Google advirtió que los ciberdelincuentes y grupos de espionaje ya utilizan sistemas de inteligencia artificial más autónomos para planear y ejecutar ataques. El informe AI Threat Tracker, presentado este martes por el Grupo de Inteligencia sobre Amenazas de la compañía, describe un cambio desde experimentos aislados hacia operaciones capaces de automatizar tareas, corregir errores y ampliar intrusiones en pocas horas.
Los analistas documentaron el uso masivo de herramientas de IA para investigar objetivos, desarrollar código malicioso, robar credenciales y apoyar espionaje industrial. También detectaron ataques dirigidos contra los propios modelos y plataformas de inteligencia artificial en sectores tecnológicos, sanitarios, de medios y entretenimiento de Norteamérica y Europa. La tecnología funciona simultáneamente como instrumento del atacante y como un nuevo objetivo de valor.
Una de las tendencias señaladas es el robo de credenciales para obtener acceso a servicios de IA y capacidad de cómputo en la nube. Los grupos también compran herramientas en la red oscura y secuestran recursos informáticos para ejecutar modelos sin asumir su costo. Google atribuyó actividades de esta clase a actores vinculados con Rusia, China, Irán y Corea del Norte, aunque cada campaña presenta objetivos y métodos distintos.
El informe destaca el riesgo para la cadena de suministro de software. Los atacantes pueden manipular asistentes de programación, contaminar repositorios de código abierto o diseñar programas maliciosos para explotar herramientas emergentes. El grupo identificado como TeamPCP logró dañar sistemas de IA y engañar a asistentes para que recomendaran sitios peligrosos a desarrolladores, una vía que convierte una respuesta aparentemente legítima en mecanismo de distribución.
Otro caso involucró una arquitectura con múltiples agentes desplegada sobre infraestructura robada. Según la investigación, la campaña automatizó el robo de miles de credenciales en aproximadamente seis horas. El dato ilustra el problema de velocidad: tareas que antes requerían equipos humanos y coordinación prolongada pueden ejecutarse en paralelo, ajustar decisiones durante la operación y superar la capacidad de respuesta de organizaciones con procesos manuales.
Google mencionó además al grupo de ciberespionaje Basin Castle, relacionado con China, que habría usado modelos de lenguaje para investigar blancos y resolver fallos en mitad de una intrusión. Otro actor intentó emplear Gemini para construir un marco automatizado de pruebas de penetración destinado a las primeras fases de ataques. La compañía no afirma que un modelo produzca por sí solo toda la operación, sino que incrementa la productividad y adaptación del atacante.
John Hultquist, analista jefe del grupo de amenazas de Google, sostuvo que puede asumirse que todos los actores relevantes emplean IA de alguna forma. Para empresas y gobiernos, la respuesta exige proteger cuentas, limitar privilegios, vigilar consumos anómalos de nube y revisar dependencias de software. También implica conservar supervisión humana sobre cambios críticos y reducir el tiempo entre una alerta, su análisis y el bloqueo efectivo.
El hallazgo principal no es que la IA haya creado delitos completamente nuevos, sino que vuelve más rápidas, baratas y escalables técnicas conocidas. La defensa deberá usar automatización para detectar patrones y contener incidentes sin delegar decisiones sensibles a sistemas opacos. La competencia será de velocidad, pero también de control: quien conecte modelos a credenciales, repositorios o infraestructura crítica tendrá que asumir que esos accesos se han convertido en objetivos prioritarios.
Fuentes: Google Threat Intelligence Group, informe AI Threat Tracker; Agencia EFE, publicación del 8 de septiembre de 2026.
