IBM presentó durante TechXchange 2026 un conjunto de herramientas para dar identidad y control a los agentes de inteligencia artificial que operan dentro de sistemas empresariales. El objetivo es que las organizaciones sepan en todo momento quién responde por cada agente, qué puede hacer y hasta dónde llega su autoridad dentro de las plataformas corporativas.
La compañía busca resolver un problema que crece junto con la adopción de IA en las empresas: los agentes actúan en distintos equipos, plataformas y nubes, y sin una identidad verificada resulta difícil rastrear sus acciones o limitar su acceso.
Para eso, la compañía combinó descubrimiento de agentes, identidades verificadas, controles de acceso y evaluación de desempeño en un mismo modelo operativo.
Qué significa dar identidad a los agentes de inteligencia artificial
Los agentes de IA forman parte de una categoría en expansión de identidades no humanas, junto con aplicaciones y servicios. Según explicó IBM, a medida que estos agentes comienzan a actuar dentro de los sistemas empresariales, “las empresas necesitan un registro claro de quién es responsable de cada agente y qué autoridad se le ha otorgado”.
Dar identidad a un agente de IA consiste en establecer un registro verificable que indique quién lo creó, qué función cumple y qué nivel de acceso tiene autorizado.
Esta trazabilidad permite delegar tareas a los agentes sin perder control sobre sus acciones, algo que se vuelve indispensable cuando operan en distintas nubes o plataformas de forma simultánea.
Para lograrlo, IBM integró HashiCorp Vault, su sistema de gestión de secretos y credenciales, con una capa de identidad gobernada para agentes. Esta combinación, de acuerdo con la compañía, ayuda “a las organizaciones a delegar trabajo con autoridad y responsabilidad definidas”.
Credenciales y accesos: el punto crítico de seguridad
Identificar a un agente es apenas el primer paso. La empresa de tecnología y consultoría advirtió que las empresas también deben controlar las credenciales que cada agente utiliza para acceder a bases de datos, aplicaciones y servicios en la nube, así como el tiempo durante el cual esas credenciales permanecen activas.
La compañía fue directa respecto al riesgo que implica no hacerlo: “Un agente con una credencial de larga duración y con privilegios excesivos puede poner en riesgo los sistemas y los datos si se ve comprometido o actúa fuera de la tarea para la que fue diseñado”.
HashiCorp Vault aborda este riesgo mediante secretos administrados de forma centralizada, rotación automatizada de credenciales y generación dinámica de accesos que vencen o pueden revocarse.
Estas capacidades reducen el tiempo en que una credencial expuesta sigue siendo utilizable y restringen el acceso únicamente a los permisos configurados para cada rol.
Los controles, según IBM, no se limitan a la autenticación inicial. Si un agente intenta recuperar información o ejecutar acciones fuera de lo aprobado, el sistema puede denegar el acceso y revocar la sesión en tiempo real para evitar actividades no autorizadas.
Visibilidad total: cómo gestionar agentes en múltiples plataformas
Saber qué es un agente no alcanza si una organización no puede ver todos los agentes que tiene en funcionamiento, sin importar dónde fueron desarrollados. Para cubrir ese vacío, IBM watsonx Orchestrate opera en todo el ecosistema de IA y no dentro de la plataforma de un único proveedor.
Esto le permite ofrecer a las organizaciones un único lugar desde el cual descubrir, proteger y evaluar todos sus agentes. La herramienta funciona en conjunto con los controles de credenciales de Vault y con Agent Identity para autorizar y auditar las acciones de los agentes, además de revocar rápidamente la confianza y las credenciales cuando cambia el nivel de riesgo.
Integración con los sistemas de negocio existentes
Una vez autorizados para usar las API y herramientas de una compañía, los agentes necesitan comprender qué infraestructura ya existe, cómo se conectan los distintos sistemas y qué elementos pueden reutilizar sin generar conflictos. IBM Integration Intelligence Hub aporta ese contexto mediante su Unified Context Engine.
Esta capa de conocimiento permite que los agentes resuelvan problemas como mensajes atascados o implementen una API aprovechando lo que ya está disponible en la infraestructura de la empresa, en lugar de construir soluciones desde cero.
