Por qué 12 empresas tecnológicas se juntaron de urgencia con Anthropic esta semana

La compañía construyó un modelo de IA que puede hackear cualquier sistema operativo del mundo, aunque decidió no lanzarlo al público y convocó de urgencia a Apple, Google y Amazon, entre otros

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Vista de una gran sala de conferencias con ejecutivos sentados frente a una pantalla curva que muestra código, candados abiertos, alertas triangulares y una figura abstracta de IA.
La coalición Proyecto Glasswing reúne a gigantes tecnológicos como Apple, Google y Microsoft para fortalecer la defensa en ciberseguridad global (Imagen Ilustrativa Infobae)

Hay una forma de anunciar algo que da miedo y hacerlo sonar a buena noticia. Anthropic la encontró esta semana.

El 7 de abril, la empresa publicó el Proyecto Glasswing: 12 organizaciones, incluyendo Apple, Google, Microsoft, Amazon Web Services, NVIDIA, Cisco, CrowdStrike, JPMorganChase, Palo Alto Networks y la Linux Foundation, unidas bajo un compromiso de 100 millones de dólares. El comunicado habla de defensa, colaboración y seguridad colectiva.

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Lo que no aparece en el primer párrafo, pero admite unas líneas después, es claro: el modelo que motivó esta coalición es tan peligroso que Anthropic decidió no lanzarlo al público. Eso no es filantropía. Es una carrera.

Un modelo que nadie entrenó para hacer lo que hace

Ilustración de un televisor conectado a internet, con un símbolo de alerta y elementos de ciberseguridad visibles.
El modelo Claude Mythos Preview de Anthropic identifica vulnerabilidades críticas en todos los sistemas operativos y navegadores web principales (Imagen Ilustrativa Infobae)

Claude Mythos Preview no fue diseñado para ser un hacker. Eso es lo primero que hay que entender, y lo más inquietante.

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Según el equipo de red team de Anthropic, estas capacidades emergieron como consecuencia directa de mejoras generales en código, razonamiento y autonomía, no porque el modelo fuera entrenado para encontrar vulnerabilidades. Lo mismo que lo hace mejor programador, lo hace mejor atacante.

Son la misma habilidad vista desde dos lados.

El resultado: un modelo que encontró vulnerabilidades de alta severidad en todos los sistemas operativos principales y en todos los navegadores web del mundo. No en algunos. En todos.

27 años escondido, una sola noche para encontrarlo

Primer plano de una pantalla de computadora negra que muestra líneas de código blanco, diagramas de flujo y múltiples símbolos de advertencia y candados rojos/naranjas.
Ingenieros sin experiencia en seguridad lograron explotar vulnerabilidades graves usando solo prompts y acceso al modelo de I (Imagen Ilustrativa Infobae)

En OpenBSD, sistema operativo conocido por ser uno de los más seguros del mundo y utilizado en firewalls e infraestructura crítica de internet, Mythos Preview identificó de forma completamente autónoma un bug de 27 años. El fallo permitía a cualquier atacante remoto colapsar la máquina simplemente conectándose a ella.

En FFmpeg, la librería de video que usan prácticamente todos los servicios digitales del mundo, el modelo encontró una vulnerabilidad de 16 años en una línea de código que herramientas automatizadas habían revisado cinco millones de veces sin detectar nada.

En el kernel de Linux, el sistema que corre la mayoría de los servidores del mundo, Mythos Preview encadenó de forma autónoma múltiples vulnerabilidades para escalar desde un usuario común hasta el control total de la máquina.

Ninguno de estos hallazgos requirió intervención humana después del prompt inicial.

Lo que más asusta no es el modelo, sino los ingenieros

Sala de servidores oscura con alertas rojas en pantallas. Una IA abstracta central proyecta líneas de datos verdes hacia los servidores, mostrando vulnerabilidades.
El modelo Mythos Preview consiguió escalar privilegios en el kernel de Linux, demostrando el impacto potencial en servidores globales (Imagen Ilustrativa Infobae)

El detalle más revelador del informe técnico de Anthropic no es ninguno de los bugs anteriores. Es que los ingenieros de la empresa, sin entrenamiento formal en seguridad informática, le pidieron al modelo que encontrara vulnerabilidades de ejecución remota durante la noche. A la mañana siguiente tenían un exploit completo y funcionando.

No especialistas o hackers de élite. Ingenieros generales con un prompt y tiempo libre.

Eso cambia el cálculo de riesgo de forma fundamental. Durante décadas, la ciberseguridad dependió de una asimetría práctica: atacar bien era difícil, requería años de experiencia y conocimiento especializado. Los modelos como Mythos Preview colapsan esa asimetría. Lo que antes tardaba semanas en manos de un experto, ahora se traduce en horas en manos de cualquiera con acceso al modelo.

Por eso Anthropic no lo lanzó al público.

La coalición no es generosa, es urgente

Sala de control oscura con una gran pantalla central que muestra un ojo digital rodeado de circuitos. Cuatro personas sentadas observan monitores con datos.
La asimetría en ciberseguridad se reduce drásticamente: ahora, cualquier persona con acceso a IA puede encontrar exploits en pocas horas (Imagen Ilustrativa Infobae)

Los cien millones de dólares en créditos de uso, las donaciones a organizaciones de código abierto, los comunicados de Cisco, Microsoft, CrowdStrike y AWS sobre defensa colectiva: todo eso es real. Pero el subtexto importa más que el texto.

Cada empresa que se unió al Proyecto Glasswing lo hizo porque entiende algo que el comunicado no dice directamente: modelos con capacidades similares a Mythos Preview van a existir pronto fuera del control de Anthropic.

El objetivo de la coalición no es solo parchear los bugs que ya encontraron. Es ganar el tiempo suficiente para reforzar la infraestructura mundial antes de que esas capacidades estén disponibles para actores que no tienen ningún incentivo para usarlas defensivamente.

El propio equipo técnico de Anthropic lo describió casi sin rodeos al destacar que no existe razón alguna para creer que Mythos Preview sea el final, sino un comienzo sobre el cual las capacidades de ciberseguridad van a iniciar su camino, para no detenerse. Esto es lo que doce empresas fueron a escuchar esta semana. A fin de cuentas, no fueron a colaborar, fueron a prepararse.

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