La IA encuentra agujeros y el banco contrata a mil remendadores

Bank of America tuvo que recurrir a unos 1.000 contratistas para corregir vulnerabilidades de software detectadas por Mythos, un modelo de inteligencia artificial generativa de Anthropic. Según el director del banco, Brian Moynihan, la empresa gastó «un par de cientos de millones de dólares y más» en corregir los fallos y resolver cuestiones relacionadas con las exigencias de los reguladores. La cifra supera los 100 millones de dólares.

Anthropic presentó Mythos en abril de 2026. La empresa afirmó que el modelo tiene capacidades avanzadas en ciberseguridad: puede encontrar por sí solo vulnerabilidades de software hasta entonces desconocidas y explotarlas. La posibilidad de detectar puntos débiles y también aprovecharlos convirtió la herramienta en algo tan potente y peligroso que Anthropic restringió su acceso. Solo pudieron utilizarla algunas organizaciones verificadas, entre ellas el Gobierno de Estados Unidos, empresas de infraestructuras críticas, bancos y firmas de ciberseguridad.

A juzgar por las declaraciones de Moynihan en una entrevista con CNBC, Bank of America estaba entre las organizaciones autorizadas a usar Mythos. Cuando el modelo empezó a detectar fallos en los sistemas del banco, la dirección consideró que la situación suponía «un riesgo real» y elaboró un plan para corregir las vulnerabilidades.

«En el segundo trimestre contratamos a 1.000 trabajadores externos para que se ocuparan de corregir las vulnerabilidades. Siguen con nosotros y ahora ayudan a nuestro equipo de 3.000 personas en este ámbito», contó Moynihan a CNBC. Ese mismo día había comunicado a los analistas que el banco había gastado «un par de cientos de millones o más» en corregir los fallos y resolver cuestiones regulatorias.

Para un banco de semejante tamaño, ampliar así el equipo y los gastos es una medida inusual. Moynihan recalcó que el aumento de los costes es temporal: cuando se corrijan las vulnerabilidades, disminuirá el volumen de trabajo. «Una vez instaladas las correcciones, hay menos cosas que corregir. El trabajo avanza en cadena», explicó.

Los gastos adicionales también están relacionados con el cumplimiento de los requisitos de las autoridades federales y estatales. Según informó The Next Web, estos desembolsos se produjeron después de que el Departamento del Tesoro de Estados Unidos anunciara el 13 de octubre medidas sancionadoras por más de 1.210 millones de dólares. Los reguladores federales afirmaron que el banco no había informado de operaciones sospechosas por valor de 5.000 millones de dólares y que no había terminado de cumplir las órdenes emitidas en 2024.

Bank of America no es el único gran banco que está revisando sus sistemas tras trabajar con Mythos. Hace unos meses, el director de JPMorgan Chase, Jamie Dimon, dijo que el banco colaboraba con otras entidades financieras y proveedores tecnológicos para preparar sus sistemas frente a nuevas amenazas. En una entrevista con Bloomberg TV calificó el trabajo de serio y afirmó que, según sus cálculos, cientos de empleados se ocupan de él de forma permanente.

A mediados de abril, el director de Goldman Sachs, David Solomon, dijo que seguía de cerca las capacidades de Mythos y que la empresa trabajaba estrechamente con una firma tecnológica. También señaló el rápido desarrollo de los grandes modelos de lenguaje, programas entrenados para trabajar con texto y código, y afirmó que los bancos tienen en cuenta las nuevas capacidades de la IA con el apoyo del Gobierno de Estados Unidos y de los desarrolladores de modelos.

Cuando presentó Mythos por primera vez, Anthropic afirmó que los modelos habían alcanzado un nivel de programación que les permitía superar a casi todas las personas, salvo a los especialistas más experimentados, en la búsqueda y explotación de vulnerabilidades. La empresa advirtió de que las consecuencias podrían ser graves para la economía, la seguridad pública y la seguridad nacional.

Las empresas que han probado Mythos confirmaron que sus capacidades son extraordinarias. Mozilla calificó el modelo de comparable a los mejores especialistas en seguridad: en una ronda de pruebas detectó 22 vulnerabilidades que podían afectar a la seguridad. Palo Alto Networks encontró con Mythos más de dos docenas de vulnerabilidades críticas en unas tres semanas. Al mismo tiempo, las pruebas mostraron que las empresas necesitarán presupuestos mucho mayores para la ciberseguridad basada en IA.