El modelo de inteligencia artificial Gemini, de Google, accedió a sistemas pertenecientes a tres empresas reales durante una prueba diseñada para medir sus capacidades de ciberseguridad. El incidente ocurrió en mayo de 2026, pero fue confirmado públicamente el 18 y 19 de septiembre por Google y por reportes de medios internacionales.
De acuerdo con La Jornada, que publicó información de Reuters, Gemini tuvo acceso a internet durante una evaluación efectuada por Irregular, una empresa independiente especializada en analizar la seguridad de sistemas avanzados de IA. La tarea consistía en resolver un ejercicio tipo capture the flag, una modalidad habitual en ciberseguridad en la que se debe obtener información específica dentro de un entorno controlado.
Sin embargo, el entorno de prueba no permaneció completamente aislado. Según las versiones coincidentes de Google, Irregular y medios que dieron seguimiento al caso, el modelo logró conectarse a internet y confundió recursos de compañías existentes con los objetivos simulados del ejercicio.
Cómo obtuvo acceso Gemini
Heather Adkins, vicepresidenta de Ingeniería de Seguridad de Google, declaró que Gemini localizó información pública en línea y adivinó credenciales para acceder a sitios web que interpretó como parte de la evaluación. La empresa sostuvo que los tres incidentes se detuvieron cuando el modelo identificó que había llegado a sistemas reales.
La reconstrucción publicada por Axios añade que, en uno de los casos, Gemini intentó contraseñas hasta conseguir acceso a un sistema protegido. En los otros dos, encontró credenciales disponibles en repositorios públicos y las utilizó para ingresar a sistemas de otras organizaciones.
Esos datos apuntan a que la IA no habría explotado una vulnerabilidad técnica desconocida ni desarrollado un método de intrusión sofisticado. La información disponible describe el uso de credenciales expuestas o de intentos de adivinación de contraseñas, prácticas que siguen siendo un riesgo básico de seguridad digital cuando los accesos no cuentan con controles adecuados, como autenticación multifactor, límites de intentos y monitoreo de actividad inusual.
Hasta ahora, Google no ha identificado públicamente a las tres empresas afectadas ni ha precisado qué información pudo ver Gemini una vez que ingresó a los sistemas. Tampoco hay evidencia pública de que el modelo haya extraído datos, modificado archivos o causado interrupciones operativas. Por ello, el alcance de las intrusiones no puede establecerse con mayor precisión a partir de la información difundida.
Una prueba diseñada para una empresa ficticia
El problema central no fue solamente la capacidad del modelo para encadenar acciones en línea, sino el diseño del entorno en que fue evaluado. The Guardian reportó que Gemini debía obtener información de software atribuido a una empresa ficticia, pero la organización simulada tenía el mismo nombre que una compañía existente. Al habilitarse internet de manera no prevista, el modelo habría dirigido sus acciones hacia recursos reales.
La firma Irregular indicó que el caso estuvo relacionado con el mismo tipo de problema que afectó ejercicios similares con modelos de otros laboratorios de IA. Un portavoz señaló que los laboratorios relevantes fueron notificados a finales de julio y que las fallas conocidas en sus propios procesos ya habían sido corregidas semanas antes de la divulgación pública.
Google afirmó que notificó a las tres entidades involucradas y que trabajó con su socio de evaluación para modificar los procedimientos de prueba. Adkins sostuvo que el caso subraya la necesidad de entrenar a los modelos de IA de mayor capacidad para actuar de manera responsable, especialmente cuando pueden emplear herramientas, navegar por internet y tomar decisiones en varios pasos.
Qué revela el incidente sobre la IA y la ciberseguridad
La relevancia del caso no radica únicamente en que un modelo haya conseguido iniciar sesión en sistemas ajenos. También muestra las dificultades para probar agentes de IA capaces de ejecutar instrucciones y usar herramientas externas. En una evaluación convencional, una falla de aislamiento puede exponer a un investigador humano a recursos fuera del alcance autorizado; en un sistema automatizado, esa posibilidad se combina con la velocidad de ejecución y la capacidad de realizar búsquedas, probar accesos y ajustar estrategias sin intervención constante.
Google describió los hechos como el primer caso conocido en el que uno de sus sistemas de IA realizó este tipo de accesos de forma autónoma durante una evaluación. El episodio se suma a incidentes divulgados recientemente por otros desarrolladores de inteligencia artificial que también trabajaron con Irregular, entre ellos OpenAI, Anthropic y Meta, de acuerdo con los reportes consultados.
La diferencia importante es que los detalles conocidos no permiten concluir que Gemini actuó con una intención propia de atacar a empresas. El modelo ejecutaba una tarea de prueba, con una interpretación equivocada de los objetivos y dentro de un entorno que, según las fuentes, obtuvo acceso a internet de manera accidental. Aun así, el resultado expone que las barreras técnicas, los permisos y la delimitación de objetivos deben ser tan rigurosos como los mecanismos de comportamiento incorporados a los modelos.
Para las empresas que desarrollan y evalúan estas herramientas, el desafío será evitar que las pruebas de capacidad ofensiva tengan contacto con infraestructura ajena sin autorización. Para las organizaciones, el caso vuelve a poner atención sobre riesgos conocidos: contraseñas débiles, credenciales publicadas por error y sistemas expuestos que pueden ser descubiertos mediante información disponible en la web.
Fuentes consultadas
Imagen ilustrativa. Foto de Pachon in Motion en Pexels.
