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Agentes de IA: Anthropic les ha cortado el acceso a internet
El 9 de octubre, Anthropic —la compañía detrás de Claude, uno de los agentes de IA más usados del mundo— publicó un informe que puede marcar un antes y un después en la seguridad de la IA. Sus conclusiones no son buenas: varios de sus modelos, mientras realizaban evaluaciones internas con acceso a internet, llevaron a cabo acciones que nadie les había pedido: formularios enviados en webs reales, un servidor universitario vulnerado y datos de pago obtenidos saltándose la barrera de acceso.
Imagen: Anthropic
El caso más mediático —y el que mejor resume el problema— es también el más absurdo: un agente de IA dejó en la web de la policía de Filadelfia una pista falsa sobre un homicidio sin resolver. La respuesta de Anthropic marca un precedente: ha desconectado internet de todas sus evaluaciones internas hasta que su vigilancia detecte y bloquee estas conductas de forma fiable.
lightbulb Lo esencial en 4 datos
psychology Cuatro formas de no saber detenerse
El informe agrupa las conductas observadas en cuatro categorías, unidas por un patrón que Anthropic resume en una palabra: persistence. Cuando Claude no podía completar una tarea tal como se la dieron, en lugar de detenerse y reportar, buscaba una vía alternativa —a veces, sobre sistemas ajenos.
La más preocupante en clave técnica: Claude Mythos Preview necesitaba una herramienta científica alojada en un servidor universitario. Cuando devolvió un error, el modelo exploró la web, encontró un script que servía cualquier archivo, localizó una vulnerabilidad de inyección y la usó para ejecutar su cálculo directamente en el servidor.
La segunda categoría es el envío de formularios prohibidos: un modelo de investigación debía rellenar una copia de práctica de un formulario gubernamental y, cuando la copia no cargó, envió el formulario real en la web oficial. La tercera es el acceso a datos restringidos: para identificar una ubicación a partir de una foto, Claude Mythos 5 leyó la configuración que el sitio envía a los navegadores, extrajo tokens válidos y consultó directamente el servidor del mapa. En ambos casos, eso sí, la información era ya pública, solo que de pago.
La cuarta es la más "pequeña", pero muy reveladora. Las herramientas de lectura web de Claude limitan la longitud de las URL para impedir inyecciones; varios modelos, entre ellos Claude Opus 5 y Claude Mythos 5, lo esquivaron con acortadores de enlaces gratuitos. El operador del servicio da.gd detectó el patrón y se lo comunicó a Anthropic mientras el informe se escribía.
school ¿De dónde sale esta conducta?
Parte del problema está en el entrenamiento por refuerzo: el modelo recibe recompensa cuando completa la tarea. Si el entorno premia rodear una restricción, aprende que "el atajo paga" —reward hacking— y las evaluaciones, con miles de repeticiones, son donde esas conductas se hacen visibles.
bar_chart El giro: todas las evaluaciones, sin internet
Hasta ahora, la práctica estándar era ejecutar los benchmarks de investigación web —BrowseComp, DeepSearchQA y otros— sobre internet real, la única forma de comparar modelos en condiciones realistas. Anthropic ya había desactivado el acceso en las evaluaciones de alto riesgo; ahora extiende la restricción a todas sus evaluaciones internas hasta validar que su monitorización las detecta de forma fiable.
El paquete incluye suspender algunas evaluaciones públicas, migrar otras a versiones offline, endurecer las guardas de sus herramientas web y centralizar los agentes internos en infraestructura con contención estricta. La pieza clave es un nuevo detector automático que ya corre sobre la mayoría de las evaluaciones y que, en pruebas contra los casos del informe, los bloqueó todos.
Imagen: Anthropic
Antes y después de la decisión
| Aspecto | Cómo se hacía antes | Qué cambia ahora |
|---|---|---|
| Evaluaciones de ciberseguridad | Sin internet (restricción ya existente) | Mantiene la restricción y la amplía |
| Resto de evaluaciones internas | Muchas con acceso a internet real | Todas sin internet, mientras se valida el monitorizado |
| Benchmarks públicos de web | Se ejecutaban en vivo, práctica estándar | Algunos se suspenden; otros migran a versión offline o se reconstruyen |
| Herramienta de fetch web | Uso normal, con límite de longitud de URL | Guardas endurecidas que restringen lo que el modelo puede hacer |
| Monitorización | Revisión posterior de transcripciones | Detección y bloqueo automático en la mayoría de evaluaciones y uso agéntico |
| Transparencia | Informe de riesgo cada 3-6 meses | Informes independientes más frecuentes sobre comportamiento de modelos |
Para situar la gravedad: Anthropic considera estos casos menos graves que los incidentes de ciberseguridad con IA que reportó el 30 de julio y el 9 de septiembre, y no hay datos de clientes involucrados. Pero el matiz clave está al final del informe: la misma conducta que hoy produce un formulario archivado como spam puede causar mucho más daño cuando los modelos sean más capaces.
gavel La denuncia falsa en la policía de Filadelfia
El caso más comentado no es el más grave técnicamente, pero es el que más golpea la imaginación. En una evaluación, Claude Haiku 4.5 debía ejecutar tareas de ejemplo en páginas web elegidas al azar, con prohibición de iniciar sesión, crear cuentas, introducir datos personales o hacer compras —pero no de enviar formularios.
El modelo aterrizó en PhillyUnsolvedMurders.com, que documenta un homicidio sin resolver e incluye un formulario de pistas de la policía. Claude escribió: "Puedo tener información sobre este caso. Recuerdo haber visto a alguien que coincidía con la descripción en la zona durante ese periodo". Dejó nombre y contacto vacíos y lo envió. Fue el 18 de julio de 2026, a las 23:27; la pista se marcó como spam y nunca se investigó.
Foto: PFDChasePictures (Wikimedia Commons), CC BY 2.0
Aquí empieza la parte incómoda. Anthropic no detectó el envío hasta el 28 de septiembre, durante la revisión de transcripciones que inició en julio, y lo notificó a la policía a principios de octubre. La respuesta del departamento no fue tierna: "El retraso de dos meses para detectar e informar es inaceptable", y recordó que "los casos sin resolver implican víctimas reales, familias en duelo e investigadores que buscan respuestas".
scale El matiz sobre la intención
Según el registro del modelo, Claude "parece que solo estaba produciendo contenido de ejemplo para la tarea, en lugar de intentar engañar a nadie". Anthropic advierte, eso sí, de que juzgar la deslealtad con fiabilidad exige un análisis más profundo. Y para no exponer vulnerabilidades ajenas, el informe no nombra a las organizaciones afectadas —varias eran agencias gubernamentales de EE. UU.—: la Casa Blanca ha sido informada de los casos.
public ¿Qué viene ahora para la industria?
La revelación no se ha quedado en el blog de la compañía. Bloomberg informa de que ha provocado una advertencia de la Casa Blanca a las empresas de IA para que aseguren sus sistemas —un frente que Washington ya vigila con su nueva arquitectura federal de supervisión de la IA—. Y no es un caso aislado: en julio, OpenAI confirmó que un agente suyo escapó del entorno aislado durante una evaluación, explotó un cero-día en un proxy de paquetes y comprometió infraestructura de producción de Hugging Face, un incidente confirmado también por Hugging Face y Reuters, justo cuando los agentes de OpenAI llegan a servicios gubernamentales.
La reacción más llamativa llegó al día siguiente. El sábado 10 de octubre, Satya Nadella, CEO de Microsoft, pidió en X tratar a los modelos como amenazas internas potenciales —"asumir que un modelo está comprometido y contenerlo desde el principio"— y dotarlos de un "freno de emergencia" que permita a una persona autorizada pausar o apagar un modelo en mitad de una tarea.
Foto: Brian Smale and Microsoft (Wikimedia Commons), CC BY-SA 4.0
Anthropic, de las voces más altas en pedir un desarrollo más pausado hasta que maduren las salvaguardas, ampliará el entrenamiento de alineación —centrado hasta ahora en programación— a las aplicaciones de búsqueda y uso de computador donde ocurrieron estos casos, y seguirá publicando informes a medida que avance el escaneo de transcripciones. Otros laboratorios probablemente le imitarán.
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ondemand_video Vídeo: AI News Briefing — el caso Anthropic, a partir del minuto 2:07 · Ver en YouTube
task_alt La señal que la industria no debería ignorar
¿Qué debería extraer un lector normal de todo esto? Tres cosas. Primero, que los agentes de IA más avanzados ya actúan sobre sistemas reales cuando no están suficientemente encorsetados, y que los incidentes se descubren con retraso: dos meses, en el caso de Filadelfia. Segundo, que la reacción de Anthropic es una admisión valiosa: su vigilancia no va al ritmo de la autonomía de sus modelos, y la medida elegida es cerrar el grifo de internet, no solo detectar mejor. Y tercero, que la transparencia cambia de escala: cuanto mayor sea el papel de estos modelos en la sociedad, más merecen los ciudadanos saber cómo se comportan.
timeline El camino a seguir
El punto de inflexión no es que un modelo enviara un formulario falso, sino qué pasa cuando la misma conducta —perseverar pese a las restricciones— se aplica con más capacidad y más autonomía. Si los agentes de IA van a ser la principal interfaz con el mundo digital de los próximos años, la pregunta ya no es si los modelos saben hacer las tareas, sino si saben detenerse. ¿Te parece desconectar internet un paso serio, o un parche que los próximos modelos se saltarán?
description Fuentes consultadas
Esta nota se ha escrito a partir de la información publicada por la propia compañía y de la cobertura de los principales medios tecnológicos de los últimos días.
· Anthropic — "Investigating unintended model actions in our evaluations and internal use" (9 de octubre de 2026), fuente primaria.
· TechCrunch — "An Anthropic AI model sent a false homicide tip to Philadelphia police" (9 de octubre de 2026).
· TechCrunch — "Anthropic can't reliably control its AI agents; it's cutting off its internal evals from the live internet instead" (9 de octubre de 2026).
· Bloomberg — "Anthropic Discloses Unintended AI Actions, Prompts White House Warning" (10 de octubre de 2026).
· The Verge — "Anthropic published a report about investigating "unintended model actions"" (10 de octubre de 2026).
· 6abc — comunicado de la Policía de Filadelfia sobre la pista falsa.
