La inteligencia artificial (IA) ha estado acaparando titulares por motivos equivocados en las últimas semanas.
En julio, OpenAI reveló que uno de sus agentes de IA experimentales atacó servicios accesibles al público, incluida la plataforma de alojamiento de IA Hugging Face, durante pruebas de seguridad internas. Luego, Anthropic divulgó que Claude encadenó explotaciones contra software real de forma independiente y desarrolló nuevas técnicas para encontrar debilidades en el código. Poco después, Meta confirmó que uno de sus propios modelos de IA vulneró los sistemas de otra organización durante una evaluación tras una mala configuración que le dio acceso a Internet.
Son incidentes separados, pero en conjunto plantean una cuestión mayor: ¿La IA de pronto se volvió capaz de hackear? La respuesta corta es sí, pero probablemente no de la manera que sugieren los titulares.
Ninguno de estos incidentes implicó que un modelo de IA decidiera por sí mismo atacar blancos al azar. En cambio, los investigadores proporcionaron a los modelos herramientas realistas, acceso a Internet o sistemas vulnerables para ver cuán bien podrían realizar tareas ofensivas de ciberseguridad. Lo que sorprendió a muchos expertos no fue que los modelos intentaran hackear sistemas, sino cuán capaces demostraron ser una vez que se les dio la oportunidad.
¿Por qué de repente hay tantas historias de hackeo de IA en las noticias?
Varias cosas han cambiado al mismo tiempo. Lo más evidente es que los modelos de IA actuales son simplemente mejores que los chatbots que la gente usaba hace solo un año. En lugar de limitarse a responder preguntas, muchos modelos de vanguardia ahora pueden escribir código, ejecutar comandos, navegar por la web, usar herramientas de software externas y refinar su propio trabajo una y otra vez hasta lograr un objetivo.
Al mismo tiempo, las empresas de IA se han mostrado mucho más dispuestas a poner a prueba esas capacidades y revelar los resultados. En lugar de mantener las evaluaciones de seguridad en secreto, firmas como OpenAI, Anthropic y Meta están publicando informes que describen lo que ocurrió cuando sus sistemas más nuevos fueron desafiados por equipos rojos profesionales, especialistas en seguridad encargados de encontrar deliberadamente debilidades o formas de dar mal uso a un sistema.
“Estamos presenciando una tormenta perfecta de capacidad y pruebas agresivas”, dijo Dray Agha, gerente senior de operaciones de seguridad en Huntress, una empresa de ciberseguridad especializada en detección y respuesta ante amenazas gestionadas, a Live Science. “El volumen de fallos de software que se están descubriendo en 2026 ya se ha duplicado aproximadamente en comparación con 2025, impulsado en gran medida por los sistemas de IA. Las grandes tecnológicas están desplegando estos modelos internamente para someter a prueba su propia infraestructura, lo que lleva a descubrimientos rápidos y de alto perfil de vulnerabilidades.”
Antonio Vaccaro, profesor de ética empresarial en IESE Business School y director de su Observatorio de Ética de la IA en las Organizaciones, coincide en que ambos factores están contribuyendo a la reciente oleada de historias de hacking de alto perfil.
“El primero, y probablemente el más importante, es la rápida evolución de los sistemas de IA”, dijo a Live Science. “Cada segundo incrementan sus capacidades, información, recursos y conexiones con otras herramientas en línea.” Al mismo tiempo, los gobiernos y la industria de la IA están invirtiendo de manera más intensa en pruebas y supervisión a medida que crecen las preocupaciones sobre la responsabilidad, añadió.
¿Puede la IA hackear computadoras por sí misma?
No exactamente. Muchos titulares han descrito a la IA como si “escapara” de entornos de prueba o actuara de forma autónoma. Pero los expertos señalan que esas descripciones pueden dar una impresión equivocada.
“Debemos ser cautelosos con el significado del adjetivo ‘autónomo’ cuando se asocia a sistemas de IA”, afirmó Vaccaro. A diferencia de los humanos, añadió, los modelos de IA no forman intenciones ni toman decisiones independientes sobre lo que quieren hacer. En cambio, siguen objetivos establecidos por los desarrolladores o usuarios, y a veces producen resultados que sorprenden a quienes los construyeron.
Agha señaló que estos modelos de IA simplemente están trabajando para lograr un objetivo establecido. “El público debería ver estos incidentes como una optimización de software que salió mal, no como el amanecer de una IA maliciosa y autoconsciente”, dijo. “Es menos ‘Terminator’ y más bien como un pasante muy capaz, de mentalidad literal, que viola la ley para terminar una hoja de cálculo más rápido.”
Lo que cambia las reglas del juego es el paso de modelos conversacionales a modelos con agencia.
Dray Agha, gerente senior de operaciones de seguridad en Huntress
En los tres casos recientes, los modelos de IA no operaron sin supervisión. Los investigadores les proporcionaron deliberadamente las herramientas y condiciones necesarias para ver de qué podrían hacer. El incidente de Meta, por su parte, se originó por un entorno de pruebas mal configurado en lugar de que el modelo se escapara de forma independiente de su sandbox digital.
La preocupación no es que la IA se haya vuelto autoconsciente. Es que estos sistemas están volviéndose cada vez más eficaces para llevar a cabo tareas técnicas complejas cuando se les otorgan los permisos adecuados.
¿Por qué los modelos de IA más nuevos son mejores para la ciberseguridad?
El cambio más grande es el auge de la IA denominada “con agencia” (agentic). Los chatbots convencionales generaban texto una respuesta a la vez. Los sistemas con agencia, sin embargo, pueden planificar una serie de acciones, decidir qué hacer a continuación, usar herramientas de software, probar sus propias ideas y seguir trabajando hacia un objetivo sin necesitar entrada humana constante. Eso los convierte en asistentes sorprendentemente eficaces para la investigación en ciberseguridad.
“El cambio decisivo es la transición de modelos conversacionales a modelos con agencia”, dijo Agha. “La IA de vanguardia de hoy no solo responde preguntas. Puede encadenar acciones de forma autónoma, escribir código, usar herramientas de línea de comandos y iterar sobre sus propios fracasos.”
Dar a la IA acceso directo a entornos de desarrollo también le permite probar si sus propias ideas realmente funcionan. En lugar de sugerir un posible error de software, a menudo puede escribir código de prueba de concepto, modificarlo si falla y volver a intentarlo.
Las mismas capacidades no se limitan a los atacantes. Los equipos de seguridad ya están utilizando IA para revisar el código en busca de errores, analizar archivos sospechosos y acelerar investigaciones que, de otro modo, tomarían horas a los analistas.
¿Debería preocuparnos que la IA cometa ciberataques?
Los expertos señalan que el papel de la IA en los ciberataques debe ser motivo de preocupación, pero por razones distintas a las que sugiere la ciencia ficción.
El riesgo más inmediato no es que la IA decida iniciar ataques por sí sola, sino que los ciberdelincuentes usen IA para cometer delitos cibernéticos ya conocidos mucho más rápido que antes.
Los delincuentes no necesitan IA para inventar formas completamente nuevas de atacar a las personas. En cambio, estos modelos pueden acelerar métodos de ataque ya existentes. Pueden filtrar grandes cantidades de información pública sobre posibles víctimas, ayudar a redactar correos de phishing más convincentes, identificar debilidades de software y generar código que los atacantes pueden adaptar para su propio uso.
“La amenaza es la malicia humana, potenciada por la escala y la velocidad de la IA, no una IA autónoma que decida volverse contra nosotros”, dijo Agha.
¿Cómo cambiará la IA los ciberataques en el futuro?
Es poco probable que las revelaciones recientes sean las últimas. A medida que las empresas de IA compiten para construir sistemas más capaces, también les otorgan a esos sistemas más herramientas, más recursos computacionales y entornos de prueba más realistas. Eso hace que las evaluaciones futuras sean más propensas a descubrir comportamientos nuevos —y a veces alarmantes.
La mayoría de los expertos espera que la IA se convierta en una asistente de ciberseguridad cada vez más poderosa, más que en un ciberdelincuente independiente. Probablemente encontrará errores de software más rápido, ayudará a los defensores a responder a ataques más rápidamente y automatizará muchas tareas rutinarias de seguridad. Al mismo tiempo, los delincuentes usarán la misma tecnología para mejorar campañas de phishing, acelerar la investigación de vulnerabilidades y hacer que los ataques sean más creíbles.
Lo más probable es que la próxima oleada de titulares de seguridad de IA no trate sobre máquinas tramando contra la humanidad. Más bien, lo más probable es que trate sobre software cada vez más capaz haciendo exactamente lo que se le ha pedido hacer, y mostrando cuánta ha crecido esa capacidad.
