La firma de seguridad blockchain CertiK afirma que la IA agéntica está llevando la ciberseguridad, la prevención de lavado de dinero (AML) y el cumplimiento hacia operaciones cada vez más autónomas, con profesionales humanos que pasan del trabajo investigativo rutinario a la supervisión de sistemas impulsados por IA. La empresa describió esta tendencia en un nuevo informe, "The Rise of the AI Security Workforce: How Agentic AI Is Redefining Cybersecurity, AML & Compliance", que examina cómo los sistemas autónomos de IA están transformando las funciones de seguridad y cumplimiento tanto en Web2 como en Web3.

A diferencia de las herramientas de IA convencionales, la IA agéntica puede gestionar procesos de múltiples pasos, recuperar y sintetizar información, interactuar con sistemas externos y realizar acciones con poca o ninguna intervención humana, según CertiK. En un escenario de ciberseguridad, un agente podría investigar un inicio de sesión anómalo, correlacionar datos del dispositivo y de inteligencia de amenazas, concluir que una cuenta representa un riesgo y suspenderla, manteniendo un registro de cada acción que realiza.

El informe identifica tres fuerzas que impulsan la adopción: la velocidad acelerada de los ciberataques y el lavado de dinero, la escasez persistente de profesionales en ciberseguridad y delitos financieros, y la expansión de los requisitos regulatorios. CertiK señala que las multas AML superaron los 900 millones de dólares en el primer semestre de 2025, lo que añade presión a las organizaciones para escalar sus operaciones de cumplimiento sin depender únicamente de personal adicional. En conjunto, estas presiones describen una brecha de capacidad — amenazas y obligaciones que se aceleran por un lado, una oferta persistentemente insuficiente de especialistas por el otro — que ayuda a explicar por qué las organizaciones buscan automatizar la supervisión en lugar de simplemente ampliar la plantilla.

En entornos Web2 tradicionales, los sistemas agénticos pueden clasificar alertas de forma autónoma, evaluar vulnerabilidades, monitorear el comportamiento de identidad y acceso, y verificar continuamente los sistemas frente a los controles de ciberseguridad. En los flujos de trabajo AML, pueden reevaluar alertas de transacciones, realizar la debida diligencia de clientes, construir grafos de relaciones y preparar informes de actividades sospechosas para revisión humana. Los equipos de cumplimiento también pueden desplegar agentes de IA para monitorear cambios regulatorios, identificar políticas internas afectadas y realizar auditorías continuas en lugar de depender de revisiones periódicas. El hilo conductor de estos ejemplos es el paso de la revisión periódica hacia la operación continua, con humanos que revisan el resultado de los agentes en lugar de ejecutar cada paso ellos mismos.

Las aplicaciones Web3 elevan capacidades y riesgos

CertiK identifica Web3 como un ámbito donde la IA agéntica puede tener un impacto particularmente significativo, porque las transacciones blockchain son irreversibles y las respuestas de seguridad a menudo deben ocurrir en cuestión de minutos o incluso segundos. Los sistemas de IA pueden asistir en la auditoría de contratos inteligentes, detectar patrones de exploit en tiempo real y, enpliegues avanzados, activar medidas de protección como pausas de contratos o circuit breakers. También pueden reconstruir rutas complejas de ataque tras un exploit y generar análisis técnicos posteriores al incidente.

El informe además destaca las capacidades AML autónomas en cadena, incluyendo el rastreo de fondos en tiempo real, el agrupamiento dinámico de direcciones y el análisis cross-chain. Los sistemas de cumplimiento avanzan cada vez más hacia la puntuación de riesgo Know-Your-Address y Know-Your-Transaction previa a la liquidación, lo que permite identificar la posible exposición a actividades ilícitas antes de que las transacciones se completen. El efecto práctico es que el riesgo se manifiesta antes de la liquidación, y no después de que los fondos ya se hayan movido.

Al mismo tiempo, CertiK advierte que una mayor autonomía introduce nuevos riesgos. Los agentes de IA pueden producir evaluaciones incorrectas, los atacantes pueden explotar o manipular sistemas agénticos, y las preguntas sobre responsabilidad siguen sin resolverse cuando las acciones autónomas causan daño. El informe recomienda límites de autoridad definidos, pistas de auditoría integrales, pruebas adversarias regulares y un responsable humano designado por cada agente de IA.

CertiK concluye argumentando que las organizaciones deben tratar la IA agéntica como un rol dentro de la fuerza laboral y no simplemente como otra herramienta de software. A medida que los sistemas de IA asumen más responsabilidades operativas, supervisar su comportamiento y preservar la evidencia de sus decisiones está emergiendo por sí mismo como una función de cumplimiento diferenciada. Para los lectores que siguen esta tendencia, los puntos aún sin resolver del propio informe — cómo se asigna la responsabilidad cuando las acciones autónomas causan daño, y si las salvaguardas recomendadas se convierten en práctica estándar — son los desarrollos concretos a observar.

Este artículo se elaboró a partir de una publicación original de Metaverse Post.