El 42% de las empresas deja alertas de seguridad sin investigar por falta de capacidad operativa

Los equipos de operaciones de seguridad y redes afrontan una creciente brecha entre su capacidad para detectar amenazas y los recursos disponibles para gestionarlas. Según el informe “2026 State of AI Agents in Security and Network Operations”, elaborado por Cybersecurity Insiders con el apoyo de Netskope, el 42% de las organizaciones deja alertas, casos o tickets sin investigar debido a limitaciones operativas. Además, el 24% reconoce que datos sensibles, sistemas o usuarios permanecen expuestos durante más tiempo del necesario.

El estudio pone de manifiesto la presión creciente sobre estos departamentos. El 81% de los equipos afirma que su carga de trabajo aumentó durante el último año, mientras que únicamente el 11% asegura ser capaz de mantener ese ritmo de forma constante.

 

La detección avanza más rápido que la respuesta

Los resultados revelan que las organizaciones han logrado importantes avances en monitorización y detección de amenazas, pero siguen encontrando dificultades para responder y resolver incidentes con la misma eficacia. El 60% de los encuestados considera que su capacidad de detección ha mejorado durante los dos últimos años, frente al 49% que percibe progresos en los procesos de respuesta y resolución.

Esta diferencia se traduce en mayores retrasos operativos. El 40% de las organizaciones asegura que tarda más de lo previsto en resolver los incidentes, mientras que el 45% relaciona el agotamiento profesional, la rotación de personal o las vacantes sin cubrir con las limitaciones de capacidad existentes en sus equipos.

A esta situación se suma la fragmentación tecnológica. Solo el 9% considera que sus herramientas de seguridad y redes están altamente integradas, mientras que el 51% identifica la dispersión de la información como el principal obstáculo para gestionar incidencias de manera eficiente.

Ante este escenario, las organizaciones comienzan a explorar el potencial de los agentes de inteligencia artificial para automatizar determinadas tareas y ampliar la capacidad operativa de los equipos. Actualmente, el 29% ya utiliza agentes de IA en entornos productivos, mientras que el 56% valora esta tecnología como una forma de reforzar los recursos disponibles. Además, el 47% prevé incorporarlos a flujos de trabajo específicos durante el próximo año.

Sin embargo, la confianza en su gestión sigue siendo limitada. Solo el 9% de las organizaciones afirma tener una confianza muy alta en su capacidad para gobernar agentes de IA, mientras que el 45% reconoce tener poca o ninguna confianza en este ámbito.

La prudencia también se refleja en el nivel de autonomía que las empresas están dispuestas a conceder a estas herramientas. El 68% rechaza que los agentes puedan ejecutar cambios operativos sin supervisión: un 38% se opone completamente y un 30% únicamente lo permitiría con aprobación humana previa.

 

El triaje emerge como el principal caso de uso

El informe identifica la clasificación y priorización de alertas como una de las áreas con mayor potencial para la adopción inicial de agentes de IA. El 46% de los profesionales considera que esta actividad consume una parte importante del trabajo manual diario y el mismo porcentaje se muestra cómodo delegándola a un agente inteligente. Además, el 48% espera obtener un valor significativo de esta aplicación.

Este enfoque permite automatizar la organización de casos y la recopilación de evidencias sin necesidad de otorgar acceso a funciones críticas o capacidades para modificar sistemas, lo que reduce los riesgos asociados a una automatización excesiva.

Pese al creciente interés, la adopción todavía es incipiente. Más de la mitad de las organizaciones, concretamente el 53%, se encuentra evaluando o probando este tipo de tecnologías, mientras que apenas un 7% ha extendido el uso de agentes de IA a múltiples procesos operativos.

El estudio concluye que la eficacia de los agentes depende en gran medida de su acceso a información contextual fiable y de un marco de gobernanza bien definido. El 55% de los encuestados considera prioritario que los agentes puedan compartir contexto entre herramientas y equipos, mientras que el 51% reclama integraciones abiertas con los sistemas existentes y el 46% apuesta por implantar modelos comunes de gobierno y supervisión.

Entre las recomendaciones incluidas en el informe figuran asignar identidades y permisos limitados a cada agente, mantener trazabilidad completa de evidencias y acciones, exigir aprobación humana para cambios de alto impacto y definir claramente quién puede suspender la actividad del agente o gestionar la recuperación ante errores.