--- title: "Las empresas son ciegas a dos tercios de su propia superficie de ataque de IA, y el punto ciego crece rápido" description: "El Volumen II del estudio State of Agentic AI Adoption de Snyk, con datos de más de 3.000 cuentas empresariales, muestra que los equipos de seguridad solo ven un tercio de la IA que su organización realmente tiene desplegada." slug: "snyk-empresas-ciegas-dos-tercios-superficie-ataque-ia-26-08-04" canonical: "https://www.revenuehublatam.com/noticias/crm-datos/snyk-empresas-ciegas-dos-tercios-superficie-ataque-ia-26-08-04" language: "es" section: "Noticias" category: "CRM y Datos" published: "2026-08-04T16:20:00+00:00" updated: "2026-08-04T16:20:00+00:00" tags: ["IA agéntica", "seguridad", "gobernanza de datos", "MCP", "Snyk"] keywords: ["superficie de ataque de IA", "adopción de IA agéntica", "servidores MCP", "gobernanza de IA empresas", "Snyk State of Agentic AI Adoption", "seguridad de agentes IA Chile", "IA agéntica Latinoamérica", "Anthropic OpenAI participación empresas"] source_name: "Snyk" source_url: "https://snyk.io/news/snyk-2026-state-of-agentic-ai-adoption-volume-ii/" publisher: "Revenue Hub Latam" publisher_url: "https://www.revenuehublatam.com" --- # Las empresas son ciegas a dos tercios de su propia superficie de ataque de IA, y el punto ciego crece rápido > Snyk publicó el 3 de agosto de 2026 el Volumen II de su estudio State of Agentic AI Adoption, con datos anónimos de más de 3.000 cuentas empresariales y cerca de 1,39 millones de repositorios. El hallazgo central: los equipos de seguridad identifican apenas un tercio de la huella real de IA de su organización. La superficie completa, sumando frameworks de agentes, servidores MCP, sistemas de recuperación, bases vectoriales y datasets, es unas tres veces mayor que el inventario de modelos. La adopción de arquitectura agéntica subió de 28% a 33% en seis meses. Snyk, la empresa de seguridad para IA, publicó el 3 de agosto de 2026 el Volumen II de su investigación **State of Agentic AI Adoption**, que la compañía describe como el mayor estudio independiente sobre cómo las empresas están construyendo realmente con IA. Los datos provienen de más de 3.000 cuentas empresariales en todo el mundo y de aproximadamente 1,39 millones de repositorios de código escaneados con AI-BOM desde mayo de 2026. ## ¿Cuál es el hallazgo principal del estudio de Snyk? La mayoría de los programas de seguridad ve alrededor de un tercio de la huella real de IA de su organización. Cuando se le pregunta a un equipo de seguridad qué IA está corriendo, la respuesta suele ser una lista de modelos. Ese inventario deja fuera dos tercios del cuadro: además de los modelos de lenguaje, las organizaciones despliegan frameworks de agentes, servidores MCP, sistemas de recuperación, bases de datos vectoriales, datasets y herramientas de soporte. Según el estudio, la superficie completa de IA es aproximadamente tres veces lo que muestra un inventario de modelos, y esa proporción se mantuvo constante en todas las regiones medidas. > «Los modelos son la punta visible. La composición es el iceberg», dijo Manoj Nair, Chief Technology and Innovation Officer de Snyk. «Casi ningún líder de seguridad puede decirnos qué está invocando esos modelos, a qué datos pueden llegar esos sistemas o qué están haciendo con el acceso que se les dio». ## ¿Qué tan rápido está creciendo la adopción de agentes? Este es el dato que más debería preocupar a un comité ejecutivo. Hace seis meses, la primera edición del estudio encontró que 28% de las organizaciones corría arquitectura agéntica, y que 36% de quienes la adoptaban usaba frameworks de agentes y servidores MCP en conjunto. El Volumen II muestra que la adopción agéntica subió a 33% y que, entre quienes adoptan, la proporción que corre el stack completo saltó a 50%. En términos prácticos, las organizaciones que se comprometen con IA agéntica ya no experimentan en una sola capa: más de la mitad va con la arquitectura de ejecución completa a los pocos meses de adoptarla. > «Normalmente la curva de adopción te da tiempo para construir gobernanza en paralelo. Esta no», señaló Anthony Larkin, vicepresidente de marketing de producto de Snyk. «La brecha entre lo que se despliega y lo que se gobierna se está ampliando rápido». ## ¿Por qué la mitad de las empresas no puede rastrear sus propios datos? El estudio revela una segunda falla de gobernanza: entre las organizaciones con al menos un modelo desplegado, solo 51% declara algún dataset en sus repositorios. Para cerca de la mitad, no existe un vínculo visible a nivel de código entre un modelo en producción y los datos que lo entrenaron o ajustaron. El patrón se repitió en todas las regiones medidas, incluso en mercados con regulación de IA más madura. Para una empresa en Chile o Latinoamérica que opera con datos de clientes en su CRM, esto se traduce en un problema concreto de auditoría, respuesta a incidentes y cumplimiento. Si tu equipo no puede responder de dónde salió el comportamiento de un modelo que hoy escribe correos, califica leads o responde tickets, tampoco podrá responderle a un cliente enterprise que exige esa trazabilidad en su proceso de compra. ## ¿Qué revela el estudio sobre la carrera entre Anthropic y OpenAI? El informe incluye un dato de mercado relevante: la participación de Anthropic en las ocurrencias de modelos empresariales subió de 4% a 11%, mientras que la de OpenAI cayó de 44% a 35%. Hugging Face y el ecosistema abierto también están tomando participación real, lo que confirma que el mercado de modelos se está volviendo más heterogéneo y distribuido. Para un líder comercial esto importa por una razón simple: cada modelo adicional en el stack suma componentes que alguien tiene que inventariar y gobernar. La heterogeneidad no es gratis. ## Análisis de Revenue Hub El titular fácil de este estudio es de ciberseguridad, pero la lectura para un líder comercial o de operaciones en Chile y Latinoamérica es de gobernanza de datos comerciales. Los agentes de IA que hoy se están conectando al CRM, al help desk y al motor de cotizaciones no son features aisladas: son software con credenciales que lee, escribe y mueve información de clientes. Si el inventario formal cubre solo un tercio de esa superficie, la brecha no está en el modelo, está en todo lo que lo rodea. La decisión práctica no es frenar la adopción, es ordenar la secuencia. Antes de sumar el siguiente agente, conviene tener respondidas tres preguntas: qué agentes y conectores están activos hoy sobre el CRM, con qué permisos operan, y qué queda registrado de cada acción. Las empresas de la región suelen tener una ventaja aquí, porque los stacks son más chicos y el inventario todavía es abarcable. Esa ventaja dura poco: el estudio muestra que quienes adoptan pasan al stack completo en meses, no en años. El costo de no hacerlo se paga en el ciclo comercial. Cada vez más procesos de compra B2B incluyen preguntas sobre uso de IA, tratamiento de datos y trazabilidad. Llegar a esa conversación sin un inventario claro no es solo un riesgo de seguridad: es una fricción de venta. Puedes revisar más análisis en nuestro [blog](/blog) y el seguimiento continuo en [CRM y datos](/noticias/crm-datos). ## Preguntas frecuentes ### ¿Qué es el estudio State of Agentic AI Adoption de Snyk? Es una investigación de Snyk basada en datos anónimos y agregados de más de 3.000 cuentas empresariales que escanearon un AI-BOM desde mayo de 2026, cubriendo cerca de 1,39 millones de repositorios de código. El Volumen II se publicó el 3 de agosto de 2026 y compara los resultados con la primera edición de enero de 2026. ### ¿Cuánto de su superficie de ataque de IA ven realmente las empresas? Alrededor de un tercio. El estudio concluye que la superficie completa de IA, que incluye frameworks de agentes, servidores MCP, sistemas de recuperación, bases vectoriales, datasets y herramientas de soporte, es aproximadamente tres veces lo que muestra un inventario de modelos. ### ¿Cuánto creció la adopción de arquitectura agéntica en seis meses? Pasó de 28% a 33% de las organizaciones. Entre quienes ya adoptaron, la proporción que corre el stack completo, es decir frameworks de agentes más servidores MCP, subió de 36% a 50%. ### ¿Qué es un servidor MCP y por qué aparece en el estudio? MCP es el protocolo que permite a un modelo de IA conectarse a herramientas y fuentes de datos externas, como un CRM. Aparece en el estudio porque los servidores MCP son parte de la superficie de ejecución que los equipos de seguridad suelen no inventariar, aunque tengan acceso a datos sensibles. ### ¿Por qué solo 51% de las empresas declara datasets en sus repositorios? Según Snyk, la cadena de suministro de IA es mayormente externa, está concentrada en su núcleo y mal documentada en su capa de linaje. Los marcos de gobernanza de software existentes no fueron diseñados para rastrear qué datos entrenaron o ajustaron un modelo en producción. ### ¿Anthropic o OpenAI: quién gana participación en empresas según el estudio? El informe muestra que la participación de Anthropic en las ocurrencias de modelos empresariales subió de 4% a 11%, mientras que la de OpenAI bajó de 44% a 35%. Hugging Face y el ecosistema de modelos abiertos también ganaron terreno. ### ¿Qué debería hacer primero una empresa en Chile o Latinoamérica frente a estos datos? Levantar el inventario real antes de sumar el siguiente agente: qué agentes, conectores y servidores MCP están activos sobre el CRM y las herramientas comerciales, con qué permisos operan y qué queda registrado de cada acción. Comparar ese inventario con lo que las herramientas de seguridad efectivamente monitorean permite cuantificar la brecha. ### ¿Este riesgo aplica solo a empresas grandes? No. El estudio encontró que la proporción entre superficie real e inventariada se mantiene constante en todas las regiones medidas. Una empresa mediana con pocos agentes conectados al CRM tiene una brecha más pequeña en términos absolutos, pero la misma proporción de componentes no gobernados. --- Fuente original: [Snyk](https://snyk.io/news/snyk-2026-state-of-agentic-ai-adoption-volume-ii/) (snyk.io)