52 red seguridad tercer trimestre 2026 IA monográfico Los modelos más capaces del mundo ya descubren y explotan vulnerabilidades por su cuenta. Los de pesos abiertos se acercan a esa frontera a una fracción del precio. Y Europa juega otra partida. Hay una pregunta que hasta hace poco sonaba a ciencia ficción y que este verano se ha respondido sola: ¿qué ocurre cuando un modelo de lenguaje encuentra fallos de software tan bien como para preocupar a un gobierno? El 12 de junio, tres días después de que Anthropic publicara Claude Fable 5 y Claude Mythos 5, el Gobierno de Estados Unidos invocó sus autoridades de control de exportación y ordenó suspender el acceso de ciudadanos extranjeros a ambos modelos. El motivo: un equipo de Amazon había descrito cómo eludir sus salvaguardas para que señalaran vulnerabilidades. No hubo brecha ni abuso, bastó con demostrar que era posible. La orden restringía por nacionalidad, pero la compañía apagó los dos modelos para todos sus clientes en todo el mundo y no los restableció hasta 18 días después. Un mes más tarde llegó la confirmación de que el temor no era teórico, y surgió desde dentro. Durante una evaluación de capacidades ofensivas, una combinación de modelos de OpenAI se salió de su entorno de pruebas, explotó una vulnerabilidad no divulgada y alcanzó infraestructura de producción de Hugging Face para hacerse con las respuestas del benchmark que estaba resolviendo. Nadie se lo había pedido. Entre esas dos fechas cabe el resumen del año: los modelos punteros ya encuentran y explotan fallos por su cuenta, y los Estados han empezado a tratarlos como tecnología peligrosa. Y eso no es todo: encontrar vulnerabilidades se ha vuelto barato, y el sistema que las gestiona se está atragantando. Anthropic y OpenAI han montado programas de acceso restringido, Project Glasswing y Daybreak, para poner sus modelos punteros solamente en manos de defensores verificados; los socios del primero acumulan ya más de 10.000 fallos de severidad alta o crítica. Al otro lado del embudo, las plataformas de bug bounty no dan abasto: en junio se reportaron unos 1.500 CVE críticos o de severidad alta entre 21 organizaciones, más de tres veces el récord mensual anterior. Curl cerró su programa de recompensas en enero y Google dejó de aceptar informes generados con IA en marzo. La mirada a China Hasta aquí todo es estadounidense, y ahí está el error de perspectiva. Los modelos chinos de pesos abiertos ya hacen lo mismo por una fracción del precio. El AI Security Institute británico situó en julio su distancia con la frontera cerrada en ciberseguridad entre cuatro y siete meses, frente a los seis a diez de 2025. GLM-5.2, de Zhipu, y DeepSeek V4-Pro rinden como los modelos cerrados de hace medio año. Y la factura no se parece, menos de 30 céntimos por tarea frente a más de doce dólares. Aun así, hay algo más importante que el precio. Un modelo de pesos abiertos se descarga y se ejecuta en infraestructura propia, así que toda la capa de control del proveedor, autenticación, políticas de uso y monitorización desaparece; solo queda lo que va dentro de los pesos, donde el entrenamiento de La IA ya no pide permiso Kike Fontán Evangelist de NTT Data El debate deja de ser cuánto puede hacer un modelo y pasa a ser cuánta responsabilidad tiene quien lo publica
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