(Cómo evitar la combinación peligrosa en sistemas de IA)

En un reciente análisis del investigador Simon Willison llamado “The lethal trifecta for AI agents: private data, untrusted content, and external communication”, se alerta sobre una peligrosa combinación de capacidades en agentes de IA que puede derivar en fugas de información crítica[1]. Este fenómeno, conocido como trifecta letal, cobra especial relevancia cuando hablamos de agentes de IA inseguros, sistemas que, por diseño o configuración descuidada, combinan tres factores que los vuelven vulnerables al ataque.

A continuación, te explicamos qué es esta trifecta, por qué ocurre, datos recientes del campo y qué debes hacer para protegerte.

¿Qué es la “trifecta letal” en agentes de IA?

La expresión trifecta letal se refiere a la combinación de acceso a datos privados, exposición a contenido no confiable, y capacidad de comunicación externa en un agente de IA.
Cuando estas tres condiciones se dan al mismo tiempo, los agentes de IA inseguros pueden ser utilizados por un atacante para extraer información sensible o realizar acciones indeseadas.

1. Acceso a datos privados

Un primer elemento es que el agente de IA tenga acceso a datos que deberían permanecer confinados, ya sea correos electrónicos, documentos internos, repositorios privados o información personal.
Cuando este acceso existe, la superficie de ataque crece significativamente.

2. Exposición a contenido no confiable

El siguiente componente es permitir que el agente ingiera o procese contenido externo o controlado por un tercer actor, sin un filtro adecuado. Esto puede incluir páginas web, correos electrónicos, entradas de usuarios o imágenes con instrucciones ocultas.
Este mecanismo permite a un atacante “inyectar” órdenes dentro de contenido que el agente procesará, lo que se vincula al concepto de inyección de prompts.

3. Comunicación externa

El tercer factor es la capacidad de que el agente envíe datos o resultados fuera del entorno controlado, por ejemplo mediante peticiones HTTP, envío de enlaces, creación de archivos descargables o incluso interacción con APIs externas.
Cuando se combinan estos tres elementos, el escenario es especialmente crítico.

¿Por qué los agentes de IA inseguros surgen con facilidad?

La explicación radica en cómo los sistemas de IA y herramientas de integración están evolucionando.

• Muchos desarrolladores permiten que un agente pueda “usar herramientas” (como lectura de archivos, navegación web, envío de solicitudes) para extender su utilidad.
• Sin embargo, al habilitar accesos a datos internos, ingestión de contenido externo y posibilidad de comunicación libre, se potencia el riesgo de exfiltración.
• Los agentes de IA inseguros surgen cuando no se mitigan adecuadamente las fronteras entre contenido confiable e inhóspito, ni se restringen las salidas hacia el exterior.

Una frase clave del informe dice:

“Any time you ask your LLM system to summarize a web page … there’s a chance that the content you are exposing it to might contain additional instructions which cause it to do something you didn’t intend.”

En la práctica, esto significa que si tu agente procesa una página web contaminada por un atacante, podría ejecutar una acción no prevista como exfiltrar datos privados. Y si además tiene capacidad de envío fuera del sistema, el daño se hace real.

Datos recientes: incidentes y vulnerabilidades detectadas

El artículo de Willison documenta numerosos incidentes en producción donde se produjo la exfiltración usando esa trifecta. Por ejemplo:

• Sistemas corporativos como GitHub MCP mezclaron todas las tres características y permitieron acceso a repositorios privados, lectura de issues públicos y creación de pull requests con datos robados.
• Incluso grandes plataformas como ChatGPT, Google Bard y otras han sido blanco de ataques de inyección de prompts que podían llevar a fugas de información.
• Willison señala que aunque muchos proveedores han parcheado estos problemas, el mayor riesgo está en los agentes personalizados o las implementaciones internas, donde el control está descentralizado.

Estas evidencias confirman que los agentes de IA inseguros no son un riesgo teórico sino real, y que evitar la trifecta letal es clave para proteger sistemas y datos.

¿Cómo evitar la trifecta letal en tu organización?

La mitigación no es trivial, pero sí absolutamente esencial. A continuación, algunas acciones recomendadas:

• Limitar el acceso a datos sensibles

Define claramente qué información va a procesar el agente. Aplica el principio de menor privilegio, sólo lo que es estrictamente necesario. Si el agente no necesita acceder a los datos más críticos, desactiva ese acceso.

• Filtrar y sanitizar contenido externo

Antes de que un agente procese contenido que no proviene de una fuente interna o confiable, realiza filtros o validaciones. Asegúrate de que no puedan “inyectar” órdenes ocultas dentro del texto, imágenes o documentos que el agente va a leer.

• Restringir la comunicación externa

Reduce o elimina la capacidad del agente para hacer solicitudes externas, enviar datos o abrir canales de salida no controlados. Si debe comunicarse, que lo haga mediante interfaces auditadas y con ecosistema controlado.

• Monitorear y auditar el comportamiento

Registra qué acciones hace el agente, qué datos está usando y si hay actividad sospechosa de extracción o envío de datos. Implementa alertas si se detecta un patrón irregular.

• Educar al equipo y revisar integraciones

Muchas fugas se producen porque se mezclan herramientas de distintos proveedores sin entender los riesgos. Realiza procesos de educación con los desarrolladores y equipos acerca de los peligros de la trifecta letal y los agentes de IA inseguros. Como señala Willison: “We still don’t know how to 100% reliably prevent this from happening.”

Caso de uso práctico y checklist rápido

Para ayudarte a ver esto en la práctica, puedes usar esta checklist al desplegar un agente de IA:

Llamado a la acción

La seguridad de los agentes de IA inseguros no puede depender únicamente de buenas intenciones. Es un trabajo que exige diseño cuidadoso, control riguroso y gobernanza clara. Te invitamos a:

1. Revisar los agentes de IA que uses o desarrolles en tu organización y evaluar si contienen los tres elementos de la trifecta letal.
2. Implementar las medidas de mitigación descritas: acceso mínimo, contenido filtrado, comunicación limitada y auditoría.
3. Compartir esta información con tu equipo de seguridad, desarrollo y productos, para crear conciencia del problema.

Conclusión

La combinación de acceso a datos privados, contenido no fiable y capacidad de comunicación externa constituye una verdadera trifecta letal que puede convertir a los agentes de IA en vectores de fuga de información. Reconocer los riesgos y actuar sobre ellos es clave para proteger los sistemas y la confianza organizacional. No esperes a que ocurra un incidente, revisa hoy mismo tus implementaciones de IA y asegúrate de que los agentes que emplees no sean, inadvertidamente, agentes de IA inseguros.

Referencia consultada

Willison, S. (2025, junio 16). The lethal trifecta for AI agents: Private data, untrusted content, and external communication. https://simonwillison.net/2025/Jun/16/the-lethal-trifecta/