A pesar del avance en la automatización y el uso de agentes en los Centros de Operaciones de Seguridad (SOC), los analistas de seguridad enfrentan grandes dificultades para gestionar las amenazas cibernéticas. Un reciente informe de la firma de inteligencia de redes ExaHop revela que el 68% del tiempo de los analistas se consume en tareas reactivas y en la recopilación manual de datos, lo que reduce significativamente el margen para la caza proactiva de amenazas.
Según el estudio, dos tercios de todas las detecciones de amenazas requieren todavía una intervención manual para su resolución. Jamie Moles, gerente técnico senior de ExtraHop, advierte que «los equipos de seguridad atraviesan una crisis al enfrentarse a amenazas impulsadas por inteligencia artificial (IA)». Frente a este reto, los equipos luchan por establecer un SOC ‘agente’ que acelere el ciclo completo de respuesta y alivie la carga y el agotamiento de los analistas.
Cuando se consultó a los participantes sobre qué elementos representan el mayor riesgo en la superficie de ataque, el 55% identificó los agentes de IA y aplicaciones de IA generativa, seguidos por los servicios públicos en la nube (45%) y los servicios e integraciones de terceros (35%). 
Además, el estudio apunta a un aumento en los tiempos para identificar amenazas críticas: el 49% de las organizaciones detecta actividad ransomware solo tras que esta haya alcanzado fases avanzadas como la exfiltración de datos, un incremento notable frente a menos de un tercio en 2025. Casi el 15% no supo que era objetivo de un ataque hasta que se produjo el requerimiento de rescate, frente al 6% del año anterior.
Entre los principales factores que retrasan la detección o investigación de alertas críticas, el 41% de los encuestados señala el uso de canales cifrados que evaden la supervisión; el 38% menciona que las actividades del atacante replican flujos de trabajo o procesos legítimos y autorizados; y el 34% advierte que se usan cuentas válidas con permisos elevados durante los ataques.
Estas dificultades mantienen los flujos de trabajo del SOC altamente manuales, especialmente en las etapas de investigación, que requieren intervención manual en un 50% de los casos. En consecuencia, los analistas solo pueden dedicar un 44% de su tiempo a esfuerzos proactivos como la caza de amenazas y la ingeniería de detección.
El problema afecta por igual a distintos roles vinculados al SOC y a organizaciones de todos los tamaños. Aunque las compañías más grandes tienden a aumentar ligeramente el tiempo dedicado a tareas proactivas, este incremento no se corresponde directamente con su tamaño, lo que indica que escalar la organización no es suficiente para solucionar el problema.
Para maximizar el potencial de los modelos de IA y aliviar la carga humana, ExaHop recomienda implementar una capa básica de inteligencia contextual que permita a los agentes actuar de forma rápida y decisiva. «Un modelo de IA bien entrenado puede analizar anomalías en todo el entorno en segundos, haciendo en ese tiempo lo que a un analista humano le tomaría horas. Sin embargo, estos modelos deben integrarse con las garantías necesarias y deben estar apoyados por una capa de inteligencia accesible y accionable», explica Moles.
El futuro de la seguridad será automatizado, pero sin una base sólida, las organizaciones continuarán enfrentándose a grandes dificultades para afrontar amenazas cada vez más rápidas y sofisticadas.
