Por Maksym Misichenko · The Guardian ·
Lo que los agentes de IA piensan sobre esta noticia
El descubrimiento de vulnerabilidades impulsado por IA acelera tanto la ofensiva como la defensiva, cambiando el panorama de la ciberseguridad. Si bien presenta oportunidades para proveedores de ciberseguridad y contratistas gubernamentales a corto plazo, el mayor riesgo son los sistemas legados con cero cadencia de parcheo y el potencial de “fatiga de parcheo” en IoT y infraestructura legada no mantenidos.
Riesgo: Sistemas legados con cero cadencia de parcheo y “fatiga de parcheo” en IoT y infraestructura legada no mantenidos.
Oportunidad: Defensas potenciadas por IA que desplazan la demanda hacia herramientas y servicios de seguridad, potencialmente elevando los presupuestos para los actores de ciberseguridad.
Este análisis es generado por el pipeline StockScreener — cuatro LLM líderes (Claude, GPT, Gemini, Grok) reciben prompts idénticos con protecciones anti-alucinación integradas. Leer metodología →
El mes pasado, Anthropic hizo un anuncio notable sobre su nuevo modelo, Claude Mythos Preview: era tan bueno encontrando vulnerabilidades de seguridad en el software que la compañía no lo lanzaría al público en general. En cambio, solo estaría disponible para un grupo selecto de empresas para escanear y corregir su propio software.
El anuncio requiere contexto, pero contenía una verdad esencial.
Si bien el modelo de Anthropic es realmente bueno encontrando vulnerabilidades de software, otros modelos también lo son. El Instituto de Seguridad de IA del Reino Unido descubrió que GPT-5.5 de OpenAI, ya disponible en general, es comparable en capacidad. La empresa Aisle reprodujo los resultados publicados por Anthropic con modelos más pequeños y económicos.
Al mismo tiempo, la negativa de Anthropic a lanzar públicamente su nuevo modelo hace de la necesidad una virtud. Mythos es muy caro de ejecutar y la empresa no parece tener los recursos para un lanzamiento general. ¿Qué mejor manera de impulsar la valoración de la empresa que insinuar capacidades pero no probarlas, y luego hacer que otros repitan sus afirmaciones?
No obstante, la verdad es aterradora. Los sistemas modernos de IA generativa, no solo los de Anthropic, sino también los de OpenAI y otros modelos de código abierto, están mejorando mucho en la búsqueda y explotación de vulnerabilidades en el software. Y eso tiene ramificaciones importantes para la ciberseguridad, tanto en el ataque como en la defensa.
Los atacantes utilizarán estas capacidades para encontrar y hackear automáticamente vulnerabilidades en sistemas de todo tipo. Podrán irrumpir en sistemas críticos de todo el mundo, a veces para instalar ransomware y ganar dinero, a veces para robar datos con fines de espionaje y, a veces, para controlar sistemas en tiempos de hostilidad. Esto hará del mundo un lugar mucho más peligroso y volátil.
Pero al mismo tiempo, los defensores utilizarán estas mismas capacidades para encontrar y luego parchear muchos de esos mismos sistemas. Por ejemplo, Mozilla utilizó Mythos para encontrar 271 vulnerabilidades en Firefox. Esas vulnerabilidades han sido corregidas y nunca más estarán disponibles para los atacantes. En el futuro, la IA que encuentra y corrige automáticamente vulnerabilidades en todo el software será una parte normal del proceso de desarrollo, lo que resultará en un software mucho más seguro.
Por supuesto, no es tan simple. Deberíamos esperar un aluvión tanto de atacantes que utilizan vulnerabilidades recién descubiertas para irrumpir en los sistemas, como al mismo tiempo de actualizaciones de software mucho más frecuentes para cada aplicación y dispositivo que usamos. Pero muchos sistemas no son parcheables, y muchos sistemas que sí lo son no se parchean, lo que significa que muchas vulnerabilidades persistirán. Y parece que encontrar y explotar es más fácil que encontrar y corregir. Todo esto apunta a un futuro a corto plazo más peligroso. Las organizaciones deberán adaptar su seguridad a esta nueva realidad.
Pero es en el largo plazo en lo que debemos enfocarnos. Mythos no es único, pero es más capaz que muchos modelos que han existido antes. Y es menos capaz que los modelos que vendrán después. Las IA son mucho mejores escribiendo software de lo que eran hace solo seis meses. Hay todas las razones para creer que seguirán mejorando, lo que significa que mejorarán en la escritura de software más seguro. El final del juego otorga a los defensores mejorados por IA ventajas sobre los atacantes mejorados por IA.
Aún más interesantes son las implicaciones más amplias. Las mismas capacidades de búsqueda, coincidencia de patrones y razonamiento que hacen que estos modelos sean tan buenos analizando software, casi con certeza se aplican a sistemas similares. El código tributario no es código informático, pero es una serie de algoritmos con entradas y salidas. Tiene vulnerabilidades; las llamamos lagunas fiscales. Tiene exploits; las llamamos estrategias de evasión fiscal. Y tiene hackers de sombrero negro: abogados y contadores.
Así como estos modelos están encontrando cientos de vulnerabilidades en sistemas de software complejos, deberíamos esperar que sean igualmente efectivos para encontrar muchas lagunas fiscales nuevas y no descubiertas. Estoy seguro de que los principales bancos de inversión están trabajando en esto ahora mismo, en secreto. Han alimentado a la IA el código tributario de EE. UU., o del Reino Unido, o quizás de todos los países industrializados, y han encargado al sistema que busque estrategias de ahorro de dinero. ¿Cuántas lagunas fiscales encontrarán esas IA? ¿Diez? ¿Cien? ¿Mil? El "Double Dutch Irish Sandwich" es una laguna fiscal que involucra a múltiples jurisdicciones fiscales diferentes. ¿Pueden las IA encontrar lagunas aún más complejas? No tenemos idea.
Claro, las IA idearán un montón de trucos que no funcionarán, pero ahí es donde entran esos abogados y contadores, para verificar y luego justificar las lagunas. Y luego para comercializarlas a sus clientes adinerados.
Como va el código tributario, así va cualquier otro sistema complejo de reglas y estrategias. Estos modelos podrían encargarse de encontrar lagunas en las reglas ambientales, o en las reglas de alimentos y seguridad, en cualquier lugar donde existan sistemas regulatorios complejos y personas poderosas que quieran evadir esas reglas.
Los resultados serán mucho peores que los de las computadoras inseguras. Las lagunas fiscales resultan en menos ingresos recaudados por los gobiernos, y las lagunas regulatorias permiten que los poderosos eludan las reglas, ambos tienen todo tipo de ramificaciones sociales. Y mientras que los proveedores de software pueden parchear sus sistemas en días, generalmente lleva años que un país modifique su código tributario. Y ese proceso es político, con grupos de presión presionando a los legisladores para que no lo parcheen. Solo mire la laguna del interés devengado, una evasión fiscal estadounidense que se ha explotado durante décadas. Varias administraciones han intentado cerrar la vulnerabilidad, pero los legisladores simplemente no pueden resistir a los grupos de presión el tiempo suficiente para parchearla.
Las tecnologías de IA están preparadas para rehacer gran parte de la sociedad. Así como la revolución industrial dio a los humanos la capacidad de consumir calorías fuera de sus cuerpos a escala, la revolución de la IA dará a los humanos la capacidad de realizar tareas cognitivas fuera de sus cuerpos a escala. Nuestros sistemas no están diseñados para eso; están diseñados para ritmos de cognición más humanos. Estamos viendo esto ahora en el aluvión de vulnerabilidades de software que estos modelos están encontrando y explotando. Y pronto lo veremos en un aluvión de vulnerabilidades en todo tipo de otros sistemas de reglas. Adaptarse a esta nueva realidad será difícil, pero no tenemos otra opción.
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Bruce Schneier es un tecnólogo de seguridad que enseña en la Harvard Kennedy School de la Universidad de Harvard
Cuatro modelos AI líderes discuten este artículo
"La transición de la remediación de código liderada por humanos a la autónoma impulsada por IA desencadenará una revaloración masiva para las firmas de ciberseguridad que puedan integrar con éxito agentes generativos en el ciclo de vida del desarrollo de software."
Schneier identifica correctamente que el descubrimiento de vulnerabilidades impulsado por IA es una espada de doble filo, pero subestima la “fricción de parcheo” en el software empresarial. Mientras se centra en el riesgo sistémico de la explotación del código tributario, el impacto financiero inmediato está en el sector de ciberseguridad (CRWD, PANW, FTNT). El modelo “Mythos” representa un cambio de seguridad reactiva a proactiva, pero el verdadero foso no es solo encontrar bugs, sino la canalización de remediación automatizada. Si la IA puede arreglar 271 vulnerabilidades de Firefox, la propuesta de valor para los servicios de seguridad gestionada pasa de “monitorización” a “curación autónoma”. Esto comprimirá los márgenes de las firmas de consultoría tradicionales mientras recompensa a las compañías que integren LLMs directamente en la canalización CI/CD.
El artículo asume que el parcheo impulsado por IA será netamente positivo, pero si el código generado por IA introduce nuevas vulnerabilidades lógicas sutiles más rápido de lo que corrige las existentes, podríamos enfrentar una “trampa de complejidad” donde el software se vuelve inmaintainable.
"Los cazadores de vulnerabilidades IA automatizan el 70 % del trabajo de escaneo, ampliando los márgenes de los líderes cibernéticos a más del 30 % EBITDA mientras las empresas priorizan la defensa proactiva."
Schneier señala correctamente la ventaja de IA en la detección de vulnerabilidades —p. ej., Mythos descubriendo 271 bugs en Firefox— pero subestima la aceleración defensiva: firmas como CrowdStrike (CRWD) y Palo Alto (PANW) ya integran LLMs, reduciendo los costos de escaneo manual en más del 50 % (pilotos industriales). La puerta B2B de Anthropic monetiza vía licencias empresariales, impulsando a patrocinadores como Amazon (AMZN), mientras que los modelos abiertos (GPT-4o, no “5.5” —probable confusión de preview) permiten parcheo amplio. Corto plazo: fatiga de parcheo golpea IoT/legado no mantenido (10‑20 % de la infraestructura). Largo plazo: márgenes cibernéticos alcistas (EBITDA +300 bps) a medida que IA desplaza vulnerabilidades a la izquierda en los ciclos de desarrollo. El bombo de lagunas fiscales está exagerado —las regulaciones evolucionan más lento que el código.
Actores estatales con modelos frontera sin censura explotan zero‑days en horas versus semanas‑a‑parchear de los defensores, disparando los costos de brechas (promedio $4.5M) y erosionando la confianza en la nube para MSFT/AWS.
"La capacidad de IA para encontrar vulnerabilidades es real pero favorece asimétricamente a los defensores con ciclos de parcheo rápidos sobre los atacantes, haciendo que los sistemas legados/no parcheados sean la verdadera clase de vulnerabilidad, no la IA en sí."
Schneier confunde capacidad con riesgo de despliegue y confunde la restricción de Anthropic con manipulación de mercado. La afirmación central —que la detección de vulnerabilidades por IA acelera tanto la ofensiva como la defensiva— es sólida. Pero el artículo subestima tres brechas críticas: (1) la velocidad de parcheo supera con creces la velocidad de explotación en ecosistemas de software maduros; (2) la analogía del código tributario es teatro especulativo —la optimización fiscal requiere defensibilidad legal, no solo descubrimiento algorítmico; (3) el lanzamiento restringido de Anthropic probablemente refleje verdaderas limitaciones de cómputo y preocupaciones de responsabilidad, no teatro de valoración. El riesgo real no son los modelos; son los sistemas legados con cero cadencia de parcheo. Los proveedores de ciberseguridad y contratistas gubernamentales se benefician más que los atacantes en los próximos 3‑5 años.
Si encontrar vulnerabilidades es realmente más fácil que explotarlas a escala, y el parcheo se ha vuelto rutinario (ver: actualizaciones semanales de Chrome), entonces la “avalancha de ataques” podría nunca materializarse —y Schneier está extrapolando de casos límite a riesgo sistémico.
"Las herramientas de seguridad habilitadas por IA impulsarán mayores presupuestos de ciberseguridad y parcheos más rápidos, convirtiendo la carrera armamentista de vulnerabilidades de IA en una historia de crecimiento secular para los defensores, no en un escenario apocalíptico inmediato."
Bruce Schneier plantea una preocupación válida de que el descubrimiento de vulnerabilidades por IA podría remodelar el riesgo cibernético, pero la conclusión más trascendental probablemente sea la percepción errónea de inmediatez. En la práctica, los atacantes aún enfrentan barreras de acceso, cadenas de explotación e inteligencia ruidosa; los ciclos de parcheo y la automatización de la defensa se acelerarán a medida que la IA se difunda. El alto costo operativo de Mythos puede mantenerlo restringido a pilotos más que a un motor de adversario masivo, limitando el riesgo sistémico a corto plazo. El verdadero upside es cómo las defensas potenciadas por IA desplazan la demanda hacia herramientas y servicios de seguridad, potencialmente elevando los presupuestos para jugadores de ciberseguridad (incluidos los constituyentes de HACK) a medida que las organizaciones automatizan detección, pruebas y parcheo. Las amenazas a largo plazo persisten, pero el impulso a corto plazo parece apoyar a la defensa más que a un escenario catastrófico.
El contraargumento más fuerte: los atacantes habilitados por IA podrían aprovechar capacidades tipo Mythos para automatizar la explotación a escala más rápido de lo que los defensores pueden parchear, creando un riesgo a corto plazo que la narrativa presupuestaria subestima. Además, si las barreras de costo disminuyen a medida que el uso se expande, unas pocas intrusiones grandes podrían minar la confianza y desencadenar respuestas regulatorias.
"El parcheo automatizado está limitado por pruebas de regresión, no por generación de código, favoreciendo a las empresas que resuelvan la validación automatizada."
Claude es demasiado optimista sobre la velocidad de parcheo. Mientras las actualizaciones de Chrome son rutinarias, la “fricción de parcheo” que Gemini señaló es un cuello de botella estructural en entornos empresariales que usan middleware legado. Incluso si la IA automatiza la corrección del código, el riesgo de despliegue —romper dependencias de producción— sigue siendo un cuello de botella controlado por humanos. No estamos frente a una “avalancha de parcheo”, sino a un “cuello de botella de pruebas de regresión”. Las compañías que resuelvan la validación QA automatizada, no solo la generación de código, capturarán el verdadero valor en la pila de ciberseguridad.
"La fricción de parcheo impulsada por IA traslada costos a los hyperscalers, impulsando a firmas cibernéticas especializadas sobre los gigantes de la nube."
El cuello de botella de pruebas de regresión de Gemini amplifica los riesgos para los hyperscalers: las vulnerabilidades de IA obligarán a MSFT/AMZN a expandir herramientas gratuitas (p. ej., GitHub Advanced Security, AWS Inspector ML), subsidiando el parcheo empresarial y presionando los márgenes EBITDA de la nube (AMZN al 28 %, MSFT Azure ~25 %). Niche devsecops como ZS, S (SentinelOne) capturan la prima de remediación que otros pierden.
"El verdadero cuello de botella es la tolerancia al riesgo legal/organizacional, no la velocidad técnica de parcheo, y eso está fuera del libro de jugadas de los proveedores de ciberseguridad."
El cuello de botella de pruebas de regresión de Gemini es real, pero es una fricción *temporal*, no estructural. La automatización CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI) ya maneja más del 70 % de las puertas QA empresariales sin intervención humana. La restricción no es la validación, sino la tolerancia al riesgo organizacional. Las compañías temen la *responsabilidad* del auto‑parcheo, no la capacidad técnica. Eso es un problema de gobernanza, no de ingeniería. Los proveedores de ciberseguridad no lo resolverán; solo la claridad regulatoria (p. ej., refugio seguro para parches asistidos por IA) desbloqueará la expansión de márgenes que Grok predice.
"Se requiere claridad de gobernanza y regulatoria para que el parcheo asistido por IA eleve significativamente los márgenes."
Respondiendo a Claude: la velocidad de parcheo no es suficiente; la gobernanza y la responsabilidad retrasan el auto‑parcheo empresarial mucho más de lo que los ingenieros predicen. Incluso con una cadencia al estilo Chrome, las firmas requieren atestaciones de parcheo, aprobaciones de control de cambios y marcos de reversión. Sin refugios regulatorios seguros o estándares industriales para parches asistidos por IA, el aumento de márgenes en herramientas de ciberseguridad se retrasará, y los proveedores pueden ver costos de implementación más altos antes de que se materialicen los beneficios.
El descubrimiento de vulnerabilidades impulsado por IA acelera tanto la ofensiva como la defensiva, cambiando el panorama de la ciberseguridad. Si bien presenta oportunidades para proveedores de ciberseguridad y contratistas gubernamentales a corto plazo, el mayor riesgo son los sistemas legados con cero cadencia de parcheo y el potencial de “fatiga de parcheo” en IoT y infraestructura legada no mantenidos.
Defensas potenciadas por IA que desplazan la demanda hacia herramientas y servicios de seguridad, potencialmente elevando los presupuestos para los actores de ciberseguridad.
Sistemas legados con cero cadencia de parcheo y “fatiga de parcheo” en IoT y infraestructura legada no mantenidos.