Los agentes de IA están yendo más allá de las herramientas de soporte en ciberseguridad e investigaciones de delitos financieros, según un nuevo informe de Intel3D de la firma de seguridad blockchain CertiK. El documento, compartido con CryptoPotato, dice que los sistemas más nuevos pueden razonar a través de pasos, usar herramientas, recopilar evidencia, actuar en entornos en vivo y revisar resultados con una entrada humana limitada.
Durante años, los sistemas de aprendizaje automático principalmente apoyaron a los analistas al señalar inicios de sesión inusuales, puntuar transacciones y preparar informes. CertiK dice que los agentes más nuevos pueden realizar tareas más amplias, cambiando su papel de identificar problemas a ayudar a ejecutar respuestas.
Los agentes de IA asumen más tareas de seguridad
En un centro de operaciones de seguridad, un agente podría investigar un inicio de sesión sospechoso revisando registros de dispositivos, datos de ubicación y fuentes de amenazas antes de actuar. Podría suspender una cuenta y registrar sus pasos para revisión humana.
CertiK dice que sistemas similares están surgiendo en la seguridad de Web3, incluyendo triaje de contratos, puntuación de riesgo de transacciones y rastreo de fondos robados. La firma espera que los humanos se concentren más en la supervisión a medida que los agentes manejen investigaciones rutinarias.
Una razón para este cambio es la velocidad de algunos ataques. Los exploits de préstamos relámpago pueden drenar protocolos en segundos, mientras que las criptomonedas robadas pueden moverse a través de puentes y mezcladores en horas. Esto deja a los equipos humanos con poco tiempo para investigar y responder.
La escasez de profesionales en ciberseguridad y cumplimiento es otro factor, mientras que la presión regulatoria está aumentando las cargas de trabajo. La firma de seguridad cita más de $900 millones en multas por AML durante la primera mitad de 2025, mostrando las consecuencias que las empresas pueden enfrentar cuando los controles fallan.
La autonomía de la IA plantea nuevos riesgos
CertiK argumenta que las empresas deberían tratar a los agentes autónomos como participantes de la fuerza laboral en lugar de software ordinario. Sus acciones no eliminan la responsabilidad humana, por lo que las empresas que los despliegan siguen siendo responsables de los resultados.
Esa responsabilidad se vuelve más importante a medida que los agentes asumen tareas en operaciones financieras y de criptomonedas. En finanzas, los agentes podrían manejar tareas de AML, mientras que en criptomonedas, podrían detectar exploits, rastrear fondos y monitorear transacciones.
Sin embargo, el informe destaca los riesgos de salidas incorrectas, un escrutinio humano más débil y ataques deliberados contra sistemas de IA. CertiK recomienda registros de entradas y acciones, límites claros en decisiones autónomas, pruebas adversariales y un propietario nombrado para cada agente.
A medida que los sistemas de IA ganan mayor autoridad sobre tareas de seguridad y cumplimiento, las empresas necesitarán controles que coincidan con su papel ampliado. CertiK dice que sin una supervisión fuerte, la automatización podría reemplazar problemas familiares con fallas que son más difíciles de explicar.
Fuente: CryptoPotato
