17.09.2026
Durante 2024 y 2025, buena parte de la conversación empresarial sobre inteligencia artificial giró alrededor de una pregunta bastante concreta: qué podía hacer un modelo con información (redactar, resumir, traducir, clasificar o contestar preguntas). En 2026, la cuestión empieza a ser distinta y, desde el punto de vista jurídico, bastante más delicada: qué estamos dispuestos a dejar que haga por nosotros. Hoy, los sistemas de IA más avanzados planifican, deciden y ejecutan secuencias completas de acciones dentro de los procesos de negocio con intervención humana mínima. Es lo que se conoce como IA agéntica, y su llegada plantea oportunidades extraordinarias, pero también obligaciones legales que ninguna organización debería ignorar.
Del chatbot al agente: la diferencia está en la capacidad de actuar
La distinción entre chatbot, copiloto y agente sigue siendo útil para entender este cambio, siempre que no se confunda con una clasificación legal cerrada:
- Chatbot. Genera respuestas dentro de una conversación, pero no tiene capacidad propia para modificar sistemas externos. Un bot que informa sobre horarios o políticas de devolución sería el ejemplo más sencillo.
- Copiloto de IA. Asiste a una persona dentro de un flujo de trabajo: propone un correo, resume un expediente, prepara una cláusula o formula una recomendación, pero la acción final sigue dependiendo de una persona.
- Agente de IA. Persigue un objetivo mediante una secuencia de acciones y puede utilizar herramientas, APIs o aplicaciones corporativas para ejecutarlas. La intervención humana puede existir, pero concentrarse en determinados puntos de control en lugar de producirse en cada paso. A modo de ejemplo: un agente que recibe un pedido, verifica stock en el ERP, negocia plazos con el proveedor, genera la orden de compra y actualiza la contabilidad, sin que un operador intervenga en cada paso.
El Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial (AI Act) define los sistemas de IA como sistemas diseñados para funcionar con “distintos niveles de autonomía”. La IA agéntica se sitúa en el extremo más elevado de esa escala y exige las mayores garantías de cumplimiento.
El verdadero perímetro de riesgo son los permisos del agente
En la IA agéntica, el riesgo ya no se limita a que una respuesta sea correcta o incorrecta. El problema aparece cuando esa respuesta se convierte automáticamente en una acción. Un error en un chatbot puede generar una información equivocada. El mismo error en un agente con permisos suficientes puede modificar una base de datos, enviar una comunicación a un cliente, aprobar una operación o iniciar un proceso difícil de revertir.
Por eso, la gobernanza debería construirse alrededor de la autoridad efectiva que se delega en el agente. Esto obliga a definir, entre otras cuestiones, su identidad, el sistema de autenticación, los permisos mínimos necesarios, los límites de importe o volumen, las acciones autorizadas y prohibidas, los puntos que requieren aprobación humana, los registros de actividad y los mecanismos de revocación. El informe europeo sobre IA agéntica publicado en enero de 2026 apunta precisamente en esa dirección: cuanto mayor sea la capacidad de actuación del sistema, más claros y auditables deben ser los puntos de control.
Este enfoque cobra especial importancia ante riesgos como la inyección indirecta de instrucciones. Un agente puede procesar un correo, una página web o un documento que contenga instrucciones maliciosas y, si dispone de permisos suficientes, transformar un contenido no confiable en una acción corporativa. En este contexto, la ciberseguridad deja de ser una cuestión separada del cumplimiento normativo y pasa a formar parte del propio diseño jurídico del sistema.
Obligaciones de transparencia: ya aplicables desde agosto de 2026
El artículo 50 RIA resulta especialmente relevante para los agentes que interactúan directamente con personas. Desde el 2 de agosto de 2026, los proveedores de sistemas destinados a interactuar directamente con personas deben diseñarlos de forma que estas sean informadas de que están interactuando con una IA, salvo que resulte evidente para una persona razonablemente informada, observadora y prudente en el contexto concreto. Para un agente de atención al cliente o un asistente comercial, identificar con claridad su naturaleza artificial deja de ser una mera buena práctica y pasa a formar parte del cumplimiento normativo.
Implicaciones en materia de protección de datos
Cuando un agente trata datos personales, el RGPD se aplica de forma acumulativa con el RIA. La organización debe poder identificar para qué trata los datos, cuál es la base jurídica, qué información resulta realmente necesaria, quiénes son los destinatarios, qué encargados y subencargados intervienen, si existen transferencias internacionales y durante cuánto tiempo se conservan los datos. En un sistema agéntico, este análisis no puede limitarse al dato introducido inicialmente por el usuario. Debe extenderse a toda la cadena de accesos, consultas y acciones que el agente puede realizar de forma autónoma.
Las obligaciones más críticas, entre otras, son:
- Base de legitimación (art. 6 RGPD). Cada tratamiento del agente debe ampararse en una base legal válida. Que la acción la ejecute una máquina no exime de esta exigencia.
- Minimización de datos (art. 5.1.c RGPD). El agente solo debe acceder a los datos estrictamente necesarios para su finalidad.
- Responsabilidad proactiva y evaluación de impacto (arts. 24 y 35 RGPD). El responsable del tratamiento debe demostrar el cumplimiento en todo momento. Si el agente realiza tratamientos de alto riesgo (perfilado o decisiones automatizadas con efectos jurídicos) será obligatoria una Evaluación de Impacto (EIPD) antes del despliegue.
- Supervisión humana efectiva (art. 22 RGPD y AI Act). Los interesados tienen derecho a no ser objeto de decisiones basadas únicamente en tratamientos automatizados. La empresa debe garantizar mecanismos reales de intervención humana que permitan interrumpir o corregir las acciones del agente, requisito clave para sistemas con elevado nivel de autonomía.
En febrero de 2026, la AEPD publicó unas orientaciones específicas sobre IA agéntica desde la perspectiva de la protección de datos. La Agencia identifica como elementos especialmente sensibles la interacción con el entorno, la integración con servicios, la memoria y la autonomía, y advierte de que incorporar agentes a un tratamiento exige reabrir el ciclo de gestión de riesgos. Entre las medidas que propone figuran la compartimentación de la memoria, catálogos o listas blancas de servicios, límites a las herramientas accesibles, puntos de aprobación humana para acciones sensibles o irreversibles y mecanismos de reversibilidad.
Asimismo, en julio de 2026, la AEPD publicó además criterios específicos sobre exactitud, calidad y minimización de datos en tratamientos con IA. En el caso de los agentes, esto obliga a revisar no solo qué información reciben, sino también qué información son capaces de buscar por su cuenta y cómo la incorporan a decisiones posteriores.
¿Cuándo puede el agente comprometer jurídicamente a la empresa?
Uno de los aspectos más interesantes de la IA agéntica aparece cuando el sistema puede realizar actos con relevancia contractual: aceptar un pedido, renovar un servicio, comunicar una cancelación o negociar determinadas condiciones. Llegados a este punto, hablar simplemente de “alucinaciones” resulta insuficiente. El problema pasa a ser de atribución, consentimiento, representación y prueba.
El Derecho español ya contempla la contratación mediante dispositivos automáticos. El artículo 1262 del Código Civil establece que, en los contratos celebrados mediante dispositivos automáticos, existe consentimiento desde que se manifiesta la aceptación. Por su parte, el artículo 1259 CC establece que nadie puede contratar a nombre de otro sin estar autorizado o sin ostentar su representación legal.
Estas normas no resuelven todas las cuestiones que pueden plantear los agentes actuales, pero sí permiten descartar una idea peligrosa: que una actuación ejecutada automáticamente carece de relevancia jurídica porque “la decidió una IA”. La cuestión central vuelve a ser qué facultades ha atribuido la empresa al sistema. Si un agente puede aceptar pedidos, contratar servicios o asumir determinadas condiciones, deberían establecerse previamente límites de importe, proveedores autorizados, operaciones prohibidas, cláusulas que requieran aprobación humana y mecanismos de bloqueo o ratificación.
Cuanto mayor sea la autonomía técnica, más preciso debe ser el perímetro jurídico de la delegación.
De la supervisión del modelo a la gobernanza de la actuación
Desplegar un agente autónomo sin revisión previa de cumplimiento normativo puede resultar enormemente costoso. Los riesgos principales:
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- Sanciones bajo el RGPD: multas de hasta 20 millones de euros o el 4 % de la facturación global anual.
- Régimen sancionador del AI Act (arts. 99 y ss.): multas de hasta 35 millones de euros o el 7 % de la facturación mundial para las infracciones más graves. En España, las competencias sancionadoras se distribuyen entre la AESIA, la AEPD y el CGPJ según el tipo de sistema.
- Decisiones automatizadas sin garantías (art. 22 RGPD): responsabilidad directa frente a los afectados y posible nulidad de las decisiones adoptadas sin intervención humana adecuada.
- Además, el artículo 4 del AI Act exige que el personal que opere sistemas de IA disponga de alfabetización adecuada en inteligencia artificial: la organización debe comprender qué hace la tecnología y qué límites tiene.
La pregunta no es cuánta autonomía tiene el agente, sino qué autoridad le hemos dado. La IA agéntica desplaza la frontera entre asistencia y actuación empresarial. Ya no basta con comprobar si el modelo es preciso, si el proveedor ofrece determinadas garantías de protección de datos o si existe una política interna de uso de IA. Hay que saber a qué información puede acceder el agente, qué herramientas puede utilizar, qué decisiones puede adoptar, qué actos puede ejecutar, en qué momento debe detenerse y si la organización podrá reconstruir después cada paso de su actuación.
A mi juicio, uno de los errores más probables en los próximos años será tratar estos sistemas como si fueran simplemente “chatbots con más funciones”. Desde la perspectiva del riesgo, no lo son. Un agente supone una delegación técnica de capacidad de actuación. La buena gobernanza no consiste necesariamente en eliminar esa autonomía, sino en convertirla en una autoridad limitada, trazable y revocable. Ahí estará probablemente la diferencia entre utilizar agentes para ganar eficiencia, y permitir que la organización pierda control sobre procesos que siguen produciendo efectos jurídicos, económicos y reputacionales plenamente reales.
Alba Terés | Departamento IA-Gobernanza Digital
