Claude Mythos encontró vulnerabilidades en bancos que llevaban años escondidas dentro del código, y Bank of America respondió con 4.000 personas dedicadas a corregirlas. El banco sumó 1.000 contratistas externos a un equipo interno de 3.000 empleados, todos enfocados en cerrar los fallos que ese modelo de Anthropic y otros modelos avanzados de inteligencia artificial fueron destapando en sus sistemas.
La cifra la dio Brian Moynihan, director ejecutivo de Bank of America, en una entrevista con CNBC publicada el miércoles 14 de octubre y difundida por PYMNTS. Los contratistas llegaron durante el segundo trimestre del año y siguen trabajando en el banco. Moynihan lo planteó sin rodeos: «Ese riesgo es riesgo real, y por eso, cuando salieron los modelos avanzados, muchos nos sentamos a pensar cómo atravesar esto rápido».
El gasto se mide en cientos de millones de dólares
Corregir a esa velocidad cuesta dinero en serio. WebProNews informó que Moynihan puso el gasto extra del tercer trimestre en «un par de cientos de millones» de dólares largos, una bolsa donde entran las correcciones de programas y exigencias separadas contra el lavado de dinero. El ejecutivo espera que ese gasto baje con el tiempo, a medida que los fallos queden corregidos y el volumen de hallazgos urgentes pierda fuerza.
La paradoja salta a la vista. El mismo banco que paga esa factura obtiene ganancias de eficiencia cercanas al 10 % en su personal técnico gracias a iniciativas de inteligencia artificial, con unos 130 proyectos en marcha. Moynihan proyectó ahorros ligados a esta tecnología de unos US$300 millones este año y de US$700 millones en 2027. La herramienta que ahorra en una ventanilla es la que abre trabajo de emergencia en la otra.
Y el trabajo de emergencia tiene una particularidad incómoda: cada fallo que el modelo señala necesita verificación humana, cambio de código, pruebas y despliegue. La máquina levanta la lista. Las personas la cierran, caso por caso, sistema por sistema. Por eso la respuesta de Bank of America se contó en miles de personas y no en una actualización automática aplicada un fin de semana.
Project Glasswing abrió la caja de los fallos viejos
Claude Mythos llegó en abril con acceso limitado mediante Project Glasswing, la iniciativa de Anthropic para que bancos, empresas de tecnología y agencias de gobierno escaneen su código crítico antes de que actores hostiles aprovechen capacidades parecidas. La lógica era defensiva: encontrar primero, en casa, lo que otro podría encontrar desde fuera con intenciones muy distintas.
El volumen de hallazgos superó cualquier previsión tranquila. Anthropic contó en mayo que la versión preliminar de Mythos había localizado más de 10.000 vulnerabilidades entre las 50 organizaciones socias con acceso en ese momento. Un escaneo temprano marcó más de 23.000 posibles problemas, la mayoría de gravedad baja o moderada, con algunos de severidad alta mezclados en la pila. Para julio, los socios del programa ya habían verificado más de 129.000 vulnerabilidades.
Fuera del sector bancario pasó algo parecido. WebProNews publicó que Mythos identificó 271 fallos en Firefox 150, el navegador de Mozilla. Bobby Holley, director de tecnología de Mozilla, lo resumió con una frase que todavía circula entre equipos de seguridad: hasta ahora no apareció una categoría o complejidad de vulnerabilidad que un humano pueda encontrar y este modelo no.
Claude Mythos y la seguridad bancaria: la revisión que toca a todos
Jamie Dimon, director ejecutivo de JPMorgan Chase, puso el número que dominó la conversación. En Bloomberg TV, el 6 de octubre, afirmó que los riesgos de ciberseguridad se multiplicaron por diez tras la salida de Mythos y que la inteligencia artificial creó vulnerabilidades que los bancos desconocían. Su receta fue terrenal: «Nos estamos remangando y poniéndonos a trabajar para arreglarlo».
El gobierno de Estados Unidos movió ficha temprano. Un portavoz del Departamento del Tesoro contó a PYMNTS que el secretario Scott Bessent convocó en abril una reunión de reguladores e instituciones financieras para arrancar un enfoque coordinado frente a estos modelos, con planes de mantener esos encuentros de forma continua. Las vulnerabilidades en bancos dejaron de ser un asunto interno de cada entidad para convertirse en tema de estabilidad del sistema completo.
Para América Latina el eco llega por una vía concreta: buena parte de la banca regional corre sobre programas de proveedores internacionales, los mismos que estos modelos están escaneando en Estados Unidos. Cuando un proveedor corrige un fallo grave, la actualización baja a filiales y clientes de toda la región; cuando tarda, la ventana de exposición también se comparte. Los bancos latinos con equipos de seguridad pequeños parten con una desventaja clara frente a una lista de hallazgos que crece a ritmo de máquina.
Bank of America mantiene a sus 1.000 contratistas en el puesto mientras Claude Mythos sigue escaneando y la pila de correcciones baja, y Moynihan anticipó que el gasto extraordinario perderá peso cuando esa primera ola quede absorbida. Queda una pregunta práctica para cada banco de la región: cuántos de esos 129.000 fallos verificados por los socios de Glasswing viven también en sus propios sistemas, esperando turno.
Fuente: PYMNTS
Foto: PYMNTS
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