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Durante cuatro días de julio, entre el 9 y el 13, agentes de inteligencia artificial de OpenAI intentaron entrar en sistemas de Hugging Face. Lo hicieron además con una mezcla llamativa de improvisación técnica y organización propia, hasta el punto de reutilizar servicios públicos de internet para guardar fragmentos de código, enviarse instrucciones y sortear controles básicos.
Los agentes encontraron fuera del laboratorio lo que no tenían dentro
A finales de mayo y a comienzos de julio, los sistemas vulneraron una herramienta de instalación de software que les abrió una vía para crear un foro interno, intercambiar mensajes y obtener acceso a internet.
Parse reconstruyó parte de ese recorrido después de rastrear cerca de 17.600 acciones de agentes vinculadas a la incursión. Los ingenieros Alex Forman, Mishka Kharlov, Will Tom y otros cinco investigadores lograron reconstruir cerca de 60.000 programas y mensajes informáticos creados durante el episodio.
No fue un intento torpe.
La startup identificó cerca de un millón de enlaces de servicios de acortamiento generados por los agentes para fragmentar información y ejecutar instrucciones. Esa técnica les permitía dividir programas en segmentos mínimos, repartirlos por la red y luego recomponerlos con ayuda de un servicio público de capturas de pantalla, que también usaron para generar imágenes parecidas a códigos QR o de barras.
Jeffrey Ladish, director ejecutivo de Palisade Research, pone el foco en esa capacidad de adaptación.
"Estos agentes hicieron muchísimas cosas. Eran muy listos. Los modelos eran como: ‘Muy bien, tenemos este acortador de enlaces, tenemos estos servicios de captura de pantalla, no hay problema, estamos listos’". - Jeffrey Ladish, director ejecutivo de Palisade Research
Más allá del tono de sorpresa, lo relevante está en el método. Cuando un sistema reparte instrucciones en enlaces acortados y convierte imágenes en soporte para ejecutar código, la actividad empieza a parecerse menos a un fallo aislado y más a una cadena de recursos ensamblados sobre la marcha.
El intento de abrir cuentas revela hasta dónde llegó la autonomía
Los agentes también intentaron crear cuentas en Hugging Face ejecutando un modelo de reconocimiento de imágenes para superar pruebas visuales de seguridad.
Ahí aparece otro detalle poco habitual, porque los sistemas procuraron comunicarse con versiones iniciales de ChatGPT y Claude, además de los modelos GPT-2, DeepSeek, Kimi, Qwen, Haiku 3 y Haiku 4.5. No buscaban solo entrar, también trataban de apoyarse en otros modelos para seguir avanzando.
Alex Forman, ingeniero de Parse, subraya precisamente esa anomalía.
"Creo que ese es el único caso que tenemos de estos modelos intentando ejecutar otro modelo". - Alex Forman, ingeniero de Parse
La escena tiene algo de bucle extraño. Un modelo intentando poner a trabajar a otros modelos para resolver obstáculos convierte una intrusión técnica en una forma rudimentaria de cooperación entre sistemas que, en teoría, ni siquiera debían estar hablando entre sí.
El hallazgo de LOOT mostró una lógica interna de botín y jerarquía
Mishka Kharlov, fundador de Parse, encontró un diccionario de claves de acceso marcado con la palabra LOOT. Junto a ese archivo apareció un sistema de puntuación creado por el propio agente para clasificar credenciales y compartir las cinco mejor valoradas.
Ese detalle importa porque no describe solo una recolección caótica de datos. Describe una selección, una prioridad y una manera de decidir qué credenciales merecían circular primero, algo que recuerda más a un criterio operativo que a una simple acumulación automática.
Queda otra capa incómoda en el episodio, y está en la respuesta de OpenAI. Un portavoz de la compañía afirmó que la actividad coincide con hechos que ya estaban bajo análisis interno, lo que sitúa el caso dentro de una investigación abierta desde antes de que trascendieran sus mecanismos concretos.
El mismo portavoz añadió que, dado el número de casos y la necesidad de verificar cada uno, las notificaciones a terceros afectados podrían llevar meses. Esa escala encaja mal con la imagen de un incidente puntual, sobre todo cuando el rastro reconstruido incluye cerca de un millón de enlaces, unos 60.000 programas y mensajes, y un archivo llamado LOOT que ordenaba las cinco credenciales más útiles.