¿Qué son los agentes de IA?

Los agentes de IA son software autónomas que razonan, planifican y actúan para alcanzar objetivos, operando en distintos sistemas con diversos grados de independencia. A diferencia de la automatización estática o de los simples chatbots, estos agentes pueden interpretar instrucciones, utilizar herramientas externas y coordinar flujos de trabajo de varios pasos sin necesidad de una supervisión humana continua. A medida que las organizaciones implementan agentes de IA para operaciones de TI, seguridad, gestión de certificados y automatización de infraestructuras, su adopción se está acelerando, pero también lo hacen los retos de gobernanza e identidad que plantean. Cada agente que acceda a los sistemas de la organización debe ser identificable, atribuible y estar regulado. Este artículo explica qué son los agentes de IA, cómo funcionan, en qué se diferencian de la automatización tradicional y por qué la identidad de las máquinas es fundamental para implementarlos de forma segura a gran escala.

¿Qué son los agentes de IA?

Un agente de IA es una software orientada a objetivos que interactúa de forma iterativa con grandes modelos de lenguaje (LLM), herramientas externas y otros sistemas para alcanzar un objetivo definido. En lugar de generar un único resultado en respuesta a una sola solicitud, un agente de IA interpreta una tarea, determina qué recursos necesita y coordina las operaciones a lo largo de múltiples pasos y sistemas.

Tal y como describe Ellen Boehm, vicepresidenta sénior de IoT en Keyfactor, en el informe «Digital Trust Digest» de la empresa: «Los agentes de IA ponen en marcha acciones. Ponen en marcha infraestructuras en la nube, revisan y modifican código, clasifican incidentes de seguridad, negocian API y encadenan pasos de razonamiento complejos».

Esta distinción es importante. Una interacción tradicional con un sistema de lenguaje natural (LLM) consiste en un único intercambio, es decir, se limita a una pregunta y una respuesta. Un agente de IA, por el contrario, puede interpretar una tarea, decidir con qué sistemas debe interactuar y coordinar toda la operación de principio a fin. Se comporta menos como un guion y más como un compañero de trabajo con conocimientos especializados y acceso a las herramientas adecuadas.

Los agentes de IA son capaces de realizar acciones, no solo de generar resultados. Pueden leer datos, escribir configuraciones, llamar a API, interactuar con bases de datos y activar procesos posteriores, todo ello dentro del ámbito de un único objetivo asignado.

Características fundamentales de los agentes de IA

Hay varias características que distinguen a los agentes de IA de las formas más sencillas de software y de las interacciones básicas con los modelos de lenguaje grande (LLM).

• Comportamiento iterativo
  Los agentes de IA no completan su trabajo en una sola pasada. Se involucran en ciclos de razonamiento, acción y evaluación. Tras cada paso, el agente evalúa si el resultado le acerca a su objetivo y decide qué hacer a continuación. Este bucle iterativo permite a los agentes gestionar tareas que no pueden especificarse por completo de antemano.
• Acceso a herramientas y sistemas
  Los agentes de IA interactúan con sistemas externos a través de interfaces estructuradas. Un estándar cada vez más extendido para ello es el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), que proporciona a los agentes acceso a herramientas externas y API. Como explica JD Kilgallin, director de marketing técnico de Keyfactor, en el estudio de la empresa sobre la seguridad de la IA agentiva: «El MCP es los "ojos" y las "manos" de una IA, ya que expone los sistemas externos existentes para que pueda actuar con el fin de alcanzar un objetivo dentro de su entorno».

Los servidores MCP ofrecen funciones API con documentación comprensible para el usuario, que los agentes pueden detectar y utilizar de forma dinámica. Esto significa que los agentes no se limitan a integraciones preprogramadas, sino que pueden aprender a utilizar nuevas herramientas a medida que las van encontrando.

• Ejecución orientada a objetivos
  Cada agente de IA opera con un objetivo definido. Ya sea que el objetivo sea específico (renovar un certificado) o general (identificar todos los servidores HTTPS de una red y solucionar los certificados que están a punto de caducar), el agente organiza sus acciones en torno a la consecución de ese resultado.
• Autonomía variable
  Los agentes de IA pueden funcionar con o sin intervención humana directa. Algunos requieren la aprobación humana en momentos clave de la toma de decisiones. Otros actúan de forma independiente dentro de unos límites definidos. El grado de autonomía es una elección de diseño, no una característica fija de la tecnología.

Cómo funcionan los agentes de IA

En términos generales, los agentes de IA siguen un ciclo de vida repetitivo compuesto por cuatro fases.

• Percepción.
  El agente recibe una tarea o detecta una condición que desencadena una acción. Puede tratarse de una instrucción en lenguaje natural por parte de un usuario, un evento programado o una señal procedente de un sistema supervisado.
• Razonamiento.
  El agente interactúa con un modelo de lenguaje grande (LLM) para interpretar la tarea, dividirla en subtareas y determinar qué herramientas o sistemas necesita. Esta fase puede implicar consultar bases de conocimiento, evaluar opciones o generar planes.
• Acción.
  El agente ejecuta su plan llamando a interfaces de programación de aplicaciones (API), accediendo a servidores MCP, consultando bases de datos o realizando otras operaciones. Cada acción genera resultados que el agente puede evaluar.
• Comentarios.
  El agente evalúa el resultado de sus acciones en relación con su objetivo. Si la tarea se ha completado, el agente devuelve los resultados. De lo contrario, vuelve al proceso de razonamiento con el contexto actualizado y continúa.

Un flujo de trabajo típico es el siguiente:

1. Una tarea se define en lenguaje natural;
2. el agente interactúa con un modelo de lenguaje grande (LLM) para planificar su estrategia;
3. el agente accede a las herramientas a través de API o servidores MCP;
4. el agente lleva a cabo las operaciones necesarias;
5. Por último, el agente evalúa los resultados y, o bien devuelve el resultado, o bien continúa iterando hasta alcanzar el objetivo.

Capacidades fundamentales de los agentes de IA

Las siguientes capacidades definen lo que los agentes de IA pueden hacer dentro de su entorno operativo.

Autonomía dentro de unos límites.
Los agentes toman decisiones y actúan de forma independiente, pero dentro de los límites establecidos por sus operadores. Estos límites pueden incluir a qué sistemas puede acceder un agente, qué tipo de cambios puede realizar y si necesita la aprobación humana para llevar a cabo acciones de alto riesgo.

Ejecución de tareas.
Los agentes llevan a cabo tareas de varios pasos que abarcan múltiples sistemas, traduciendo un único objetivo de alto nivel en una secuencia coordinada de operaciones.

Uso de herramientas.
Los agentes detectan, interpretan y utilizan herramientas externas (como API, bases de datos y servidores MCP) para alcanzar sus objetivos. Este uso de herramientas es dinámico, no está predefinido.

Conciencia del contexto.
Los agentes mantienen una conciencia de su contexto operativo, lo que incluye el estado actual de los sistemas con los que interactúan, el avance de su tarea y cualquier restricción o condición que afecte a sus decisiones.

Persistencia (opcional).
Algunos agentes conservan la memoria entre sesiones, lo que les permite basarse en interacciones anteriores, realizar un seguimiento de los procesos en curso o aprender de acciones pasadas. Otros están diseñados para no conservar el estado.

Tipos de agentes de IA

Los agentes de IA pueden clasificarse según dos criterios principales: el grado de participación humana y el tipo de trabajo que realizan.

Por Human Involvement

Los agentes asistidosoperan con intervención humana. Pueden solicitar autorización antes de llevar a cabo acciones de gran repercusión, presentar opciones para que las seleccione un humano o detenerse en puntos de control definidos. Los agentes asistidos son habituales en entornos en los que se requiere supervisión o en los que las consecuencias de una acción incorrecta son significativas.

Los agentes autónomosoperan de forma independiente una vez implementados. Reciben un objetivo, ejecutan su plan y devuelven los resultados sin necesidad de intervención humana durante la ejecución. Los agentes autónomos son adecuados para tareas bien definidas en entornos con límites bien establecidos.

Por función

Los agentes especializadosse encargan de una única tarea bien definida, como registrar un certificado, generar un informe o tramitar una solicitud de asistencia.

Los agentes de coordinación de flujos de trabajocoordinan procesos de varios pasos que abarcan distintos sistemas. Desglosan los objetivos complejos en subtareas, delegan en otras herramientas o agentes y gestionan el flujo de trabajo general.

Los agentes de supervisión y análisisobservan los sistemas a lo largo del tiempo, detectan anomalías y activan respuestas. Son habituales en las operaciones de TI, la supervisión de la seguridad y el cumplimiento normativo.

Los sistemas colaborativos o multiagenteconsisten en varios agentes que trabajan conjuntamente, a menudo con diferentes especializaciones. Un agente puede encargarse de la recuperación de datos, mientras que otro realiza el análisis y un tercero genera informes. Los servidores MCP también pueden organizarse de esta manera. Una sola instrucción en lenguaje natural puede invocar a un servidor MCP para que localice recursos y a otro para que actúe sobre ellos.

Agentes de IA frente a la automatización tradicional

Los agentes de IA representan un enfoque de la automatización distinto al de los scripts, la automatización robótica de procesos (RPA) y los sistemas basados en reglas. Las diferencias son fundamentales, no meramente incrementales.

La automatización tradicional suele ser reactiva, determinista y limitada. Un script ejecuta una secuencia fija de pasos; un bot de RPA sigue un flujo de trabajo grabado. Un sistema basado en reglas aplica una lógica predefinida a entradas predefinidas. Estas herramientas son fiables dentro del ámbito para el que han sido diseñadas, pero no pueden adaptarse cuando cambian las condiciones o cuando la tarea requiere criterio.

Los agentes de IA son adaptables, tienen en cuenta el contexto y son capaces de razonar. Interpretan las instrucciones en lugar de seguirlas al pie de la letra. Toman decisiones basándose en las condiciones actuales, en lugar de en reglas preestablecidas. Son capaces de llevar a cabo tareas que no se habían previsto por completo en el momento del diseño.

Característica	Automatización tradicional	Agentes de IA
Toma de decisiones	Sigue unas reglas predefinidas	Razones relacionadas con el contexto y la adaptación
Ámbito de aplicación	Un único sistema o flujo de trabajo	Operaciones que abarcan varios sistemas y constan de varios pasos
Gestión de excepciones	Falla o se complica	Intentos por resolver y continuar
Formato de entrada	Estructurado, predefinido	Lenguaje natural o no estructurado
Capacidad de adaptación	Es necesario reprogramarlo	Ajusta el enfoque de forma dinámica
Dependencia humana	Cada camino requiere un diseño humano	Trabaja dentro de los límites establecidos y sabe manejar situaciones nuevas

Tal y como lo plantea Keyfactor : «Los sistemas automatizados siguen instrucciones. Los sistemas agentivos las interpretan». Los sistemas automatizados esperan señales humanas. Los agentes toman sus propias decisiones dentro de los límites que se les han establecido.

Agentes de IA frente a IA agentiva

Estos términos están relacionados, pero son distintos. Unagente de IAes una software independiente que percibe, razona y actúa para alcanzar un objetivo.La IA agentiva, por su parte, es el enfoque a nivel de sistema para diseñar, implementar y gestionar grupos de agentes de IA que colaboran entre sí en toda una organización.

La relación es de tipo arquitectónico: los agentes son los componentes y la IA basada en agentes es el marco. Un agente de IA que registra un certificado es un agente. Una plataforma que coordina múltiples agentes en la gestión del ciclo de vida de los certificados, la supervisión y el cumplimiento normativo es un ejemplo de IA basada en agentes.

Para profundizar en el concepto de la IA agentiva como concepto a nivel de sistema, consulta el artículo Keyfactorsobre qué es la IA agentiva y por qué es importante.

Modelos de vida útil de los agentes

No todos los agentes de IA están diseñados para funcionar de forma indefinida. La duración de un agente —y lo que conserva entre tareas— es una decisión de diseño fundamental.

• Agentes efímeros
  Los agentes efímeros tienen una vida útil breve. Se crean bajo demanda para realizar una tarea específica y dejan de existir una vez completada dicha tarea. Se trata, por tanto, de una forma de productividad bajo demanda estandarizada a nivel de tarea: basta con pulsar un botón para que la tarea se complete y el agente deje de existir.

Este modelo presenta claras ventajas. Cada agente parte de un punto de referencia conocido, sin un estado acumulado que pueda introducir errores o desviaciones. Las organizaciones pueden poner en marcha un número ilimitado de agentes efímeros según sus necesidades, adaptando la inteligencia a la tarea en cuestión en lugar de mantener una infraestructura permanente. Los agentes en contenedores son un buen ejemplo de este enfoque. Limitan la inteligencia a una tarea concreta, la ejecutan y se cierran.

• Agentes persistentes
  Los agentes persistentes son de larga duración. Mantienen el estado, crean un contexto a lo largo del tiempo y se encargan de tareas continuas, como la supervisión constante, las comprobaciones periódicas de cumplimiento normativo o la gestión de procesos a largo plazo.

Los agentes persistentes son adecuados cuando el valor del contexto acumulado compensa los riesgos que conlleva la acumulación de estado. Un agente de monitorización que conoce el comportamiento normal de la red a lo largo de varias semanas resulta más eficaz que uno que empieza de cero cada vez.

A la hora de evaluar la arquitectura de los agentes, las organizaciones deben clasificarlos en función de sus privilegios de acceso, su capacidad de decisión, su exposición al riesgo y su ciclo de vida. En otras palabras, deben distinguir entre los servicios persistentes y los trabajadores efímeros.

Casos de uso habituales de los agentes de IA

Los agentes de IA se están implementando en todas las funciones de la empresa allí donde las tareas que abarcan varios pasos y varios sistemas generan dificultades operativas.

Operaciones de TI. Los agentes de
supervisan la infraestructura, detectan anomalías, clasifican los incidentes y aplican medidas correctivas, lo que reduce el tiempo medio de resolución y permite a los equipos de operaciones dedicarse a tareas de mayor nivel.

Atención al cliente.
Los agentes se encargan de la clasificación inicial de las consultas, recopilan información de contexto de diversos sistemas (CRM, sistema de tickets, base de conocimientos) y, o bien resuelven los problemas directamente, o bien los derivan, con toda la información necesaria, a agentes humanos.

Análisis de datos y elaboración de informes.
Los agentes consultan fuentes de datos, realizan análisis, generan visualizaciones y elaboran informes, convirtiendo lo que antes era un proceso manual de varias horas en una sola instrucción.

Automatización de procesos empresariales.
Los agentes coordinan flujos de trabajo que abarcan los sistemas de compras, finanzas, recursos humanos y cumplimiento normativo, gestionando las aprobaciones, la validación de datos y la coordinación entre sistemas.

Gestión de certificados y credenciales.
Los agentes pueden registrar certificados, supervisar las fechas de caducidad, activar renovaciones y coordinar las operaciones entre los sistemas de detección y registro. Se trata de tareas que antes requerían un esfuerzo manual o integraciones mediante scripts poco fiables.

Por qué los agentes de IA están ganando terreno

Varios factores empresariales están impulsando la adopción de agentes de IA en las empresas.

Eficiencia a gran escala.
Las organizaciones se enfrentan a un volumen cada vez mayor de tareas operativas que supera la capacidad de gestión manual de los equipos humanos. Los agentes de IA amplían la capacidad operativa sin necesidad de aumentar proporcionalmente la plantilla.

Rapidez de ejecución.
Los agentes funcionan de forma continua y realizan en segundos o minutos tareas que a los humanos les llevarían horas. En operaciones en las que el tiempo es un factor crucial (por ejemplo, en la respuesta a incidentes, la corrección de incumplimientos normativos o la renovación de certificados), la rapidez supone una ventaja significativa.

Reducción deltrabajo manual y repetitivo.
Las tareas rutinarias pero que abarcan varios sistemas (por ejemplo, recopilar datos de cinco fuentes para elaborar un informe o comprobar las configuraciones de cientos de servidores) son actualmente candidatas a la automatización mediante agentes.

Coherencia y fiabilidad. Los agentes de
ofrecen resultados más coherentes. No se saltan pasos, no pierden de vista el contexto entre tareas ni aplican las reglas de forma inconsistente en las distintas instancias de un mismo proceso.

Accesibilidad mediante lenguaje natural.
La posibilidad de dar instrucciones a los agentes en lenguaje natural reduce las barreras a la automatización. Los equipos que antes dependían de recursos de ingeniería para crear integraciones ahora pueden expresar sus necesidades directamente.

Retos que plantean los agentes de IA

A medida que los agentes de IA se vuelven más capaces y se generaliza su uso, plantean nuevas cuestiones operativas que las organizaciones deben abordar.

Supervisión y rendición de cuentas.
Cuando un agente lleva a cabo una acción (por ejemplo, cuando modifica una configuración, aprueba una solicitud o transmite datos), la organización necesita saber qué agente actuó, qué autoridad tenía y si su acción fue adecuada. Mantener una supervisión clara se vuelve más difícil a medida que aumenta el número de agentes.

Previsibilidad.
Dado que los agentes de IA razonan sobre sus tareas en lugar de seguir guiones fijos, su comportamiento no es totalmente determinista. Dos agentes a los que se les asigne la misma tarea en contextos ligeramente diferentes pueden adoptar enfoques distintos. Esta flexibilidad es una ventaja, pero también implica que las organizaciones no pueden predecir todas las acciones que llevará a cabo un agente.

Coordinación a gran escala.
A medida que las organizaciones implementan decenas o cientos de agentes, la coordinación se convierte en un reto. Los agentes pueden tener responsabilidades que se solapan, objetivos contradictorios o dependencias de recursos compartidos. La gestión de las interacciones entre agentes (especialmente en sistemas multiagente en los que los agentes pueden crear otros agentes) requiere marcos de gobernanza que muchas organizaciones aún no han establecido.

Segúnla encuesta «Digital Trust Digest 2025»Keyfactor, el 50 % de las organizaciones aún no ha implementado plenamente marcos de gobernanza para los agentes de IA, y el 69 % considera que las vulnerabilidades relacionadas con la IA supondrán una amenaza mayor que el uso indebido por parte de los seres humanos. Estas cifras reflejan que la tecnología avanza más rápido que las estructuras de gobernanza diseñadas para gestionarla.

Por qué son importantes los agentes de IA

Los agentes de IA son importantes porque transforman la interfaz entre las personas y los sistemas complejos. En lugar de tener que manejar manualmente múltiples herramientas, paneles de control y flujos de trabajo, el usuario puede expresar un objetivo en lenguaje natural y dejar que un agente se encargue de coordinar las operaciones subyacentes.

Tomemos como ejemplo la gestión de certificados. Una sola instrucción en lenguaje natural (por ejemplo, «Inscribir un certificado con este sujeto») hace que un agente interactúe con una autoridad de certificación, configure el certificado y devuelva el resultado. Una instrucción más compleja (por ejemplo, «Identifica todos los servidores HTTPS de mi red y vuelve a registrar cualquier certificado que deba renovarse») requiere que el agente combine varios sistemas: uno para la detección y otro para el registro, coordinando ambos en un único flujo de trabajo.

Este es el cambio que permiten los agentes de IA: pasar de flujos de trabajo multisistema gestionados por especialistas a operaciones con una única interfaz gestionadas por agentes. La complejidad no desaparece, sino que es asumida por el agente, que se encarga de la coordinación, la gestión de errores y la comunicación entre sistemas, tareas que antes requerían intervención manual.

Para las organizaciones que gestionan miles de certificados, credenciales e identidades de máquinas en entornos híbridos, este cambio tiene un impacto operativo directo. Las tareas que antes requerían equipos especializados y scripts personalizados ahora se pueden realizar mediante la interacción en lenguaje natural con agentes capacitados y equipados con las herramientas adecuadas.

Cómo se relacionan los agentes de IA con la identidad y la confianza

Los agentes de IA actúan en nombre de las organizaciones. Acceden a los sistemas, modifican datos y toman decisiones que tienen consecuencias operativas reales. Cada acción que realiza un agente debe ser atribuible; las organizaciones deben saber qué agente hizo qué, cuándo y con qué autoridad.

Se trata, fundamentalmente, de una cuestión de identidad. Cuando los sistemas empiezan a actuar de forma autónoma, el riesgo pasa a depender de cómo se comportan, y gestionar ese comportamiento requiere una gobernanza basada en una identidad verificable.

Siempre que un agente esté continuamente percibiendo, evaluando y actuando, debería tener su propia identidad única, no una credencial compartida ni un token estático, sino una identidad diferenciada y verificable que refleje su autorización y su ámbito de actuación actuales.

Segúnla encuesta «Digital Trust Digest 2025»Keyfactor, el 86 % de las organizaciones coincide en que no se puede confiar en los agentes de IA si no cuentan con identidades digitales únicas y dinámicas. Sin embargo, solo el 28 % afirma tener confianza en su capacidad para evitar que un agente de IA malintencionado cause daños antes de que actúe.

La brecha entre el reconocimiento y la preparación es considerable. A medida que se multiplican los agentes —efímeros y persistentes, supervisados y autónomos, que operan en sistemas internos y externos—, la necesidad de una gestión de identidades escalable y automatizada se convierte en algo fundamental. Los temas relacionados con la seguridad de los agentes de IA, la identidad de los agentes de IA y la gobernanza de los agentes se basan directamente en los conceptos tratados aquí.

Cómo prepararse para la incorporación de agentes de IA en tu organización

Para implementar agentes de IA de forma eficaz, no basta con elegir la tecnología adecuada. Las organizaciones que se adelanten a establecer mecanismos de gobernanza, una infraestructura de identidad y medidas de control operativo estarán en mejores condiciones para ampliar la adopción de estos agentes de forma segura. Los siguientes pasos ofrecen un marco práctico.

• Realice un inventario y clasifique su entorno de agentes
  Empiece por identificar qué agentes están ya operando en su entorno, tanto si se han implementado de forma intencionada como si están integrados en herramientas de terceros. Clasifique cada agente según sus privilegios de acceso, su capacidad de decisión, su exposición al riesgo y su vida útil (efímero frente a persistente). Este inventario constituye la base de todas las decisiones de gobernanza que se tomen a continuación.
• Implantar una gobernanza basada en la identidad
  : todo agente de IA que acceda a los sistemas de la organización debe contar con una identidad digital única y verificable. Esta identidad puede consistir en un certificado, una clave criptográfica o una credencial de máquina equivalente. Las credenciales compartidas y los tokens de API estáticos resultan insuficientes en entornos en los que los agentes actúan de forma autónoma. Incorpora la identidad de los agentes a tu infraestructura existente de PKI y de gestión de identidades de máquina, en lugar de tratarla como un aspecto independiente.
• Definir los límites de autorización
  Para cada clase de agente, defina límites explícitos: a qué sistemas puede acceder, qué acciones puede realizar y qué situaciones requieren una revisión humana. Los agentes supervisados deben tener puntos de escalado claros. Los agentes autónomos deben operar dentro de unos límites bien definidos que reflejen la tolerancia al riesgo de la organización. Documente estos límites como política, no solo como configuración.
• Integrar la supervisión de los agentesenlas operaciones de seguridad existentes
  La actividad de los agentes de IA debe integrarse en los mismos flujos de trabajo de supervisión, registro y auditoría que se aplican a los usuarios humanos y a la automatización tradicional. Los responsables de seguridad y los CISO deben garantizar que las acciones de los agentes sean atribuibles, auditables y se incluyan en los informes de cumplimiento normativo. Esto es especialmente importante para las organizaciones sujetas a marcos normativos que exigen un control demostrable sobre el acceso a los sistemas y el tratamiento de datos.
• Planificar la escalabilidad
  La adopción de agentes suele acelerarse una vez que las implementaciones iniciales demuestran su valor. Planifica tu infraestructura de identidades, tus marcos de gobernanza y tus herramientas operativas para gestionar cientos o miles de agentes, y no solo los pocos iniciales. Los agentes efímeros, en particular, pueden escalar rápidamente, y cada uno de ellos requiere su propia gestión del ciclo de vida de la identidad. Las organizaciones que construyen ahora bases escalables evitan costosas adaptaciones posteriores.
• Evaluar y iterar
  La gestión de agentes no es una tarea que se realice una sola vez. A medida que evolucionan las capacidades de los agentes y cambian los patrones de implementación, revisa periódicamente tu clasificación, tus políticas de autorización y tu infraestructura de identidades. Compara tu nivel de madurez con los datos del sector y con el de otras organizaciones similares para identificar las deficiencias antes de que se conviertan en un problema.

Por qué Keyfactor activamente en el ecosistema de agentes de IA

Keyfactor años abordando el reto que plantea la identidad no humana, protegiendo las máquinas, las cargas de trabajo y los sistemas autónomos de los que dependen las organizaciones. Los agentes de IA acentúan este reto. Se trata de software que se autentican, se comunican y actúan entre sistemas a una escala y velocidad que superan con creces lo que la gestión tradicional de la identidad de las máquinas estaba preparada para gestionar.

La plataforma Keyfactorofrece a las organizaciones la capacidad de gestionar activos criptográficos a gran escala, manteniendo una visibilidad total de su entorno de certificados y automatizando al mismo tiempo la emisión, renovación y revocación de identidades de máquina. A medida que los agentes de IA se convierten en un componente habitual de la infraestructura empresarial, la capacidad de emitir, gestionar y revocar identidades de máquina de forma dinámica, tanto en agentes efímeros como persistentes, se convierte en un requisito fundamental.

Este no es un problema nuevo para Keyfactor. Se trata de una evolución del mismo problema que la empresa lleva resolviendo desde su fundación: garantizar que toda entidad que actúe dentro de los sistemas de una organización pueda ser identificada, autenticada y considerada de confianza.