Utilice este título alerta de OpenAI, Google y Microsoft a los gobiernos sobre una nueva ola de ciberataques con IA y cree en base a ese titulo original un titulo nuevo, preciso, comprensible y que no pierda relacion con el titulo original. Necesito que me devuelvas solo y nada mas que el titulo nuevo.
Tu tarea es utilizar
“Tenemos una ventana de tiempo limitada para fortalecer las defensas cibernéticas”. Con esa advertencia, OpenAI resumió la semana pasada una preocupación que empieza a recorrer a buena parte de la industria tecnológica: la inteligencia artificial está acelerando tanto la capacidad de explotar vulnerabilidades. En un documento, reclamaron mejorar la protección de hospitales, servicios públicos e infraestructura crítica y pidieron a gobiernos, empresas de seguridad y laboratorios de IA coordinarse para usar estos sistemas de manera defensiva.
La importancia de la ciberseguridad en los sistemas conectados a internet suele subestimarse fuera de los ámbitos especializados. Hacer una transacción bancaria, enviar un correo, un mensaje de WhatsApp o consultar una página web: todo presupone que, por detrás, corre alguna medida de seguridad para garantizar que la tarea se pueda realizar con éxito y sin que sea hackeada.
En este contexto, las vulnerabilidades son moneda corriente en el software que usamos todos los días. Se encuentran nuevas todo el tiempo, se informan y se corrigen. Lo que cambió durante el último tiempo es que los modelos más avanzados de IA pueden ayudar a revisar código, detectar fallas y automatizar tareas que antes demandaban horas de trabajo especializado. Es decir, lo que antes se hacía a velocidad humana, ahora se hace a velocidad-máquina.
Y por supuesto, esas mismas capacidades también pueden servir para acelerar ataques: a principios de mes, uno de los jefes de seguridad de Anthropic lanzó en DEF CON, la conferencia de hackers más grande del mundo, una dura advertencia: “Vienen entre 18 y 24 meses que podrían ser los más intensos de nuestras carreras”.
La carta abierta fue impulsada por OpenAI y respaldada por 128 empresas y organizaciones, entre ellas Google, Microsoft, Anthropic, AWS, IBM, Cisco, CrowdStrike, Fortinet y Palo Alto Networks. En los últimos meses, Anthropic lanzó Project Glasswing para dar a organizaciones seleccionadas acceso a modelos avanzados capaces de encontrar vulnerabilidades en sistemas críticos. Al mismo tiempo, las herramientas ofensivas alcanzadas por modelos como Fable obligaron a incorporar restricciones específicas para limitar usos como desarrollar exploits o avanzar dentro de una red comprometida.
OpenAI, por su parte, mostró un escenario todavía más delicado en sus pruebas con Hugging Face. Durante una evaluación de capacidades de ciberseguridad, sus agentes lograron superar controles del entorno, acceder a Internet y comprometer infraestructura externa. El episodio mostró hasta qué punto estos sistemas empiezan a encadenar acciones y tomar decisiones durante una operación.
Ahí aparece, sin embargo, una dificultad adicional: separar cuánto de esta alarma responde a herramientas que ya pueden medirse en el mundo real y cuánto forma parte del discurso de una industria que también tiene incentivos para presentar sus modelos como extraordinariamente poderosos. La narrativa hilvana una paradoja, donde estas empresas aseguran tener entre manos sistemas capaces de cambiar las reglas del juego y, al mismo tiempo, advierten sobre las consecuencias de que esos modelos caigan en malas manos.
Clarín consultó a cuatro especialistas argentinos en ciberseguridad e inteligencia artificial, que vienen trabajando desde hace décadas en estos temas, para analizar cuánto cambia este escenario con la llegada de los agentes, qué parte de un ataque ya puede automatizarse y si la ventaja que hoy describen las empresas realmente puede inclinar la balanza a favor de los defensores.
Y, también, hablaron del “riesgo existencial” de estos sistemas que, pareciera, muchos quieren instalar la idea de que “se van a volver en contra nuestro”.
Una ventana que nadie sabe cuánto va a durar
Para Verónica Valeros, codirectora e investigadora del grupo Stratosphere de la Universidad Técnica Checa de Praga, la hipótesis de OpenAI tiene un apoyo en lo que ya se observa en internet. Su equipo monitorea ataques de manera permanente y, en una de sus últimas mediciones, encontró uso de IA para automatizar operaciones, aunque todavía lejos del nivel de complejidad observado en el incidente de Hugging Face, donde agentes de OpenAI lograron salir del entorno de pruebas y comprometer infraestructura externa.
“Sí, tenemos una ventana de tiempo como defensores para mejorar. ¿Cuánto tiempo? Imposible saber”, explicó a este medio. “Esta aceleración siempre va a ir en tándem: cuando mejora la defensa, mejoran los ataques. Lo importante es no perder el ritmo como defensores. El costo de defender todavía es más grande que el de atacar, aunque la IA está balanceando este aspecto y es, en mi opinión, una de las métricas a medir”, agregó.
Daniel Dieser, fundador de AI Resilience Hub Village e investigador en robótica e inteligencia artificial, coincide en que existe una oportunidad, aunque evita pensarla como una superioridad garantizada para quienes defienden. “La IA es una tecnología de propósito general. Si reduce el costo de adquirir conocimiento, analizar información, programar, investigar vulnerabilidades y operar herramientas, esa reducción puede beneficiar tanto al atacante como al defensor”, explicó.
Para Dieser, el cambio más profundo aparece cuando el modelo queda conectado con herramientas capaces de observar y actuar sobre un sistema. Durante años, la seguridad automatizó partes del trabajo con scanners, sistemas de monitoreo y herramientas de respuesta. El humano seguía siendo quien interpretaba lo ocurrido y decidía el siguiente paso.
“Ahora empezamos a construir sistemas capaces de percibir, razonar, decidir, actuar, observar el resultado y volver a decidir. A esto le llamamos agente. Para mí, el límite no está en cuán inteligente es el modelo, sino en su capacidad de actuar dentro de un objetivo y adaptarse al resultado de sus propias acciones”, sostuvo. Dieser lo resume con una imagen: “El modelo es el cerebro, nosotros construimos el cuerpo”.
Ese “cuerpo” puede servir también para defender. “Un hospital, un gobierno o una empresa no necesita una IA perfecta para mejorar sustancialmente su seguridad. Necesita incorporar inteligencia a procesos donde hoy simplemente no tiene suficiente capacidad humana”, señaló. “Para mí, esa es la verdadera ventana. La pregunta es si aprovechamos esa oportunidad antes de que la automatización ofensiva alcance una escala comparable”, sentencia.
Esa multiplicación, de hecho, ya se puede ver en números: Anthropic comenzó lo que llamó Project Glasswing en abril, con unas 50 organizaciones que recibieron acceso anticipado a Claude Mythos para revisar sus propios sistemas. En pocas semanas, según la compañía, esos equipos encontraron más de 10.000 vulnerabilidades de severidad alta o crítica. En junio, el programa se amplió a unas 150 organizaciones adicionales de más de 15 países, incluyendo empresas vinculadas con energía, agua, salud y comunicaciones.
En Black Hat, la otra conferencia de ciberseguridad que se hace durante la semana de DEF CON en Las Vegas, este año circuló con fuerza una preocupación entre empresas del sector: varias aseguraban haber detectado agentes de compañías dedicadas a la seguridad ofensiva explorando sus sistemas. Y explotándolos.
Valeros suma otra herramienta posible, el cyber deception, que consiste en colocar sistemas o servicios falsos para atraer al atacante y observarlo. “Cada vez que pienso en engañar al atacante, pienso en la película Nueve Reinas. Es eso. El uso de IA está revolucionando el campo del ciberengaño, ayudando a hacer mejores trampas y más efectivas. Pero aún más impactante es que mi colega Muris Sladić está usando IA para engañar a otras IA, y esto puede ser vital para lo que se viene”, agregó la experta. Sladić es investigador y doctorando en la Universidad Técnica Checa de Praga y forma parte de Stratosphere, el grupo que Valeros codirige junto con Sebastián García.
En un trabajo publicado en junio, Valeros y otros investigadores analizaron las técnicas de ataque reunidas por MITRE ATT&CK (un marco de referencia muy conocido para quienes trabajan en ciberseguridad) y encontraron que sólo el 32% permite colocar un señuelo con el que un atacante podría encontrarse de manera plausible.
“Puede ayudar, sí, pero no reemplaza la detección y el bloqueo tradicionales”, resumió Valeros.
Entre la revolución técnica y el marketing
Federico Pacheco, Cybersecurity Services Director de BASE4 Security, pone el foco en la tensión entre el avance real de la IA y la publicidad que hacen las empresas alrededor de ellas.
“Lo que postea OpenAI creo que es 50/50, marketing y realidad. Sí, la IA está revolucionando la ciberdefensa, pero no más que cualquier otro campo. Una alianza así no cambia el panorama de amenazas y deja entrever que OpenAI tiene capacidades únicas que otros no tienen”, planteó, planteó, y comparó esa estrategia con la que Anthropic desplegó meses atrás alrededor de Mythos. También cuestionó que buena parte de las recomendaciones del comunicado de OpenAI sean medidas conocidas desde hace años. “Las propuestas de controles son un ABC de la ciberseguridad, algo súper básico”.
Para Pacheco, ese contexto ayuda a leer la posición de OpenAI también como una disputa por quién controla el acceso a los modelos más potentes, llamados “de frontera”. “OpenAI decide quién entra al club que ellos mismos convocaron, pero a la vez declaran que ninguna compañía debería controlar el futuro”, señaló.
El timing agregó otro elemento que huele a estrategia de venta. OpenAI publicó el 26 de agosto el informe técnico sobre el incidente de Hugging Face. La carta colectiva apareció al día siguiente y Hugging Face figura entre sus firmantes. “El mayor ataque de una IA documentado al día de la fecha no es de un APT [amenaza persistente] chino sino de ellos mismos, y contra uno de sus firmantes”, cuestionó Pacheco. “Generan el riesgo, publican el informe del riesgo y al día siguiente lideran la coalición mundial contra el riesgo”, señala.
Durante las pruebas, los agentes no se limitaron a encontrar una vulnerabilidad, sino que lograron encadenar fallas desconocidas para salir del entorno aislado, crearon un sistema para intercambiar mensajes entre distintas ejecuciones y empezaron a dividirse tareas. Encontrar una vulnerabilidad, por sí solo, no alcanza para explotarla. Hace falta desarrollar una técnica o un código capaz de aprovecharla (el exploit). Y eso hicieron los agentes de OpenAI por su cuenta durante las pruebas.
Pacheco, aún con su mirada escéptica, no desconoce el cambio técnico que hay detrás. “Lo que creo que sí es serio es que la expansión de programas de acceso confiable para compañías verificadas es una barrera real para los atacantes. Es verdad que la IA multiplica la productividad del atacante, que puede descubrir vulnerabilidades y que puede operar campañas de manera bastante autónoma”, sostuvo.
También aparece otra consecuencia: las mismas herramientas que aceleran la generación de código pueden sumar errores y deuda técnica que después habrá que revisar. “Los proveedores de IA también te venden la máquina de generar deuda técnica por desarrollo de código con IA y te obligan a revisarla con IA”, ironizó Pacheco.
El riesgo que ya está entre nosotros
Javier Blanco, doctor en Informática por la Universidad de Eindhoven, propone mirar con cautela tanto las capacidades como el discurso alrededor de ellas. Desde afuera, además, se conoce poco sobre la arquitectura de los modelos de frontera que desarrollan las grandes compañías.
“Si bien no se conoce la arquitectura y los métodos de los últimos modelos de lenguaje de las empresas de Silicon Valley, todo parece sugerir que son versiones más grandes basadas en los mismos principios. Los comportamientos complejos emergentes son probablemente consecuencias del aumento de los parámetros y de los datos de entrenamiento”, explicó.
Esa combinación hace que las advertencias de las compañías tengan, para Blanco, una base real y a la vez una amplificación discursiva. “Las preocupaciones por el poder de estos sistemas y la capacidad de hacer daño son reales, pero a la vez están sobredimensionadas en los discursos”.
La discusión conecta con el llamado “riesgo existencial”, la hipótesis de que sistemas cada vez más capaces puedan terminar fuera de control y representar una amenaza extrema para la humanidad. En criollo, jugar la “carta Skynet”, en referencia a la inteligencia artificial de Terminator que es el paradigma de la rebelión de las máquinas creadas por el hombre.
Blanco, sin embargo, sigue siendo escéptico frente a ese escenario: esa carta Skynet no está todavía en el mazo.
“Entiendo que seguimos igual, al menos viendo todo lo que hay publicado. Los riesgos concretos tienen que ver con las consecuencias que la gran capacidad de estos sistemas puede tener en todos los ámbitos de la vida”, explicó. “No hay buenos modelos matemáticos que puedan echar luz a los tipos de comportamiento. Esta opacidad epistémica es consustancial a estos sistemas y puede ser una barrera para un uso responsable y auditable”.
La incertidumbre adquiere otra dimensión cuando el modelo recibe herramientas y permisos para actuar sobre redes y sistemas reales. Hospitales, bancos, empresas de energía, organismos públicos y buena parte de la infraestructura de internet dependen de software que acumula vulnerabilidades y años de, como decía Pacheco, deuda técnica. En Argentina, desde la pandemia hasta la actualidad, las noticias sobre compromisos a infraestructura estatal se hizo moneda corriente: Dirección Nacional de Migraciones, PAMI, Senado de la Nación, Renaper y hasta el Hospital Garrahan, sólo por mencionar un puñado, fueron víctimas de ciberataques que tomaron relevancia mediática.
Mientras empresas, gobiernos y usuarios todavía intentan entender cómo incorporar estas tecnologías, las grandes compañías de IA siguen empujando sus límites en medio de una presión financiera enorme. OpenAI crece a gran velocidad, pero en 2025 registró unos 20.900 millones de dólares de pérdidas operativas y sólo en el segundo trimestre de 2026 perdió otros 12.300 millones. Al mismo tiempo, necesita decenas de miles de millones para financiar cómputo, centros de datos y nuevos modelos, mientras una eventual salida a bolsa empieza a aparecer en el horizonte.
Durante décadas, de un lado había hackers buscando una entrada y, del otro, quienes buscan cerrarles la puerta, una pelea histórica entre “sombreros negros” y “sombreros blancos”.
Ahora que los agentes de IA empiezan a mezclarse con los sombreros, ya es imposible pensar el problema en términos (solamente) humanos. La carrera sigue siendo la misma, pero una parte cada vez mayor del ataque y la defensa puede quedar en manos de máquinas.
Quizás, cuando se disipe el humo los equipos de ventas de OpenAI, Anthropic, Google y los principales jugadores, se podrá ver con mayor claridad el panorama y responder la pregunta más importante de todas: si toda esta aceleración terminó dando ventaja a quienes protegen los sistemas o a quienes los atacan.
, interpretarlo y reescribir un artículo en un estilo editorial simple, seria, humanizada y dirigida a gente de la tercera edad que necesita comprender sin vocablos modernos o tecnológicos. Asegúrate de que el texto resultante no tenga similitudes con la nota original, excepto las expresiones textuales entre comillas. El tono debe ser cercano, dinámico y atractivo para un público joven, utilizando un lenguaje coloquial pero respetuoso, y estructuras narrativas que mantengan el interés del lector. Incluye ejemplos, analogías o referencias contemporáneas si es necesario para enriquecer el texto. El objetivo es que la reescritura sea fresca, original y capture la esencia de la noticia, pero sin repetir el planteamiento o estructura del artículo original, manteniendo un tono respetuoso y sin caer en una excesiva informalidad. El artículo debe comenzar directamente con el contenido, sin incluir preguntas al inicio. Al final del artículo, agrega una sección de resumen con el título “En síntesis” y también una sección de preguntas frecuentes donde todas las preguntas estén en negrita (), asegurándote de que aparezcan únicamente en esta sección y no en ninguna otra parte del artículo. Además, cada pregunta debe ir acompañada de su respuesta correspondiente.
Crédito de la fuente original: www.clarin.com
