Microsoft enfrenta nuevos desafíos de seguridad ante el avance de la inteligencia artificial, que ya no se limita a responder preguntas o generar textos. Cada vez más empresas utilizan sistemas capaces de ejecutar tareas, consultar información y operar con herramientas corporativas de forma autónoma. Esta evolución abre oportunidades para automatizar procesos, pero también plantea un problema: ¿cómo evitar que estos sistemas accedan a datos sensibles o realicen acciones que excedan sus funciones?
Ante este escenario, Microsoft anunció nuevas capacidades de seguridad para gestionar los riesgos asociados con los agentes de inteligencia artificial. La propuesta incluye herramientas integradas en Microsoft 365 E7, Agent 365 y Project Perception, con las que las organizaciones pueden supervisar la actividad de estos sistemas, evaluar sus riesgos y controlar los permisos que utilizan.
El objetivo de Microsoft es que las empresas aprovechen la automatización sin perder el control sobre sus aplicaciones, redes y datos. Para conseguirlo, la estrategia combina vigilancia continua, restricciones de acceso y mecanismos de defensa que también utilizan inteligencia artificial.
Cómo Microsoft busca controlar los agentes autónomos
Los agentes de IA se diferencian de los programas tradicionales porque pueden ejecutar varias acciones para cumplir un objetivo. Dependiendo de su configuración, consultan documentos, utilizan aplicaciones y se conectan con otros servicios sin necesitar instrucciones humanas en cada paso.
Esta autonomía también puede convertirse en un riesgo cuando un agente dispone de permisos demasiado amplios, recibe instrucciones maliciosas o presenta un comportamiento inesperado. Por ejemplo, un sistema autorizado para organizar documentos podría acceder a información que no necesita para completar su tarea si la empresa no limita correctamente sus privilegios.
Para responder a estos escenarios, las nuevas capacidades de seguridad contemplan tres funciones:
- Dynamic Agent Risk: evalúa continuamente el riesgo de cada agente mediante señales relacionadas con identidades, datos, dispositivos, servicios en la nube, redes y actividad del sistema.
- Dynamic Agent Permissions: permite ajustar los permisos de los agentes de acuerdo con sus funciones y las necesidades de cada tarea.
- Adaptive Conditional Access: adapta las condiciones de acceso según el nivel de riesgo y las políticas de seguridad establecidas por la organización.
Estas herramientas buscan aplicar el principio de Zero Trust, un modelo que evita conceder confianza automática a un usuario, dispositivo o sistema por el simple hecho de estar dentro de una red corporativa.
Microsoft incorpora controles que se adaptan al riesgo
Una de las diferencias de este enfoque es que la seguridad no depende únicamente de los permisos asignados cuando se configura un agente. También considera los cambios que pueden aparecer durante su funcionamiento.
Si un sistema Microsoft presenta señales de riesgo, la organización puede restringir sus capacidades o contener sus acciones. Esto permite intervenir sobre el agente afectado sin bloquear necesariamente el acceso del empleado que lo utiliza.
El modelo de Microsoft busca reducir la dependencia de las revisiones manuales permanentes. En lugar de esperar a que un administrador detecte una actividad sospechosa, las herramientas pueden identificar señales que ameriten una respuesta y aplicar las políticas correspondientes.
Sin embargo, la supervisión automatizada no elimina la necesidad de establecer reglas claras. Las empresas deben definir qué información puede consultar cada agente, qué operaciones tiene permitido realizar y en qué circunstancias se requiere la intervención de una persona.
Microsoft amplía la defensa con Project Perception
Otra parte de la estrategia es Project Perception, una plataforma orientada a coordinar agentes de inteligencia artificial para identificar vulnerabilidades, analizar amenazas y reforzar las defensas de los sistemas empresariales.
El proyecto de Microsoft contempla diferentes funciones complementarias: algunos agentes examinan posibles debilidades de la infraestructura, otros evalúan los riesgos identificados y otros contribuyen a fortalecer las protecciones. La coordinación permite ejecutar determinadas acciones con mayor rapidez, dentro de los límites establecidos por los equipos responsables de la seguridad.
Esta iniciativa amplía el trabajo de MDASH, una tecnología presentada en mayo de 2026 que ayudó a los investigadores a identificar 16 vulnerabilidades en Windows, cuatro de ellas críticas, según la información proporcionada por la compañía.
En junio, los hallazgos de MDASH comenzaron a incorporarse a los flujos de trabajo de ingeniería de Windows, Azure y Entra. La finalidad es conectar la detección de posibles fallas con su validación y posterior corrección.
Por qué Microsoft refuerza la seguridad de la IA
El desarrollo de estas capacidades responde a un panorama en el que la inteligencia artificial puede beneficiar tanto a los equipos de ciberseguridad como a los atacantes. La automatización puede acelerar el análisis de vulnerabilidades, pero también ayudar a desarrollar amenazas con mayor rapidez y reducir el costo de determinadas operaciones maliciosas.
Microsoft señala que su infraestructura de inteligencia de amenazas procesa más de 165 billones de señales de seguridad al día. También analiza 5 mil 200 millones de correos electrónicos y 31 millones de detecciones de riesgo de identidad, además de bloquear 4.7 millones de archivos de malware nuevos diariamente, de acuerdo con los datos incluidos en su comunicación.
Estas cifras ilustran la escala del desafío. A medida que las organizaciones incorporan sistemas autónomos, necesitan conocer no solo quién accede a sus recursos, sino también qué agentes intervienen, con qué permisos operan y qué acciones realizan.
Qué deben revisar las empresas antes de usar agentes de IA
Para aprovechar estas herramientas, las organizaciones necesitan establecer un proceso de seguridad antes de permitir que los agentes trabajen con información corporativa. Los principales pasos son:
- Identificar los agentes activos: elaborar un inventario de los sistemas utilizados y conocer qué tareas ejecuta cada uno.
- Revisar los permisos: limitar el acceso a los documentos, aplicaciones y servicios estrictamente necesarios.
- Definir políticas de uso: establecer qué acciones puede realizar cada agente y cuáles requieren autorización humana.
- Supervisar los riesgos: revisar las señales de actividad sospechosa y ajustar los controles cuando cambien las condiciones.
- Preparar una respuesta: determinar cómo restringir o detener un agente si representa una amenaza para los datos o la infraestructura.
Estas medidas ayudan a reducir los riesgos, aunque su eficacia depende de la configuración, las políticas internas y la supervisión de cada organización.
En última instancia, Microsoft busca facilitar la adopción de agentes autónomos sin sacrificar la protección de los recursos empresariales. El reto será mantener ese equilibrio mientras la inteligencia artificial asume tareas más complejas y obtiene mayores capacidades para actuar por cuenta propia.
