Llevamos meses escuchando que la inteligencia artificial va a lanzar ciberataques de forma completamente autónoma y a colapsar infraestructuras críticas. Pura ciencia ficción, al menos por ahora. Lo que sí es una realidad palpable es que DeepSeek se ha convertido en el nuevo juguete favorito de los hackers chinos. Y no precisamente para dominar el mundo pulsando un botón rojo, sino para quitarse de encima el trabajo repetitivo. Así de simple.
Según un informe reciente, varios grupos vinculados a Pekín han duplicado sus operaciones ofensivas tras integrar este modelo asiático en sus flujos de trabajo. Quizás te preguntes por qué eligen esta IA y no otras opciones del mercado. La respuesta salta a la vista: es un sistema tremendamente capaz que apenas tiene barreras de ciberseguridad.
La IA trabaja como becario del cibercrimen, no como jefe de operaciones
Los datos extraídos por los analistas de TeamT5 son bastante reveladores al respecto. La inteligencia artificial actual no está ejecutando hackeos complejos de principio a fin sin supervisión humana. Básicamente, los cibercriminales la usan para delegar las fases más tediosas del proceso. Hablamos de tareas como el reconocimiento de objetivos, la generación rápida de código malicioso o el movimiento lateral en redes que ya tienen comprometidas. Una optimización de manual.
Si miramos los registros, tenemos nombres y apellidos de estas campañas. En concreto, el colectivo Grimfengxi exprimió DeepSeek para fabricar código destinado a exploits, mientras que la agrupación Huapi lo lanzó sin miramientos contra el servidor de correo de una empresa taiwanesa. A esto se le suma el caso de Teleboyi, que utilizó el modelo para rastrear más de 1.000 direcciones IP y mapear la infraestructura completa de su víctima. Ni se inmutan.
También te puede interesar:DeepSeek expone datos de usuarios y chats: una brecha de seguridad alarmanteY la creatividad ofensiva no acaba ahí. El grupo conocido como Slime22 llegó a combinar la IA asiática con Claude Code para suplantar hábilmente la identidad de un ingeniero de seguridad. Como detalla un reciente análisis de Bloomberg, los atacantes prefieren esta vía libre de fricciones. Para saltarse los bloqueos éticos de herramientas como ChatGPT o Gemini hay que sudar la gota gorda, y los criminales siempre buscan el camino de menor resistencia.
El muro de la realidad: 25.000 objetivos detectados, cero hackeos autónomos
Aquí es donde pinchamos la burbuja del pánico generalizado en el sector. Estados Unidos llegó a frenar el despliegue del modelo más avanzado de OpenAI y de Claude Mythos por pánico a que resolvieran vulnerabilidades de nivel experto. Pero la realidad en las trincheras corporativas es muy distinta. Un análisis espectacular de la firma Unit 42 demuestra que la IA todavía tropieza con la seguridad más básica.
El experimento natural ocurrió cuando un atacante montó un sistema basado en DeepSeek para buscar software vulnerable a lo largo y ancho de internet. El agente de IA razonó por su cuenta, extrajo código de GitHub y puso el ojo en la popular plataforma de automatización n8n. En cuestión de minutos, el sistema logró localizar más de 25.000 instalaciones expuestas en China.
Sin embargo, a la hora de la verdad, la máquina fracasó estrepitosamente. Identificó tres versiones vulnerables entre la muestra, pero fue totalmente incapaz de colar el ataque porque el software exigía autenticación. Fin de la aventura autónoma. El atacante humano tuvo que remangarse, entrar manualmente en los sistemas, extraer los datos y ejecutar los comandos finales. Es decir, los éxitos apabullantes que vemos en entornos de laboratorio no sirven de casi nada cuando te enfrentas a vigilancia activa y respuesta a incidentes reales.
También te puede interesar:DeepSeek expone datos de usuarios y chats: una brecha de seguridad alarmanteLa comunidad técnica rechaza el humo de las campañas automatizadas
Esta fiebre por los agentes ofensivos ya tuvo un episodio bastante polémico en noviembre de 2025. Anthropic salió a la palestra para afirmar que un grupo apoyado por el Estado chino había automatizado hasta el 90 % de una campaña de espionaje contra 30 organizaciones usando su modelo Claude Code. ¿La letra pequeña? Que la inmensa mayoría de esos intentos de infiltración se quedaron en agua de cerrajas.
Lógicamente, los perros viejos de la ciberseguridad han salido en tromba a rebajar el suflé. Dan Tentler, fundador de Phobos Group, tiene muy claro que los atacantes no están consiguiendo que los LLMs hagan cosas que un perfil técnico humano no pueda resolver. No hay ninguna magia técnica oculta tras estos prompts.
Para rematar el debate, el investigador Kevin Beaumont puso el clavo final en el ataúd mediático. Comparó el impacto actual de estas herramientas de inteligencia artificial con Metasploit, un framework lanzado en 2003 para lanzar ataques contra objetivos remotos. Te haces una idea de por dónde van los tiros. Es solo una navaja suiza más moderna, pero no una mente maestra digital.
Tocará esperar para ver si las próximas generaciones de modelos superan de verdad la barrera del razonamiento ofensivo en tiempo real. Por ahora, las redes empresariales pueden respirar algo más tranquilas ante la amenaza de un hackeo puramente robótico, aunque el volumen de ruido que generan haya crecido. La pelota está en el tejado de los equipos de defensa.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
