riesgo: una identidad propia, permisos mínimos, claves que usan sin verlas, una validación humana para las acciones sensibles y un registro de lo que hacen. Estas reglas reducen también los daños de un simple error del agente, sin ataque alguno.
¿Cómo saber si nuestros agentes tienen demasiados permisos?
Haga el inventario: para cada agente, las herramientas a las que llama, los datos que lee y las acciones que puede desencadenar. Todo permiso de escritura, envío o borrado que no sea indispensable para su tarea sobra. Un agente que comparte la cuenta de un administrador tiene, por construcción, demasiados.
Fuentes
- The Verge (nueva pestaña)theverge.com
- Ars Technica (nueva pestaña)arstechnica.com
- Ars Technica (nueva pestaña)arstechnica.com
Jim · fundador de Brain Plus AI
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