Evalúa los riesgos asociados con agentes de IA autónomos incluyendo nivel de autonomía, alcance de decisiones, supervisión humana, reversibilidad de acciones, impacto ambiental y fortaleza de salvaguardas. Obtén puntuaciones de riesgo, recomendaciones de despliegue y estrategias de mitigación para sistemas de IA agéntica.
Califica cada dimensión de 0-100. Para factores de riesgo (autonomía, alcance, impacto), valores más altos indican más riesgo. Para factores de mitigación (supervisión, reversibilidad, salvaguardas), valores más altos indican mejor protección.
Factores de Riesgo (mayor = más riesgo)
Factores de Mitigación (mayor = mejor protección)
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La Calculadora de Riesgo de IA Agéntica ayuda a las organizaciones a evaluar el perfil de seguridad y riesgo de sistemas de IA autónomos. A medida que los agentes de IA ganan capacidades para tomar acciones independientes—desde código e investigación hasta trading financiero y automatización empresarial—entender y gestionar sus riesgos se vuelve crítico. Obtén evaluaciones de riesgo completas, recomendaciones de despliegue y estrategias de mitigación adaptadas a tu implementación de IA agéntica.
La IA Agéntica se refiere a sistemas de IA que pueden percibir autónomamente su entorno, tomar decisiones y ejecutar acciones para lograr objetivos con mínima intervención humana. A diferencia de la IA tradicional que responde a consultas específicas, los sistemas agénticos pueden planificar tareas de múltiples pasos, usar herramientas, interactuar con sistemas externos y adaptar su comportamiento. Esta autonomía crea riesgos únicos incluyendo comportamiento impredecible, consecuencias no intencionadas y dificultad para mantener control humano. La evaluación de riesgos ayuda a las organizaciones a desplegar IA agéntica de forma segura mientras capturan sus beneficios transformadores.
Fórmula de Cálculo de Riesgo
Puntuación de Riesgo = Σ(wᵢ × Rᵢ × (1 - Mᵢ))Los agentes autónomos pueden tomar muchas acciones rápidamente sin aprobación humana. Un bot de trading mal configurado puede ejecutar miles de operaciones en segundos. Un agente de código puede modificar sistemas críticos. La velocidad y escala de la acción autónoma significa que los errores se componen rápidamente, haciendo esencial la evaluación proactiva de riesgos.
Los sistemas agénticos complejos pueden exhibir comportamientos inesperados que no fueron anticipados durante el diseño. Los sistemas multi-agente pueden desarrollar patrones de coordinación o conflicto emergentes. La evaluación de riesgos ayuda a identificar escenarios donde el comportamiento del agente puede divergir de los objetivos previstos.
Los reguladores en todo el mundo están escrutando los sistemas de IA autónomos. La Ley de IA de la UE clasifica muchas aplicaciones agénticas como de alto riesgo. Las directrices de NIST enfatizan la supervisión humana para sistemas autónomos. La evaluación proactiva de riesgos demuestra diligencia debida y apoya el cumplimiento regulatorio.
Los clientes, socios y empleados necesitan confianza en que los agentes de IA actuando en su nombre son seguros y controlables. Las evaluaciones de riesgo documentadas con estrategias de mitigación claras construyen confianza y permiten una adopción más amplia de aplicaciones de IA agéntica beneficiosas.
Los agentes de código autónomos como Devin o Claude Code pueden escribir, probar y desplegar código con varios niveles de independencia. Evalúa riesgos de agentes que pueden ejecutar código, modificar archivos e interactuar con sistemas de producción. Asegura sandboxing apropiado y flujos de aprobación.
Los agentes de IA que ejecutan operaciones, gestionan carteras o toman decisiones financieras autónomamente conllevan riesgo significativo. Evalúa límites de posición, umbrales de pérdida, salvaguardas de condiciones de mercado y capacidades de anulación humana. Crítico para cumplimiento regulatorio y gestión de riesgos.
Los agentes que automatizan flujos de trabajo empresariales de múltiples pasos—desde servicio al cliente hasta compras y RRHH—necesitan evaluación cuidadosa de riesgos. Evalúa el impacto en las partes interesadas, requisitos de acceso a datos y manejo de excepciones para casos límite.
Agentes de IA que navegan la web, acceden a APIs y sintetizan información autónomamente. Evalúa riesgos de privacidad de datos, validación de fuentes y potencial de propagación de desinformación. Importante para agentes que informan decisiones empresariales.
Los sistemas donde múltiples agentes de IA colaboran o compiten introducen complejidad emergente. Evalúa riesgos de coordinación, conflictos de recursos y escenarios de falla en cascada. Las arquitecturas multi-agente requieren evaluación de riesgos particularmente cuidadosa.
Los agentes que interactúan directamente con clientes—desde bots de soporte hasta asistentes de ventas—conllevan riesgos reputacionales y de cumplimiento. Evalúa rutas de escalación, límites de respuesta y monitoreo de salidas inapropiadas.
El riesgo inherente es el nivel de riesgo antes de aplicar cualquier control o salvaguarda—basado puramente en la autonomía, alcance e impacto potencial del agente. El riesgo residual es lo que queda después de contabilizar la supervisión humana, mecanismos de reversibilidad y barreras de seguridad. Los controles efectivos deberían reducir significativamente el riesgo inherente a niveles residuales aceptables.