La inteligencia artificial está transformando el panorama de la ciberseguridad, pero no solo para quienes buscan proteger sistemas. Una investigación del especialista en amenazas Snorre Fagerland, de la empresa NorForge, documentó cómo un ciberdelincuente de habla china utilizó agentes de inteligencia artificial (IA) para ejecutar una campaña de ataques contra sitios web de empresas de Estados Unidos, Canadá, Australia y Japón.
El caso llamó la atención por el grado de autonomía de las herramientas empleadas. En lugar de realizar manualmente cada operación, el atacante delegó gran parte del trabajo en agentes de IA capaces de analizar páginas web, identificar posibles vulnerabilidades y probar diferentes métodos de intrusión durante horas.
Según la investigación, difundida en un informe de NorForge, la campaña alcanzó a más de 100 empresas, entre ellas el fabricante de maquinaria agrícola Deere, la compañía de electrodomésticos SharkNinja y el fabricante de motores Cummins. Reuters identificó a estas organizaciones mediante un análisis independiente de la actividad registrada en la plataforma utilizada por el atacante.
Cairn: la plataforma de IA que permitió automatizar los ataques
El ciberdelincuente utilizó Cairn, una plataforma de código abierto basada en una arquitectura de múltiples agentes de inteligencia artificial. Este sistema permite coordinar distintos agentes para resolver tareas complejas, distribuyendo el trabajo entre procesos que pueden ejecutarse de manera autónoma.
Fagerland descubrió esta actividad mientras buscaba instancias de Cairn expuestas en internet. Desde aproximadamente el 2 de octubre, identificó cerca de dos docenas de instalaciones que se utilizaban con fines maliciosos, lo que le permitió observar cómo los atacantes aprovechaban estas herramientas en operaciones reales.
Uno de los casos más relevantes fue el del hacker de habla china, que comenzó su campaña alrededor del 25 de septiembre. Sus instrucciones eran breves: en menos de 100 caracteres chinos, definía las tácticas que los agentes debían utilizar para intentar comprometer los sitios seleccionados.
A pesar de la escasa intervención humana, los resultados fueron significativos. Los agentes intentaron ingresar en más de 1.200 sitios web y, en los casos exitosos, las tareas de búsqueda y análisis de vulnerabilidades solían extenderse durante unas 23 horas.
Cuánto costó la campaña de ciberataques con IA
De acuerdo con la estimación de Fagerland, la operación consumió aproximadamente US$ 5.000 en tokens de inteligencia artificial. El investigador señaló que la campaña parecía combinar modelos de DeepSeek, de origen chino, con Claude Code, la herramienta de programación de Anthropic.
El cálculo equivale a unos US$ 50 por cada intrusión exitosa, según las estimaciones del especialista. La cifra ilustra cómo la automatización puede reducir el costo operativo de determinadas actividades delictivas y permitir que un solo atacante coordine múltiples intentos de acceso en paralelo.
Sin embargo, el costo relativamente bajo no implica que todos los ataques hayan tenido éxito ni permite determinar el alcance total de los daños. Reuters no pudo establecer en qué medida las brechas derivaron en la extracción no autorizada de información.
Cómo los agentes de IA encontraron vulnerabilidades complejas
Uno de los aspectos más preocupantes del caso fue la capacidad de los agentes para buscar caminos alternativos cuando no encontraban fallas evidentes.
Según Fagerland, en una de las operaciones, los sistemas no detectaron vulnerabilidades en la aplicación pública de una gran empresa. En cambio, analizaron registros digitales para identificar infraestructura relacionada, localizaron un panel de control accesible desde internet y encontraron una debilidad en el procesamiento de datos.
Después de varias horas de pruebas, los agentes informaron que habían conseguido explotar esa vulnerabilidad para inducir al servidor a ejecutar comandos maliciosos.
Para el investigador, este comportamiento demuestra que las herramientas ya pueden realizar tareas que exceden la ejecución de scripts predefinidos. La combinación de búsqueda, análisis, experimentación y adaptación les permite abordar problemas técnicos que requieren múltiples pasos.
Qué dijeron las empresas afectadas
Las compañías mencionadas adoptaron distintas posiciones frente a los incidentes. Deere informó que tomó las medidas correctivas necesarias y que no había indicios de acceso a información confidencial.
SharkNinja explicó que el ataque afectó a un sitio web independiente que contenía información de asistencia técnica sobre sus productos y que la amenaza había sido contenida. Por su parte, Cummins señaló que investigaba una denuncia sobre un posible ciberataque contra un sitio administrado por uno de sus proveedores externos.
Otras dos empresas de menor tamaño también reconocieron haber sufrido ataques, mientras que varias organizaciones identificadas en los registros no respondieron a las consultas.
La inteligencia artificial amplía los riesgos para la ciberseguridad
El caso de Cairn se suma a una serie de incidentes que muestran cómo los agentes autónomos comienzan a incorporarse al ecosistema del ciberdelito. En agosto, la firma Gambit Security identificó extorsionadores que utilizaron la herramienta de IA Cursor para comprometer siete organizaciones. En septiembre, la misma compañía documentó otra campaña que afectó a 25 empresas y derivó en el robo de al menos 600.000 registros de tarjetas de crédito.
Además, la empresa de ciberinteligencia Bitsight advirtió sobre el aumento de las conversaciones en foros clandestinos acerca del uso de agentes autónomos para cometer delitos informáticos.
El creador de Cairn, identificado en redes sociales como le1xia0, sostuvo que la plataforma fue concebida como una arquitectura multiagente innovadora y no para ejecutar ataques informáticos. También afirmó que el uso dañino de la herramienta no responde a su intención.
Para Fagerland, la principal conclusión es que la autonomía de estas tecnologías avanzó más rápido de lo que esperaba. La posibilidad de que un atacante delegue tareas complejas en sistemas de IA plantea nuevos desafíos para las organizaciones, que deberán reforzar la detección de vulnerabilidades, controlar sus infraestructuras expuestas y mejorar sus mecanismos de respuesta ante incidentes.
El episodio deja una advertencia para el sector tecnológico: a medida que los agentes de inteligencia artificial ganan capacidad para actuar con poca supervisión, las defensas de ciberseguridad deberán adaptarse a amenazas más rápidas, persistentes y económicas de ejecutar.
Preguntas frecuentes
1. ¿Qué es un agente de inteligencia artificial?
Un agente de inteligencia artificial es un sistema capaz de interpretar objetivos, planificar tareas y ejecutar acciones para alcanzarlos con distintos grados de autonomía. A diferencia de un chatbot tradicional, puede interactuar con herramientas, consultar fuentes de información y encadenar varias operaciones para resolver un problema.
2. ¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un modelo de lenguaje?
Un modelo de lenguaje genera respuestas a partir de instrucciones y del contexto disponible. Un agente de IA utiliza un modelo como parte de un sistema más amplio, que puede incluir memoria, herramientas externas, planificación y mecanismos para ejecutar tareas. Esta combinación permite desarrollar flujos de trabajo con menor intervención humana.
3. ¿Cómo se puede utilizar la inteligencia artificial para prevenir ciberataques?
La IA puede ayudar a analizar grandes volúmenes de registros, detectar comportamientos anómalos, identificar patrones asociados con actividades maliciosas y priorizar vulnerabilidades. También permite automatizar tareas de monitoreo y clasificación de alertas. Para que estas capacidades sean efectivas, deben integrarse con controles de seguridad, supervisión y procedimientos de respuesta a incidentes.
4. ¿Qué riesgos de seguridad implica el uso de agentes autónomos de IA?
Los principales riesgos incluyen la ejecución de acciones no previstas, el acceso indebido a información, el uso de herramientas con permisos excesivos y la posibilidad de que instrucciones maliciosas alteren su comportamiento. También pueden producirse errores que se propaguen a través de procesos automatizados si no existen límites y mecanismos de validación.
5. ¿Cómo pueden las empresas protegerse de los ataques informáticos automatizados?
Las organizaciones pueden reducir su exposición mediante la autenticación multifactor, la actualización periódica de sistemas, la gestión de permisos, las auditorías de seguridad y la supervisión continua de sus redes. También es importante realizar pruebas de seguridad autorizadas, mantener planes de respuesta a incidentes y capacitar a los empleados para reconocer amenazas digitales.
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