Por Canuto  

Bank of America habría incorporado a 1.000 contratistas para corregir vulnerabilidades que modelos de IA como Mythos, de Anthropic, detectaron en sus sistemas. Los análisis hallaron miles de posibles problemas y llevaron a reducir los plazos de respuesta, mientras bancos y reguladores examinan el nuevo nivel de riesgo cibernético.
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  • CNBC informó que Bank of America contrató a 1.000 trabajadores para parchear fallas detectadas por herramientas de IA.
  • Mythos se distribuyó a bancos seleccionados mediante Project Glasswing; un escaneo señaló más de 23.000 problemas potenciales.
  • Las autoridades financieras estadounidenses realizaron sesiones informativas sobre los riesgos, y Jamie Dimon planteó una posible exposición cibernética diez veces mayor.

 

Una respuesta acelerada ante fallas de software

Bank of America incorporó a 1.000 contratistas para corregir vulnerabilidades de software que modelos de inteligencia artificial como Mythos, desarrollado por Anthropic, encontraron en los sistemas del banco. CNBC informó sobre la contratación, que refleja el trabajo operativo que puede seguir a un escaneo automatizado de gran escala: localizar un problema es solo el comienzo, pues los equipos todavía deben revisar los hallazgos y aplicar correcciones. La noticia sitúa la ciberseguridad bancaria ante una nueva presión, con herramientas capaces de identificar fallas a un ritmo que exige ampliar la capacidad para repararlas.

Los hallazgos de Mythos también habrían cambiado los tiempos de respuesta dentro de Bank of America. Según los informes citados en la noticia, los plazos para atender vulnerabilidades pasaron de semanas a días después de que el modelo señalara los problemas, una reducción que obliga a organizar el trabajo técnico con más rapidez. Ese ajuste no significa que cada alerta equivalga a una brecha explotada ni que el banco haya confirmado incidentes, sino que los resultados del análisis elevaron la urgencia de revisar y resolver posibles debilidades.

La cifra de 1.000 contratistas debe leerse junto con otros reportes sobre la expansión de la capacidad operativa del banco. Algunas publicaciones apuntaron a contrataciones netas mensuales cercanas a esa cantidad, aunque la información disponible no establece que ambas cifras describan exactamente el mismo grupo de empleados ni el mismo periodo. El dato central que vincula la noticia con Mythos es la incorporación de trabajadores para parchear fallas; las referencias más amplias sobre contratación ofrecen contexto, pero no permiten atribuir cada nuevo puesto exclusivamente a la respuesta de ciberseguridad.

Parchear significa modificar o actualizar el software para corregir una vulnerabilidad, un proceso que puede requerir priorizar los problemas, comprobar el cambio y evitar que la reparación afecte otras funciones. La automatización puede acelerar el descubrimiento, pero no elimina esas etapas ni sustituye la decisión de los equipos que administran los sistemas. En el caso de Bank of America, la contratación reportada muestra la dimensión práctica de esa diferencia: una herramienta puede producir una lista de riesgos con rapidez, pero las organizaciones necesitan personal para evaluar cada hallazgo y llevar la corrección a sus entornos internos.

Mythos y las pruebas controladas de Anthropic

Anthropic lanzó Claude Mythos alrededor de principios de abril de 2026, de acuerdo con la información publicada, y diseñó el modelo para tareas avanzadas de ciberseguridad. Entre sus capacidades se encuentran el descubrimiento y la explotación autónoma de vulnerabilidades en código de software, una combinación que puede servir para identificar debilidades, pero que también plantea inquietudes por el potencial uso de esas capacidades. Anthropic no abrió Mythos al público; en su lugar, mantuvo el acceso bajo controles y lo reservó para usuarios verificados vinculados con actividades de ciberseguridad e investigación.

Una versión de vista previa llegó a grandes bancos estadounidenses seleccionados mediante Project Glasswing, una iniciativa que les permitió escanear sus sistemas internos a gran escala. Bank of America estuvo entre los primeros participantes que probaron el modelo a mediados de 2026, según la noticia. El acceso restringido distingue este programa de una herramienta comercial disponible para cualquier usuario y refleja que Anthropic canalizó las pruebas hacia instituciones y perfiles autorizados, en un entorno donde los resultados podían ayudar a encontrar fallas antes de que otros actores las detectaran.

Los escaneos identificaron miles de vulnerabilidades potenciales, y uno de ellos marcó más de 23.000 problemas posibles. La mayoría de los hallazgos recibió una clasificación de gravedad baja o moderada, aunque pruebas más amplias también sacaron a la luz algunas fallas críticas. Es importante conservar esa diferencia: el recuento de alertas no equivale por sí solo a miles de incidentes confirmados, y la noticia no señala que todos los problemas pudieran explotarse ni que cada uno afectara a Bank of America en particular.

El volumen de resultados plantea un desafío de clasificación además de uno de reparación. Los equipos deben distinguir entre alertas de distinta gravedad, determinar cuáles corresponden a vulnerabilidades reales y establecer qué cambios requieren atención prioritaria, sin asumir que un número elevado describe automáticamente un riesgo uniforme. En ese sentido, la prueba de Mythos muestra tanto la capacidad de la IA para rastrear debilidades a escala como la carga que puede trasladar a las organizaciones que reciben sus informes, especialmente cuando los plazos de respuesta se acortan de semanas a días.

Preocupación financiera y revisión de sistemas heredados

La inquietud no se limita a Bank of America. Jamie Dimon, CEO de JPMorgan, señaló la posibilidad de que la exposición al riesgo cibernético aumente diez veces en relación con Mythos, una advertencia que expresa preocupación por el alcance de estas capacidades y por la velocidad con que pueden descubrirse fallas. La información no presenta esa cifra como una medición confirmada de pérdidas o ataques, sino como una posibilidad mencionada por Dimon en el debate sobre el riesgo que plantea el modelo.

El Tesoro de Estados Unidos y la Reserva Federal organizaron sesiones informativas para explicar a los CEO de los bancos los riesgos elevados asociados con Mythos. La participación de ambas instituciones muestra que el asunto llegó a conversaciones de alto nivel dentro del sector financiero, aunque la noticia no detalla medidas regulatorias nuevas derivadas de esas reuniones. Las sesiones se enfocaron en comunicar los riesgos y preparar a los ejecutivos frente a capacidades de IA que podrían acelerar el descubrimiento de vulnerabilidades en infraestructuras bancarias.

Los reguladores también dirigieron su atención a las vulnerabilidades de los sistemas heredados, una cuestión relevante porque los bancos mantienen plataformas internas que pueden requerir revisiones y correcciones específicas. La noticia no identifica qué sistemas concretos fueron examinados ni atribuye fallas particulares a una institución distinta de Bank of America. Sí apunta a una preocupación más amplia: cuando una herramienta puede escanear sistemas a gran escala, las debilidades acumuladas en software antiguo adquieren mayor visibilidad y las entidades deben valorar cómo priorizar su corrección.

Por ahora, Mythos continúa dentro de programas controlados y solo está disponible para usuarios verificados de ciberseguridad e investigación, según el estado descrito para octubre de 2026. Esa restricción no elimina el debate sobre el riesgo, pero limita quién puede acceder directamente a un modelo concebido para detectar y explotar vulnerabilidades. La contratación de Bank of America, el acortamiento de los plazos de reparación y las advertencias de ejecutivos y autoridades describen una misma tensión: la IA puede revelar fallas con rapidez, mientras la defensa todavía depende de la capacidad de las instituciones para revisar y corregir sus sistemas.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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