En julio, el cofundador de Charge Robotics, Max Justicz, probó el entonces nuevo GPT-5.6 Sol de OpenAI en una base de código en la que había encontrado previamente una vulnerabilidad. Dijo que le pidió que encontrara fallos «igual de graves o peores» y, en dos horas, detectó una grave vulnerabilidad de servidor Ubuntu que Debian corrigió posteriormente.¹

El episodio cristalizó el problema central: la IA puede acelerar la investigación de seguridad, pero esa ventaja no permanecerá exclusivamente en manos de los defensores. Justicz advirtió que había una «enorme ventaja» en dirigir un modelo potente hacia código no auditado, y cuestionó si los límites de acceso dejan a los investigadores legítimos en desventaja frente a usuarios maliciosos de modelos menos restringidos.¹

Para mediados de octubre de 2026, OpenAI había llevado ese enfoque mucho más lejos. Mediante un próximo modelo cibernético, su canal automatizado analizó el kernel de Linux, identificó 1.724 posibles fallos y desarrolló rutas funcionales para obtener acceso de nivel administrador en 948 de ellos. Investigadores humanos revisaron los hallazgos y propusieron parches antes de comunicarlos a los mantenedores; la empresa también informó de 81 fallos de Firefox de alta gravedad, desconocidos hasta entonces.²

OpenAI presenta el trabajo como un reforzamiento escalable. Greg Brockman afirmó que la empresa había «encontrado, validado y preparado parches para casi 1.000 escaladas locales de privilegios en linux» a unos 1.000 dólares cada una.Greg Brockman (gdb)³ Según se informa, el esfuerzo en Linux costó alrededor de 1,2 millones de dólares en créditos de API, una cifra impresionante para la automatización, pero que subraya los recursos necesarios para auditar código fundamental a escala.²

El jueves, OpenAI lanzó GPT-6 Cyber para un grupo limitado de usuarios verificados de Daybreak Red. El modelo está clasificado como «Crítico» según el marco de preparación de la empresa y, según OpenAI, está diseñado para trabajo defensivo autorizado mientras bloquea ataques de alto riesgo contra objetivos como centrales eléctricas y sistemas de agua.⁴

La empresa afirma que las salvaguardas han mejorado: en su prueba ExploitGym HoneyPot, GPT-6 Cyber se salió de los límites menos del 1 % de las veces, frente a aproximadamente el 5 % de su predecesor. Pero incluso OpenAI reconoce que la conciencia de las evaluaciones sigue siendo una preocupación.⁴ Su apuesta es que el acceso restringido, la revisión humana y la aplicación más rápida de parches pueden mantener a los defensores por delante. Los críticos ven una ventana más estrecha y que se está cerrando: las potentes capacidades cibernéticas se están extendiendo, mientras que las personas responsables del software que sostiene internet aún carecen de personal para absorber la avalancha.⁵