El área comercial armó en Copilot Studio un agente que responde consultas de clientes y lo conectó a la carpeta de propuestas. Finanzas probó otro que lee facturas desde el correo. Nadie en TI sabe cuántos agentes hay funcionando, con qué permisos ni quién responde si uno entrega un dato que no debía.
Desplegar agentes de IA en la empresa con seguridad depende menos de la herramienta que de unas pocas reglas acordadas antes del primer piloto: qué agentes existen, qué datos pueden tocar, quién los aprueba y cómo se vigilan una vez en producción. Abajo va nuestra propuesta de gobierno de IA mínimo para una empresa chilena mediana que ya usa Microsoft 365 y está empezando a probar agentes. No es un marco completo; es lo que pediríamos antes de dejar un agente suelto con datos reales.
Por qué un agente necesita más gobierno que un chat
Un asistente de chat responde preguntas. Un agente actúa: consulta sistemas, lee documentos, envía correos o actualiza registros, muchas veces sin que una persona revise cada paso. Y eso cambia el riesgo.
Un usuario que se equivoca afecta su bandeja. Un agente mal configurado con acceso a todo SharePoint repite el error cientos de veces al día. Y cuando algo sale mal, la primera pregunta de auditoría (quién hizo esto) no tiene respuesta si el agente funciona con la cuenta de un usuario o con una clave compartida.
Microsoft lo plantea de forma directa en su guía de gobierno de agentes del Cloud Adoption Framework: cada agente debe operar con una identidad propia, para que sus acciones se puedan atribuir y controlar, y las políticas deben aplicarse igual sin importar dónde se construyó el agente. Sobre la arquitectura técnica para integrar agentes en sus sistemas, escribimos una guía para líderes de TI.
Regla 1: un inventario de agentes y de usos
Lo primero es saber cuántos agentes hay. Sirve una lista viva con, al menos, estos datos por agente:
- nombre y propósito en una frase;
- dueño de negocio y responsable técnico;
- plataforma donde corre (Copilot Studio, Microsoft Foundry, una herramienta de terceros);
- sistemas y fuentes de datos a los que accede;
- si solo consulta o si también puede ejecutar acciones;
- fecha de aprobación y de la próxima revisión.
En el ecosistema Microsoft, esa lista ya no tiene que armarse a mano. Microsoft Agent 365, disponible de forma general desde el 1 de mayo de 2026, funciona como registro central de agentes en el centro de administración de Microsoft 365. Según la documentación de integración con Foundry, el registro incluye agentes creados en Foundry y en Copilot Studio, los que registran los administradores y también los agentes no declarados que detecta en el tenant. Para ver ese inventario basta con el rol de AI Reader; aplicar controles de seguridad a los agentes requiere las licencias de Microsoft Entra Agent ID, según explica Microsoft en sus preguntas frecuentes sobre el registro.
Si no usa estas herramientas, una planilla compartida sirve. Lo que no sirve es una lista que nadie actualiza desde el piloto.
Regla 2: qué datos puede usar cada agente
Importa menos qué modelo usa el agente que a qué información llega. Recomendamos clasificar los datos en tres o cuatro niveles y decidir, para cada nivel, si un agente puede usarlos:
| Tipo de dato | Ejemplos | Regla sugerida para agentes |
|---|---|---|
| Público | Catálogo, preguntas frecuentes, web | Permitido |
| Interno | Procedimientos, actas, políticas | Permitido con acceso según el usuario |
| Confidencial | Propuestas, contratos, márgenes | Solo agentes aprobados y con permisos acotados |
| Datos personales sensibles | Salud, remuneraciones, datos biométricos | Prohibido salvo evaluación previa y autorización expresa |
La tabla después hay que llevarla a configuración. Las etiquetas de confidencialidad de Microsoft Purview, que los agentes heredan y respetan, y las políticas de prevención de pérdida de datos pueden impedir que un agente acceda o comparta contenido sensible, según la documentación de seguridad de Agent 365. Antes de conectar un agente a SharePoint, revise los permisos de los sitios. El agente ve lo mismo que el usuario o la identidad con que corre, y en muchas empresas eso es bastante más de lo que alguien autorizaría a conciencia. Si su organización quiere conectar modelos a información sensible, en este artículo sobre Azure OpenAI y datos sensibles detallamos qué protege la plataforma y qué no.
Regla 3: un circuito de aprobación proporcional al riesgo
Mandar cada agente a un comité es la forma más rápida de que la gente deje de pedir permiso. Un agente que responde dudas sobre el reglamento interno no tiene el mismo riesgo que uno que aprueba reembolsos. Proponemos tres niveles:
- Riesgo bajo: consulta información pública o interna y no ejecuta acciones. Basta con la aprobación del dueño de negocio y su registro en el inventario.
- Riesgo medio: accede a datos confidenciales o ejecuta acciones reversibles (crear un borrador, abrir un ticket). Requiere además revisión de TI y seguridad.
- Riesgo alto: usa datos personales sensibles, toma decisiones que afectan a personas o ejecuta acciones difíciles de revertir. Requiere evaluación de impacto, revisión legal y supervisión humana definida.
Para el nivel alto hay además una obligación legal. La Ley 21.719 exige una evaluación de impacto en protección de datos antes de iniciar un tratamiento que probablemente genere un alto riesgo para los titulares. También reconoce el derecho a no ser objeto de decisiones basadas únicamente en tratamiento automatizado, incluida la elaboración de perfiles, cuando producen efectos jurídicos o afectan significativamente a la persona. Incluso en las excepciones que admite la ley, el responsable debe asegurar explicación e intervención humana. Un agente que preselecciona candidatos o evalúa solicitudes de crédito entra en este caso.
Regla 4: identidad, permisos mínimos y un responsable
Cada agente en producción debería tener una identidad propia, no la cuenta de quien lo creó ni una clave de API pegada en un archivo de configuración. Con Microsoft Entra Agent ID, los agentes reciben identidades a las que se pueden aplicar acceso condicional, revisiones de acceso y flujos de ciclo de vida, igual que a un usuario.
Desde el primer día recomendamos:
- Asignar un patrocinador o dueño a cada agente. Entra Agent ID contempla esa figura para que siempre haya una persona a cargo durante todo el ciclo de vida del agente.
- Dar fecha de vencimiento a los accesos. Un piloto que terminó en marzo no debería seguir leyendo la carpeta de finanzas en octubre.
Regla 5: monitoreo y una salida de emergencia
Después de aprobado, el agente hay que mirarlo en producción. Microsoft Purview, en su versión actual de Data Security Posture Management, incluye una vista de observabilidad de IA que muestra los agentes con actividad en los últimos 30 días y destaca actividades riesgosas como sobreexposición de datos o exfiltración.
Con o sin esas herramientas, defina tres cosas:
- qué registros se guardan (consultas, respuestas, acciones ejecutadas) y por cuánto tiempo;
- quién revisa esos registros y con qué frecuencia;
- cómo se desactiva un agente en minutos si empieza a fallar, y quién tiene la autoridad para hacerlo.
Qué dice la regulación chilena hoy
Chile todavía no tiene una ley de inteligencia artificial. El proyecto que regula los sistemas de IA (boletín 16821-19) fue despachado por la Cámara y sigue en segundo trámite en el Senado, con un enfoque de clasificación por niveles de riesgo inspirado en el reglamento europeo. El texto puede cambiar bastante antes de aprobarse, así que no conviene diseñar procesos en torno a él todavía.
Lo que sí aplica a los agentes que tratan datos personales es la Ley 21.719, cuya entrada en vigencia está fijada para el 1 de diciembre de 2026. El Gobierno presentó un proyecto para postergarla al 1 de diciembre de 2027, que sigue en tramitación. Mientras no se publique una ley que la modifique, la fecha vigente es la de 2026, y las obligaciones de fondo no cambian con el calendario.
Preguntas frecuentes
¿Necesito Microsoft Agent 365 para gobernar mis agentes?
No. Las reglas de este artículo se pueden aplicar con una planilla y procesos claros. Agent 365 facilita el inventario y los controles cuando la cantidad de agentes crece.
¿Quién debería aprobar un agente nuevo?
Depende del riesgo. Para agentes de consulta basta con el dueño de negocio. Si hay datos sensibles o decisiones sobre personas, deben participar TI, seguridad y el área legal.
¿Un agente que solo consulta documentos también necesita gobierno?
Sí, aunque más liviano. Debe estar en el inventario, con un dueño, y acceder solo a los documentos que el usuario puede ver.
Cómo lo trabajamos en Disrupsoft
Partimos por identificar qué procesos conviene resolver con IA y qué datos necesitan de verdad. Luego diseñamos la solución, la implementamos en Azure y la seguimos ajustando en producción. Si su equipo necesita formarse en el marco de gobierno, nuestro curso de Gobierno y Ética de IA cubre IA responsable, auditoría y un plan de cumplimiento a 0, 6 y 12 meses. Y si está por desplegar su primer agente, revise nuestro servicio de Azure IA y conversemos antes de conectarlo a datos reales.
