La inteligencia artificial está dejando de ser únicamente una herramienta para mejorar la productividad, generar contenido o analizar información. También se está convirtiendo en un multiplicador de capacidades para los ciberdelincuentes, que ya utilizan agentes de IA para automatizar distintas etapas de sus operaciones.
Un nuevo informe de Google Threat Intelligence Group (GTIG) advierte que los grupos de cibercrimen y espionaje están avanzando desde el uso de simples instrucciones para modelos de lenguaje hacia sistemas capaces de coordinar tareas, tomar decisiones y resolver obstáculos durante una intrusión.
La transformación es importante porque reduce el tiempo que tradicionalmente necesitaban los atacantes para pasar de la investigación de un objetivo a la ejecución de una operación.
Google documentó, por ejemplo, una campaña de robo masivo de credenciales que utilizó una arquitectura multiagente y consiguió escalar el ataque hasta comprometer miles de credenciales en menos de seis horas.
Del chatbot al agente que toma decisiones
Durante los primeros años de la IA generativa, buena parte de su uso malicioso consistía en pedirle a un modelo que redactara correos de phishing, tradujera mensajes o ayudara a escribir código.
Eso está cambiando.
Google asegura que algunos actores están integrando modelos de IA en diferentes fases de una operación, desde el reconocimiento de objetivos y la creación de señuelos de ingeniería social hasta el desarrollo de malware, la investigación de vulnerabilidades y la resolución de problemas durante una intrusión.
La diferencia está en el nivel de autonomía.
En lugar de que una persona tenga que dar instrucciones para cada paso, los sistemas basados en agentes pueden recibir un objetivo general, observar lo que ocurre, evaluar los resultados y decidir cuál debería ser la siguiente acción.
Esto permite reducir la llamada latencia humana, es decir, el tiempo que transcurre entre una acción y otra mientras un operador analiza la situación y decide cómo continuar.
Un ataque que avanzó en cuestión de horas
Uno de los ejemplos más relevantes del informe ocurrió durante el segundo trimestre de 2026.
GTIG observó cómo actores de amenazas comprometieron un recurso en la nube y posteriormente utilizaron sistemas con agentes de IA para planear, construir y ejecutar una campaña masiva de robo de credenciales en menos de seis horas.
La importancia del caso no está solamente en la velocidad.
La arquitectura permitió automatizar tareas que anteriormente requerían una intervención humana considerable, haciendo posible que la operación escalara rápidamente.
Google considera que este tipo de comportamiento representa una evolución desde la automatización tradicional hacia sistemas capaces de razonar sobre determinadas situaciones y modificar sus acciones de acuerdo con lo que encuentran.
También están atacando a la propia industria de la IA
El problema no termina en utilizar IA para atacar otros sistemas.
Google también detectó un aumento de operaciones dirigidas contra modelos propietarios, código fuente, credenciales API, prompts, investigaciones y recursos de computación en la nube relacionados con inteligencia artificial.
Esto convierte a la infraestructura de IA en un objetivo doblemente atractivo.
Por un lado, puede contener información empresarial valiosa. Por otro, los recursos de cómputo pueden ser utilizados por los atacantes para ejecutar sus propios modelos y operaciones.
Google identificó casos de actores que intentaron apropiarse de recursos en la nube para mantener cargas de trabajo de IA no autorizadas, una práctica conocida como LLMJacking.
Los desarrolladores también están bajo presión
Otro frente que preocupa a los investigadores es la cadena de suministro de software.
La incorporación de asistentes de IA a los procesos de programación ha acelerado el desarrollo, pero también ha creado nuevos puntos que pueden ser explotados.
GTIG documentó intentos de manipular asistentes de programación, repositorios de código abierto y herramientas utilizadas para analizar la seguridad de aplicaciones.
En algunos casos, los atacantes buscan introducir componentes maliciosos dentro de proyectos legítimos o utilizar herramientas de IA para facilitar sus propias operaciones.
Esto genera un problema particularmente delicado: una herramienta diseñada para ayudar a un desarrollador a escribir código puede convertirse, si es manipulada, en parte de la cadena que permite comprometer otro sistema.
Un grupo intentó utilizar Gemini para automatizar intrusiones
Entre los ejemplos descritos por Google aparece un grupo de ciberespionaje vinculado a China que experimentó con Gemini para desarrollar un marco automatizado de pruebas de penetración.
La arquitectura buscaba observar el estado de un objetivo, razonar sobre las acciones posibles y ejecutar tareas en entornos que podían cambiar durante la operación.
Según Google, la actividad llegó a organizar y administrar en tiempo real más de 23,800 secretos recolectados, entre ellos claves de API de servicios de nube e inteligencia artificial.
Google tomó medidas para desactivar los activos relacionados con esta actividad y reforzó sus sistemas para impedir que Gemini ayudara en operaciones de este tipo.
El caso también demuestra que la amenaza no necesariamente consiste en crear un modelo malicioso desde cero. Los atacantes pueden intentar aprovechar modelos comerciales existentes para acelerar sus propias operaciones.
Rusia, China, Irán y Corea del Norte aparecen entre los actores observados
El informe identifica actividad relacionada con grupos vinculados con diferentes países y motivaciones.
Google observó el uso de IA por parte de actores asociados con China, Rusia, Irán y Corea del Norte, además de grupos de cibercrimen con objetivos económicos.
Las aplicaciones son variadas.
Algunas organizaciones utilizan IA para reconocimiento y espionaje, mientras otras la emplean para ingeniería social, creación de código malicioso, desarrollo de puertas traseras, robo de criptomonedas o extracción de información.
En el caso de grupos norcoreanos, Google también detectó el uso de IA para apoyar operaciones relacionadas con criptomonedas y manipulación de cadenas de suministro de software.
Los ciberdelincuentes también están robando cuentas de IA
Existe otro mercado que está creciendo alrededor de esta tendencia: las credenciales para acceder a herramientas de inteligencia artificial.
Google señala que durante 2026 aumentó la demanda de cuentas relacionadas con servicios como Gemini y Claude en foros clandestinos. También creció el interés por herramientas de programación asistida por IA.
Los precios promedio de algunas de estas cuentas en mercados clandestinos llegaron a más que duplicarse durante el año, según el seguimiento realizado por GTIG.
Esto significa que las credenciales de una herramienta de IA ya no deben considerarse únicamente un acceso a un servicio de productividad.
También pueden representar una puerta de entrada a recursos empresariales, información privada y capacidad de cómputo.
¿Ya existen ataques completamente autónomos?
Aquí hay una diferencia importante entre la alarma y la evidencia.
Google reconoce que los grupos de amenazas están avanzando hacia sistemas cada vez más autónomos y que ya existen operaciones con múltiples agentes capaces de realizar tareas complejas.
Sin embargo, el propio informe aclara que GTIG todavía no ha observado actores de amenazas desplegando en operaciones reales campañas completamente autónomas de explotación contra objetivos.
Lo que sí está ocurriendo es una progresiva integración de IA en diferentes partes del ciclo de ataque.
En otras palabras, el escenario actual no es necesariamente una IA que recibe una orden y hackea por completo una organización sin intervención humana.
Es algo más gradual: los atacantes están automatizando cada vez más pasos y reduciendo la cantidad de intervención humana necesaria.
El verdadero problema es la velocidad
Para los especialistas de Google, uno de los mayores riesgos no es únicamente que la IA permita realizar ataques que antes eran imposibles.
Es que permita realizar ataques conocidos mucho más rápido y a mayor escala.
Una persona puede tardar horas o días en investigar un objetivo, desarrollar herramientas y resolver problemas durante una intrusión. Un sistema automatizado puede repetir algunas de esas tareas de manera continua y simultánea.
Eso puede reducir considerablemente el tiempo disponible para que los equipos de seguridad detecten y contengan una amenaza.
Google describe esta evolución como una transición hacia ataques que podrían ejecutarse a una velocidad superior a la capacidad tradicional de respuesta de los defensores.
La defensa también tendrá que utilizar IA
La misma tecnología que aumenta las capacidades ofensivas también puede utilizarse para reforzar la ciberseguridad.
Google asegura que utiliza inteligencia artificial para analizar amenazas, detectar comportamientos sospechosos y automatizar determinadas respuestas. Su arquitectura Google AI Threat Defense combina modelos de IA con información de Mandiant, herramientas de evaluación de riesgos y sistemas automatizados de corrección.
La compañía también señala que incorpora información obtenida de ataques reales a sus sistemas de seguridad para mejorar los clasificadores y las barreras contra usos maliciosos.
Esto está llevando a una nueva carrera tecnológica: IA contra IA.
Los atacantes buscan automatizar sus operaciones y los defensores necesitan automatizar la detección y respuesta antes de que la velocidad del ataque supere su capacidad de reacción.
La ciberseguridad entra en una nueva etapa
El informe de Google no plantea que la inteligencia artificial haya convertido automáticamente a cualquier persona en un hacker capaz de derribar sistemas complejos.
Lo que muestra es algo más concreto y, quizá, más relevante: los grupos que ya cuentan con conocimientos y recursos están utilizando IA para multiplicar sus capacidades.
La diferencia puede estar en la velocidad, el volumen y la capacidad de experimentar.
Una operación que antes requería varios especialistas puede dividirse en tareas automatizadas. Una herramienta que antes se utilizaba manualmente puede integrarse en un flujo de agentes. Y una campaña limitada a unos cuantos objetivos puede escalar a miles.
Por eso, el verdadero desafío para empresas y gobiernos no será únicamente bloquear un modelo de IA.
Será proteger credenciales, infraestructura en la nube, cadenas de suministro de software, herramientas de desarrollo y sistemas de IA, mientras se preparan para responder a amenazas capaces de moverse cada vez más rápido.
La carrera ya comenzó. Y en esta ocasión, la ventaja no necesariamente la tendrá quien tenga la herramienta más poderosa, sino quien pueda detectar y detener antes una operación que nunca deja de adaptarse.
