¿Ha pensado que, con el crecimiento excepcionalmente rápido de esta tecnología, los riesgos ocultos de los agentes de IA pueden tener tanto impacto en nuestras vidas como la propia tecnología de IA? En 2025, alrededor del 25 % de las empresas que utilizan IA generativa lanzarán sus propios proyectos piloto de IA agencial. Por lo tanto, el número de herramientas «autónomas» basadas en IA aumentará exponencialmente.
Sin embargo, ¿está la tecnología lo suficientemente avanzada como para impulsar tales avances? Algunas de estas soluciones fracasarán inevitablemente debido a errores, debilidades y una planificación deficiente. Entonces, ¿qué pasará con las empresas que utilicen estas herramientas?
Hoy hablaremos de todos estos temas y ofreceremos algunos ejemplos reales de fallos ocultos en los agentes de IA identificados por el equipo de QAwerk durante nuestras búsquedas de errores y pruebas de agentes de IA.
Comprender la IA agencial: por qué es importante
Comencemos por definir exactamente qué es la IA agencial y cómo se utiliza hoy en día. En esencia, los agentes de IA son sistemas autónomos que perciben su entorno y toman decisiones o realizan acciones para alcanzar un objetivo específico. En teoría, solo deberían requerir una intervención humana mínima, como realizar una consulta o dar una orden específica.
La demanda de este tipo de herramientas es enorme. Hoy en día, cualquiera puede crear variaciones básicas de ellas con un esfuerzo mínimo utilizando modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT o Gemini. Según un informe de Deloitte, las empresas han invertido más de 2000 millones de dólares en IA agencial durante los últimos dos años, y siguen haciéndolo. Es fácil comprender la popularidad de estos sistemas si se tienen en cuenta las ventajas que ofrecen, como por ejemplo:
- Aumento de la productividad mediante la automatización
- Optimización de los flujos de trabajo
- Ofrecer asistencia multilingüe las 24 horas del día, los 7 días de la semana
- Aumento de la velocidad de respuesta
- Mejora de la personalización
- Ahorro de costes gracias a la optimización y la automatización
- Proporcionar información valiosa basada en el análisis de datos
Sin embargo, también hay que tener en cuenta la importante cuestión de las limitaciones de los agentes de IA, así como problemas como las alucinaciones de la IA, el sesgo de los datos y la falta de transparencia.
5 fallos ocultos en agentes de IA encontrados en aplicaciones de la vida real
Como expertos en pruebas, nuestros equipos llevaron a cabo múltiples controles de calidad de aplicaciones populares utilizando métricas específicas de evaluación de agentes de IA y evaluando las soluciones desde un punto de vista técnico. A continuación, ofrecemos algunos ejemplos de problemas tecnológicos críticos e importantes que presentan estas herramientas. Estos fallos ocultos en los agentes de IA afectan al rendimiento, pero también podrían tener implicaciones más amplias al crear vulnerabilidades para los ataques.
PocketPal AI (Android)
Un problema crítico que descubrimos durante el análisis de errores de PocketPal, un asistente de flujo de trabajo para equipos basado en IA para Android, es que la aplicación entra en un estado de carga infinita al cambiar el modelo en Benchmark.
Ahora bien, el impacto directo es que el usuario se siente frustrado por el flujo de UX defectuoso. Esto daña la reputación de la marca del desarrollador y reduce el número de descargas de la aplicación. Sin embargo, la situación se complica mucho más cuando tenemos en cuenta los riesgos ocultos de los agentes de IA autónomos en este caso:
- En realidad, es probable que este error se deba a problemas en el proceso de referencia/agente, una llamada asíncrona sin resolver o un caso extremo de backend/API. Tenga en cuenta que el agente en sí mismo puede estar bien, pero los «fallos de IA» invisibles son problemas de coordinación o del estado de la interfaz de usuario.
- Este error específico puede crear una laguna para las fugas de recursos y provocar una falta directa de observabilidad. Por lo tanto, un problema aparentemente relacionado con la experiencia de usuario crea varias vulnerabilidades de seguridad del agente de IA.
- Este problema específico será difícil de resolver porque es posible que no se informe de él, ya que los usuarios creen que se trata de un fallo temporal y abandonan la aplicación por frustración. También puede interferir en las técnicas de depuración de agentes de IA porque los registros no lo reflejan con precisión.
Fiscal.ai (SaaS)
Nuestro análisis de errores de Fiscal.ai puso de manifiesto varios problemas que los evaluadores de QAwerk lograron identificar. Se trata de un producto SaaS basado en IA diseñado para ayudar a las empresas a acelerar la toma de decisiones mediante la automatización del análisis y la previsión de datos financieros. Uno de los principales problemas que descubrimos es que el chat Copilot que se elimina sigue estando accesible y activo para enviar mensajes.
Puede que esto no parezca un gran problema para el usuario. De hecho, muchos ni siquiera lo notarán. Sin embargo, tiene graves implicaciones en el contexto de los fallos ocultos en los agentes de IA.
- Básicamente, el error significa que tienes un «chat fantasma» que no aparece en ninguna parte, pero que existe y permanece activo dentro de un sistema que tiene acceso a datos financieros, paneles de control y análisis de nivel institucional.
- Esto crea una serie de riesgos de cumplimiento y seguridad, lo que hace que la organización que utiliza la plataforma de IA sea vulnerable tanto a sanciones como a ataques adversarios contra los agentes de IA.
- El chat puede contener información confidencial que el usuario quería eliminar, pero que sigue siendo accesible. Esto supone una amenaza directa para la privacidad de los datos e incumple múltiples normativas.
- El hecho de que el chat sea difícil de detectar hace que sea difícil identificar el error y puede interferir en las auditorías financieras, que son obligatorias para muchos de los usuarios de la plataforma.
Flexi AI Tutor (SaaS)
Flexi AI Tutor es un agente de IA que ayuda a estudiantes y profesores ofreciendo asistencia para compartir conocimientos sobre múltiples materias. Llevamos a cabo una evaluación exhaustiva de Flexi AI Tutor y descubrimos algunos errores, algunos de ellos críticos. Un problema importante era que el error en el tamaño de la foto del perfil se mostraba en el navegador en lugar de en la interfaz de la aplicación.
Un error como este afecta a la experiencia del usuario al introducir inconsistencias en la interfaz. Es molesto, pero no parece esencial. Sin embargo, al igual que los fallos ocultos de los agentes de IA, este indica una interrupción en algún punto del flujo del usuario y la integración de herramientas. Dependiendo de su causa exacta, las implicaciones de este error podrían ser:
- El paso de validación del cliente podría omitirse o no realizarse con suficiente antelación en la interfaz de usuario. Por lo tanto, lo gestiona el navegador. Si el problema es que el front-end no intercepta las cargas de archivos grandes, el back-end podría rechazarlas, pero esto afectaría al rendimiento y provocaría retrasos. Estos problemas afectan al uso de la memoria y a la velocidad de carga de la página.
- Las cargas grandes fallidas pueden provocar cambios parciales en el estado y crear referencias de imágenes de perfil dañadas. Esto causará fallos en las imágenes y comprometerá la integridad del sistema. Es cierto que este riesgo es menor si la solución tiene una arquitectura moderna de «cargar → validar → guardar metadatos».
TwinMind (SaaS)
Durante nuestro análisis de errores de TwinMind, un asistente de IA diseñado para mejorar el aprendizaje y la productividad mediante transcripciones en tiempo real y sugerencias inteligentes, encontramos un problema crítico. La aplicación utiliza el micrófono como fuente de datos principal y no deja de capturar incluso si se deniega el permiso para utilizar el micrófono. El usuario debe reiniciar el navegador porque la aplicación no gestiona el rechazo.
Desde el punto de vista de la experiencia del usuario, esto hace que la aplicación no parezca realmente «inteligente». Las denegaciones de permisos son habituales, por lo que su frecuencia puede llevar a un estado sin salida del que la aplicación no puede recuperarse. Sin embargo, también hay una capa más profunda relacionada con los riesgos de seguridad de los agentes de IA:
- Algunos lugares (por ejemplo, escuelas u oficinas corporativas) requieren bloquear los micrófonos por motivos de privacidad. Por lo tanto, la aplicación crea una brecha en el sistema que podría pasar desapercibida.
- Desde el punto de vista técnico, este es un ejemplo clásico de fallos ocultos en los agentes de IA como un problema de transición de estado no gestionado. Afecta a los subsistemas de IA en tiempo real y configura flujos WebRTC y nodos de gráficos de audio, pero los subprocesos de trabajo nunca se detienen correctamente. Esto es una fuente de posibles fugas.
Answer.AI (iOS)
Realizamos un análisis de errores de Answer.ai, una aplicación para iOS que básicamente actúa como un sencillo tutor de IA que te ayuda con la investigación. Esto nos llevó a descubrir un error peculiar, cuando el usuario no puede hacer una pregunta de varias frases mientras chatea con el «tutor» porque la aplicación borra los datos y solo responde a la última frase.
Sin duda, es uno de los problemas más molestos que puede tener una herramienta de este tipo, y es probable que los usuarios abandonen la aplicación por frustración. Sin embargo, hay más aspectos que tener en cuenta en relación con los riesgos similares de los agentes de IA:
- La solución puede producir resultados incorrectos, lo que puede afectar a las decisiones del usuario.
- El usuario puede suponer que las respuestas incompletas se deben a una falta de comunicación y no a un truncamiento.
- Al no haber ninguna señal de error, la calidad del rendimiento se degrada gradualmente.
- La IA proporciona respuestas erróneas o de escaso valor.
Riesgos ocultos adicionales de los agentes de IA
Podríamos dividir los riesgos de los agentes de IA en dos categorías: problemas técnicos y el impacto socioeconómico de los sistemas de IA autónomos. Esta última incluye:
- Gobernanza y cumplimiento de la IA: si hacemos que la IA sea autónoma, también debemos asegurarnos de que no se convierta en un poder caótico que alimente la anarquía. Por lo tanto, los sistemas autogestionados requieren una gobernanza y una regulación estrictas. Sin embargo, aún no disponemos de tales sistemas y legislación. Existe la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, pero es solo el primer paso hacia unos marcos normativos adecuados que puedan regular el uso y el impacto de los agentes de IA.
- Falta de transparencia: El principal problema aquí es que a veces no entendemos exactamente cómo la IA llega a conclusiones específicas. Esto hace que el usuario sea vulnerable a aceptar las alucinaciones de la IA como verdad o a ser engañado por problemas invisibles de la IA. La solución podría ser introducir la supervisión «human-in-the-loop» (con intervención humana). Sin embargo, sigue existiendo el problema del «pensamiento» autónomo de la máquina y su capacidad para limitar la información proporcionada al supervisor humano. Ya hay estudios que demuestran la capacidad de la IA para fingir alineación y engañar abiertamente a los usuarios.
- Directrices éticas: Las implicaciones sociales de los riesgos de los agentes de IA se derivan de la falta de directrices éticas para las máquinas. No debemos olvidar que son en gran medida como niños, que no tienen ningún conocimiento de la moral y la ética desde su nacimiento. Por lo tanto, para mitigar este riesgo es necesario establecer directrices éticas claras que los agentes de IA deben cumplir. Estas directrices deben incluir la priorización de los derechos humanos, la privacidad y la responsabilidad.
- Reacción social: Uno de los principales riesgos ocultos de los agentes de IA proviene en realidad de las personas, no de la IA. La implementación generalizada de esta tecnología puede conducir tanto a una dependencia excesiva como al rechazo debido a la pérdida de poder. De ahí surge la idea de que «la IA te quitará el trabajo», mientras que la dependencia puede provocar la preocupación de que los seres humanos se vuelvan perezosos y menos capaces intelectualmente. Ambos son extremos poco realistas. Sin embargo, su existencia demuestra que debemos implementar un programa de educación pública sobre la inteligencia artificial y, lo que es más importante, sobre las limitaciones de los agentes de IA, para que las personas comprendan mejor esta innovación tecnológica.
Conclusión: cómo mitigar los riesgos y las limitaciones de los agentes de IA
Es difícil predecir el futuro de los agentes de IA y los sistemas autónomos, pero una cosa es segura: cada vez habrá más. A medida que crece la demanda, también aumentan las expectativas de los usuarios. Por lo tanto, para lanzar una herramienta competitiva, deberá asegurarse de que no presente ningún problema, incluidos fallos de IA ocultos. Para lograrlo, necesitará pruebas manuales o automatizadas de los agentes de IA realizadas por profesionales con experiencia.
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Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los riesgos y fallos de los agentes de IA?
Los riesgos ocultos más comunes de los agentes de IA tienen que ver con:
- Seguridad: comprometida por la inyección de comandos; seguridad deficiente del diseño de la aplicación; divulgación de información confidencial; riesgos de la cadena de suministro.
- Fiabilidad: objetivos erróneos; comprobaciones de terminación deficientes; uso incorrecto de las herramientas; fallos de coordinación en sistemas multiagente.
- Seguridad y ética: adulación; exceso de cumplimiento; comportamientos engañosos.
- Nivel operativo: deterioro del contexto y errores compuestos; dependencia excesiva por parte de los usuarios humanos.
¿Cómo proteger un agente de IA?
Trate estas soluciones como superficies de ejecución de código de alto riesgo e implemente estrategias sólidas de prueba de agentes de IA desde el principio. También debe proteger el sistema contra la inyección de comandos mediante la implementación de políticas estrictas de AIM y privilegios mínimos, y el aislamiento del contenido externo. Utilice la intervención humana como defensa final para minimizar los riesgos.
También puede reducir las vulnerabilidades de seguridad de los agentes de IA mediante la segmentación, lo que significa utilizar subagentes más pequeños y especializados con permisos limitados.
¿Cuáles son las desventajas de los agentes de IA?
Las principales desventajas y limitaciones de los agentes de IA son las siguientes:
- Requieren una supervisión constante debido a las dificultades para reproducir los resultados.
- Existen fallos complejos y ocultos en los agentes de IA que pueden provocar errores en cadena en todo el sistema.
- Las técnicas de depuración de los agentes de IA pueden ser costosas debido a su complejidad.
- Los riesgos de seguridad de los agentes de IA son difíciles de superar con el nivel actual de tecnología.
- La adulación y el exceso de confianza pueden confundir a los usuarios y llevarlos a tomar decisiones erróneas.
¿Cuál es el impacto de los fallos de los agentes de IA?
El impacto de los fallos ocultos en los agentes de IA puede variar desde la erosión de la confianza en la marca y la disminución de las descargas de aplicaciones hasta graves violaciones de la seguridad y la privacidad que causan daños por valor de millones. Algunos de los riesgos comunes a los que hay que prestar atención son:
- Daños a los usuarios debido a acciones o contenidos erróneos.
- Fugas de datos debido a herramientas inseguras o inyección de comandos.
- Pérdidas operativas debido a bucles y objetivos erróneos.
¿Cómo detectar los fallos ocultos de los agentes de IA?
Es esencial realizar pruebas exhaustivas de los agentes de IA y supervisar continuamente los resultados. Puede utilizar las directrices de prueba de los modelos de IA para hacerse una idea más clara de cómo auditar los agentes de IA o ponerse en contacto directamente con los expertos de QAwerk para que le ayuden a seleccionar las estrategias de prueba de agentes de IA más eficaces.
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