OWASP actualiza su Top 10 de riesgos para apps con LLMs y destaca la agencia excesiva

La organización OWASP publicó la edición 2026 de su listado Top 10 de vulnerabilidades para aplicaciones basadas en modelos de lenguaje grande (LLM), y uno de los hallazgos más destacados es el crecimiento del riesgo conocido como “agencia excesiva”. Este problema ocurre cuando un sistema de IA actúa con demasiada autonomía, tomando decisiones o ejecutando acciones sin la supervisión humana adecuada.

Según el análisis de ReversingLabs, la proliferación de agentes de IA capaces de interactuar con herramientas externas, APIs y sistemas críticos amplifica significativamente este vector de ataque. Un agente con permisos excesivos o mal configurado puede ser manipulado para realizar acciones dañinas, desde filtrar datos sensibles hasta ejecutar comandos no autorizados en infraestructuras corporativas.

El listado OWASP para LLMs se ha convertido en una referencia clave para equipos de seguridad y desarrolladores que trabajan con tecnologías de inteligencia artificial. La edición 2026 incorpora ajustes en la clasificación de amenazas como la inyección de prompts, el envenenamiento de datos de entrenamiento y las alucinaciones con consecuencias de seguridad, reflejando la madurez creciente del campo.

Los expertos recomiendan aplicar el principio de mínimo privilegio a los agentes de IA, implementar capas de validación humana en flujos de trabajo críticos y auditar regularmente los permisos otorgados a los sistemas autónomos. A medida que las empresas aceleran la adopción de arquitecturas agénticas, la gestión del riesgo de agencia excesiva se vuelve una prioridad ineludible.