La inteligencia artificial reduce a segundos el tiempo para explotar fallas de ciberseguridad

El Economista 10 Aug, 2026 08:43

La inteligencia artificial reduce a segundos el tiempo para explotar fallas de ciberseguridad

La inteligencia artificial está reduciendo el tiempo disponible para responder a un ciberataque mientras aumenta la capacidad de encontrar vulnerabilidades, utilizar credenciales expuestas y recorrer automáticamente sistemas informáticos.

OpenAI reconoció en julio que modelos de IA sometidos a una evaluación interna encontraron una vulnerabilidad desconocida, obtuvieron acceso a internet y comprometieron la infraestructura de producción de Hugging Face. Anthropic informó nueve días después sobre tres incidentes distintos en los que modelos Claude alcanzaron sistemas reales durante evaluaciones de ciberseguridad.

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Una de cada cuatro filtraciones maliciosas analizadas por IBM a escala mundial durante su informe de 2026 estuvo habilitada mediante inteligencia artificial, 56% más que un año antes. Esos incidentes costaron en promedio 6 millones de dólares, cerca de 1 millón más que el promedio mundial de 4.99 millones de dólares. Las suplantaciones mediante deepfakes y el malware apoyado por IA concentraron buena parte de los casos.

En América Latina, alrededor de 19% de los ataques maliciosos registrados en el estudio de IBM fue generado o habilitado mediante IA. Las filtraciones examinadas entre marzo de 2025 y febrero de 2026 costaron en promedio 4.65 millones de dólares, alrededor de 82 millones de pesos, y requirieron 328 días para ser identificadas y contenidas. La investigación regional comprendió 28 organizaciones de México, Argentina, Chile y Colombia.

La velocidad constituye el cambio más difícil de absorber para los equipos que protegen esas organizaciones. Eva Puerta, CISO para Europa, Medio Oriente y África de Check Point, recordó durante el Check Point Advantage 2026 cómo la aparición de Log4Shell todavía permitió elaborar planes de parcheo antes de que todos los sistemas vulnerables fueran explotados.

“Ese momento en el que yo tenía el margen ya no existe”, dijo Puerta.

La ejecutiva considera que los modelos están reduciendo una ventana que antes permitía descubrir una vulnerabilidad, comunicarla a los responsables de infraestructura y desplegar una actualización antes de que el atacante completara el proceso.

La IA acelera los ataques

OpenAI encontró una demostración práctica de esa capacidad durante una evaluación diseñada precisamente para medir hasta dónde podían llegar sus modelos en tareas ofensivas. GPT-5.6 Sol y un prototipo interno más avanzado operaban con protecciones reducidas dentro de ExploitGym. El entorno carecía de acceso directo a internet. Los modelos encontraron una vulnerabilidad de día cero en Artifactory, el programa utilizado como intermediario para descargar paquetes, y la explotaron para alcanzar la red pública.

Desde ahí realizaron movimientos dentro del entorno de investigación hasta encontrar una ruta hacia Hugging Face. Los modelos combinaron vulnerabilidades con credenciales expuestas y alcanzaron una vía de ejecución remota de código sobre servidores de la plataforma. OpenAI calificó lo ocurrido como un “incidente cibernético sin precedentes” y desactivó posteriormente el prototipo interno involucrado. La empresa encontró además cuatro cuentas de otros servicios cuyas credenciales públicamente expuestas fueron utilizadas durante las operaciones relacionadas con Hugging Face.

Después del incidente de OpenAI, Anthropic examinó 141,006 ejecuciones de evaluaciones para localizar situaciones en las que Claude hubiera podido alcanzar internet. Identificó tres casos en los que modelos obtuvieron acceso no autorizado a sistemas reales. La ruta se encontraba abierta por un problema de configuración entre Anthropic y su proveedor de evaluaciones. Claude utilizó técnicas básicas como contraseñas débiles y endpoints sin autenticación. Dos de las organizaciones localizadas por Anthropic desconocían la actividad cuando fueron notificadas.

Para Puerta, esa aceleración cambia el diseño mismo de las operaciones defensivas. “La defensa tiene que ser IA”, dijo. Su planteamiento contempla sistemas capaces de revisar automáticamente activos y encontrar huecos de configuración mientras especialistas humanos supervisan las decisiones.

“Necesitamos que todo el juicio humano siga dentro”, dijo..

El problema para México es que esa automatización todavía cubre una parte limitada de las empresas. IDC encontró que sólo 38% de las organizaciones mexicanas aprovecha la automatización dentro de sus plataformas de seguridad. El análisis de la consultora coloca entre los nuevos riesgos la fuga de información y los errores de configuración que pueden abrir el acceso a sistemas internos.

La IA amplía el riesgo

Las empresas enfrentan además un segundo problema. Mientras utilizan IA para defender sus redes, incorporan modelos que necesitan permisos sobre información y aplicaciones internas. Apenas 20% de las organizaciones mexicanas consultadas por IBM sabe con precisión qué capacidades de IA utiliza y dónde se encuentran. Sólo 13% conserva un inventario actualizado.

Esa falta de visibilidad introduce sistemas cuya relación con bases de datos o proveedores externos puede quedar fuera de los controles tradicionales. Fabricio López, director de Operaciones de Cenacif, considera que la supervisión debe extenderse a la forma en la que esos sistemas toman decisiones.

“La auditoría continua es importantísima”, dijo López durante un panel organizado por Check Point. En el sector financiero, la revisión incluye el funcionamiento de herramientas utilizadas para verificar identidades y evaluar información que puede tener consecuencias crediticias.

La identidad constituye precisamente otra zona en la que la IA ya tiene efectos concretos. Los perfiles sintéticos representan 48.3% de los casos de fraude de identidad analizados en América Latina por Sumsub. Los delincuentes pueden reunir información disponible de una persona y acompañarla con imágenes o videos generados para intentar superar verificaciones automatizadas. En México, la Ciudad de México concentra 13.85% de las alertas nacionales consideradas en el estudio.

La dispersión agrega dificultades para actividades que cruzan fronteras. Víctor Manuel Merchand, coordinador del Área de Tecnologías de la Información y Ciberdelito de la Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito en México, describió el problema desde la persecución de un ataque.

“El criminal está en un país, la víctima está en otro, los servidores están en otro”, dijo durante el panel. Esa distribución también obliga a compartir información entre organizaciones cuando una misma infraestructura o cadena de suministro puede extender un incidente.

La reducción de los tiempos convierte esos problemas preexistentes en una superficie más difícil de proteger. Las contraseñas expuestas y los servidores mal configurados ya permitían intrusiones antes de la expansión de los modelos generativos. Ahora pueden ser examinados por sistemas capaces de ejecutar operaciones sucesivas sin esperar a que una persona revise cada resultado. Puerta resumió el cambio desde la experiencia de los equipos defensivos.

“Ya no es el mismo juego”, dijo.

rodrigo.riquelme@eleconomista.mx

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