Cuando el correo electrónico se popularizó, descubrimos una consecuencia incómoda. Enviar mil mensajes podía costar casi lo mismo que enviar uno. Por eso, junto con las conversaciones entre amigos y familiares, nuestros buzones empezaron a llenarse de publicidad no solicitada y estafas. Bastaba con que unos pocos destinatarios cayeran en la trampa para que enviar miles de mensajes fuera rentable. La inteligencia artificial está trasladando esa misma lógica al cibercrimen.
El 19 de octubre, Reuters documentó una operación en la que una sola persona utilizó agentes de IA para intentar vulnerar más de 1.200 sitios web de Estados Unidos, Canadá, Japón y Australia. Más de cien terminaron comprometidos. El atacante daba instrucciones en chino y dejaba que los programas siguieran trabajando durante horas. Según las estimaciones publicadas, cada intrusión exitosa costaba alrededor de US$50.
Lo inquietante no es imaginar a un hacker extraordinariamente inteligente. Es entender que ahora una persona puede intentar lo que antes requería muchas manos. Hace unas semanas escribí en este diario sobre la asimetría de la ciberseguridad. Intentar un ataque puede costar cientos de dólares; recuperarse de uno exitoso, millones. Cuando los intentos además se pueden multiplicar, la pregunta cambia. ¿Cuántos ataques puede resistir una organización antes de que uno funcione?
Un hacker es ahora un administrador de agentes
Pensemos en el trabajo de un hacker tradicional. Debía buscar una vulnerabilidad, escribir código, probarlo y analizar lo que encontraba. Ahora puede repartir buena parte de esas tareas. Un agente de IA no es simplemente un chatbot que responde preguntas. Es un modelo de lenguaje aure aprendió a usar herramientas que le permiten ejecutar comandos, navegar por internet o revisar archivos. Varios agentes pueden colaborar como un pequeño equipo. Uno investiga, otro prueba y un tercero interpreta resultados. Su supervisor humano decide qué hacer después.
Una campaña estudiada por Gambit muestra hasta dónde puede llegar esta organización. Sus investigadores utilizaron tres sistemas de agentes, llamados Hermes, Strix y Cairn, y modelos como Claude Opus 4.6, GLM-5.2 y DeepSeek V4. En seis días, al menos 27 empresas de comercio electrónico fueron comprometidas y se sustrajeron más de 600.000 registros de tarjetas. Algunas tareas de análisis costaban alrededor de US$25. Esa cifra no es el precio de robar una tarjeta, pero sí muestra cómo se abarata una parte del trabajo.
Incluso está cambiando aquello que vale la pena robar. Mientras se escribe esta columna, OpenCode y Railway, dos plataformas muy utilizadas por desarrolladores, investigan incidentes que pudieron exponer credenciales de acceso a modelos de IA. Una credencial robada permite consumir modelos costosos a cuenta de otra persona. La inteligencia artificial no solo ofrece nuevas herramientas al atacante. También cambia lo que ellos consideran valioso.
La figura de esta columna permite ver otra señal de aceleración. El archivo Orca reunía menos de diez reportes mensuales de seguridad relacionados con IA a comienzos de 2025 y llegó a 80 en septiembre de 2026. Si se prolongara un crecimiento mensual del 8,9%, pasaremos Navidad observando aproximadamente 103 reportes de vulnerabilidad. Es interesante observar evidencia concreta del inicio de una ola de ciberataques apoyados en un claro incentivo económico.
A esta escala se suma otro fenómeno. Según una investigación de Axios publicada esta semana, instituciones como JPMorgan, Bank of America y Morgan Stanley están restringiendo el acceso de agentes de IA a las cuentas de sus clientes. Lo curioso es que muchos de estos agentes no necesitan robar contraseñas. Son los propios usuarios quienes entregan sus contraseñas a asistentes de inteligencia artificial para automatizar tareas como consultar saldos, analizar gastos o realizar pagos. El problema aparece cuando el agente realiza acciones que nadie le pidió. ¿Cómo distingue un banco entre una persona que utiliza su cuenta y una máquina que actúa con sus credenciales?
¿Y cómo nos defendemos desde Latinoamérica?
El 21 de octubre CrowdStrike documentó ataques contra al menos quince instituciones de salud en Argentina. El operador utilizaba dos agentes basados en Claude Code. Uno decidía el siguiente paso y el otro lo ejecutaba. El mismo informe describió operaciones contra organizaciones en Brasil, Estados Unidos y entidades gubernamentales de otros países.
Ese día, Straiker informó sobre una campaña dirigida a más de 400 objetivos financieros latinoamericanos. CyberCartel combinó Claude, Grok y Kimi. Cuatro roles apoyados en Claude analizaban opciones y cinco agentes Grok buscaban credenciales. Es importante no confundir objetivos con víctimas confirmadas. No sabemos que las 400 organizaciones hayan sido comprometidas. Lo que si sabemos, en cambio, es que nuestra región ya aparece en el mapa de quienes experimentan con ataques coordinados mediante IA.
Los mismos modelos también pueden defender. Sirven para revisar código, descubrir configuraciones inseguras y analizar señales de una intrusión. Pero no basta con suscribir una API y esperar que nos proteja. Desde mi labor de entrenar de modelos de lenguaje, veo una diferencia fundamental entre consumir inteligencia artificial y entender cómo funciona. La segunda capacidad permite adaptarla, evaluar sus errores y decidir qué capacidades de defensa tiene.
Latinoamérica necesita más investigadores e ingenieros que puedan hacer ese trabajo en hospitales, bancos, aeropuertos y servicios públicos. No significa que cada país deba entrenar el modelo más grande del mundo. Significa formar equipos capaces de adaptar herramientas y, al mismo tiempo, reforzar lo elemental. Comprar una alarma es fácil. Saber qué detecta, cuándo falla y cómo repararla es lo que nos protege.
En una columna anterior sostuve que quien solo consume IA paga dos veces, uno por el servicio y otro por la dependencia tecnológica. En ciberseguridad podemos terminar pagando una tercera factura, por no saber defendernos cuando esa misma tecnología se utiliza en nuestra contra.
Una cantidad creciente de personas imaginan los riesgos de la inteligencia artificial como máquinas que adquieren conciencia, se salen de control y se rebelan contra nosotros. Pero el peligro que ya estamos viendo es bastante menos cinematográfico y más real. No necesitamos que las máquinas desarrollen malas intenciones. Basta con que multipliquen el poder de las personas ya las tienen.
