Qué está cambiando la IA en las vulnerabilidades de software

Google Threat Intelligence Group (GTIG), el equipo de inteligencia de amenazas de Google, observó que las divulgaciones de vulnerabilidades de software se duplicaron con creces entre enero y agosto de 2026. La explotación también aumentó, pero a un ritmo distinto. Además, los datos no permiten establecer cuánto de ese crecimiento se debe exclusivamente a la IA. 317

Más vulnerabilidades divulgadas no equivale a más ataques

Las divulgaciones mensuales aumentaron de 5.045 en enero de 2026 a 10.740 en agosto. En los primeros ocho meses del año, GTIG registró 141 vulnerabilidades distintas observadas en explotación, frente a 127 en todo 2025. El promedio mensual pasó de 10,5 en 2025 a 18 entre enero y agosto de 2026. 3

Son indicadores diferentes: el número de divulgaciones cuenta fallos que se hacen públicos; el de explotación, vulnerabilidades distintas que se han observado en uso por parte de atacantes. Ninguna de esas cifras cuenta ataques ni víctimas. Que haya más avisos no significa que los atacantes estén aprovechando una proporción equivalente de los fallos recién divulgados. 3

Las cifras muestran un aumento tanto en el hallazgo como en la explotación de vulnerabilidades. Pero no aíslan a la IA como causa de ninguna de las dos tendencias: reflejan su influencia creciente en el descubrimiento y en el perfil de algunos fallos, no cuánto aportó a las cifras totales. 329

Los fallos asociados a la IA pueden tener consecuencias graves

Cerca de la mitad de las vulnerabilidades que GTIG clasificó como probablemente descubiertas con ayuda de IA permitía ejecución remota de código (RCE, por sus siglas en inglés). Entre las demás, la proporción fue de alrededor del 26 %. Una vulnerabilidad de RCE puede permitir que un atacante ejecute código en un sistema afectado. La etiqueta «probablemente descubierta con IA» es una atribución: no demuestra que la herramienta encontrara cada fallo por sí sola. 1723

La gravedad requiere un matiz adicional. Según la cobertura del análisis de GTIG, el 58 % de las vulnerabilidades probablemente descubiertas con IA fue clasificado como de riesgo medio, frente al 28 % de las demás divulgaciones. Cerca del 4 % se consideró de riesgo alto, una proporción similar a la del grupo sin atribución a IA. Por separado, las divulgaciones de alto riesgo según la escala propia de GTIG aumentaron de 131 en enero a 350 en agosto; esa cifra abarca las divulgaciones en general, no solo las asociadas a la IA. 232829

Días cero y fallos ya conocidos

Un fallo de día cero es aquel que se explota antes de que haya una solución disponible. Un fallo n-day ya es conocido públicamente —y a menudo tiene un parche—, pero puede seguir siendo vulnerable en sistemas que aún no se han actualizado.

GTIG calculó que la explotación mensual promedio de fallos de día cero pasó de unos ocho en 2025 a unos 11 entre enero y agosto de 2026. El aumento fue más moderado que el de la explotación en conjunto. Esto subraya la importancia de atender también vulnerabilidades ya conocidas y divulgadas. Las cifras no indican qué parte de la explotación de fallos n-day estuvo facilitada por la IA. 329

GTIG también informó de un actor criminal que tenía un exploit de día cero que, según la evaluación del grupo, se habría desarrollado con IA. El actor planeaba una campaña de explotación masiva, pero GTIG señaló que su detección proactiva pudo haber impedido que se llevara a cabo. Es un caso concreto relacionado con IA, no una prueba de que esta explique el aumento general de la explotación. 7

El software de IA también forma parte de la superficie de ataque

Según GTIG, el ecosistema de software usado para desarrollar e implementar modelos de lenguaje grandes también se ha convertido en objetivo de explotación. Para las organizaciones, eso significa incluir componentes y servicios de IA en la superficie de ataque de sus entornos de producción, y evaluar cada vulnerabilidad según la exposición y las pruebas de que está siendo explotada. 1

Qué pueden hacer los equipos de seguridad y los proveedores

Equipos de seguridad: priorizar las vulnerabilidades según la exposición de los sistemas afectados, el posible impacto y las señales de explotación, no solo por el volumen de avisos. Conviene mantener un inventario de los sistemas accesibles desde internet y del software de IA, instalar los parches disponibles cuanto antes y preparar medidas de mitigación y vigilancia para los fallos que se explotan antes de que haya un parche. En el caso de vulnerabilidades conocidas, reducir el tiempo entre la divulgación y la corrección. 389

Proveedores de software: combinar las pruebas asistidas por IA con la revisión humana para encontrar y validar fallos antes de publicar el producto. También deben proteger los componentes de IA como cualquier otro software de producción y ofrecer parches oportunos y avisos prácticos para que sus clientes puedan evaluar su exposición y actualizarse. Los datos de GTIG apuntan a la importancia de considerar tanto cuántos fallos se descubren como el posible impacto de esos hallazgos. 48