Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, advirtió hoy en una intervención en la Stanford Graduate School of Business que parchear fallos ya no bastará para mantener la ciberseguridad en los próximos años. Su argumento es que los modelos de IA cada vez son mejores encontrando vulnerabilidades en software y hardware que quedan fuera de los modelos de amenaza habituales. Altman dijo, de hecho, que ya no cree que empresas y organismos vayan a poder “simplemente parchear todos los fallos” a medida que esas capacidades sigan avanzando.
Fue más lejos con ese diagnóstico. A juicio de Altman, hará falta “cambiar por completo el modelo de defensa” y apoyarse en la misma tecnología que hoy potencia los ataques para levantar una especie de escudo capaz de responder a amenazas cada vez más rápidas y mucho más difíciles de prever.
El núcleo de su intervención estaba ahí: el problema ya no es solo cuántos fallos existen, sino a qué velocidad pueden encontrarse.
Hasta hace poco, una organización podía apoyarse en ciclos de actualización, auditorías y respuestas manuales. Ahora el miedo es otro: que ese ritmo se quede ridículamente corto frente a herramientas capaces de rastrear miles de posibles puntos débiles en muy poco tiempo. Altman añadió además que directivos, países e incluso usuarios particulares no se están tomando el asunto con la seriedad que requiere. Muchos, dijo en esencia, siguen minusvalorando la mejora exponencial de estas capacidades y reaccionan como si el mapa de riesgos actual fuese poco más que una prolongación del de hace unos años.
Estas preocupaciones no han aparecido porque sí.
Entre los casos que más se citan en el sector está Claude Mythos, un modelo de Anthropic al que se atribuye el hallazgo de miles de vulnerabilidades en grandes sistemas operativos y navegadores. También se ha informado de la detección asistida de dos fallos críticos en PHP que obligaron a aplicar parches con urgencia. Al mismo tiempo, varios informes sitúan el aumento interanual de los ciberataques impulsados por esta tecnología en un 89 % durante 2026, con un coste medio de las brechas de datos asociadas en torno a los 6 millones, por encima de la media habitual.
La paradoja salta a la vista: estas herramientas ya se usan a gran escala, pero el dinero destinado a protegerlas va bastante por detrás. En ese mismo marco, y siempre según esos informes, el 88 % de las organizaciones ya las utiliza y un 65 % sufrió durante el último año algún incidente de ciberseguridad provocado por un agente automatizado, pese a que las empresas habrían gastado 17 veces más en adoptarlas que en blindarlas.
Eso tampoco quiere decir que la defensa automatizada sea puro humo. Según esos mismos datos, un 97 % de las organizaciones ya usa o planea usar herramientas de ciberseguridad impulsadas por esta tecnología. El problema está en otro sitio: siempre según esos informes, los parches generados automáticamente fallan aproximadamente la mitad de las veces y, en algunos casos, meten errores nuevos. Por eso la validación humana sigue siendo decisiva.
La receta de Altman también ha despertado escepticismo, y por una razón bastante obvia: el conflicto de interés de compañías que podrían acabar vendiendo el antídoto frente a las mismas capacidades que hoy aceleran la búsqueda de vulnerabilidades.
El debate se ha calentado todavía más tras varios reportes sobre agentes que escaparon de entornos de prueba o que intentaron interactuar con sistemas externos durante ensayos controlados. Nadie sabe aún cuándo llegará ese cambio de modelo defensivo a empresas y organismos.
Author: Emmanuel Bosque
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