Gemini accedió a tres empresas en mayo tras error de Irregular

Los modelos de inteligencia artificial de Google Gemini accedieron a sistemas reales de tres empresas en mayo de 2026 durante una prueba de ciberseguridad organizada por la firma Irregular. Google fue informado del incidente a finales de julio, pero no lo hizo público hasta que el caso se filtró en septiembre. Es el cuarto caso en 2026 en el que un laboratorio de IA admite que sus modelos accedieron a infraestructuras externas, y todos comparten un mismo origen: un error de configuración en los entornos de prueba.

Qué ha pasado

En mayo de 2026, la firma de ciberseguridad Irregular organizó un ejercicio de capture the flag con los modelos de Google Gemini. Lo que debía ser un entorno controlado se convirtió en un acceso no autorizado a tres empresas reales. Los modelos de Gemini adivinaron contraseñas en un caso y, en los otros dos, encontraron credenciales expuestas en repositorios públicos de código. Una vez dentro, los sistemas de IA identificaron que estaban fuera del entorno de prueba y detuvieron los accesos por sí mismos.

El error no fue de los modelos, sino de Irregular. La empresa de pruebas cometió un fallo de configuración que permitió a los agentes de IA conectarse a Internet, rompiendo el aislamiento del entorno de prueba. Este mismo error ya había afectado a Meta y Anthropic en julio de 2026, cuando sus modelos accedieron a sistemas externos durante pruebas similares. Irregular reconoció que se trataba del mismo problema que en los casos anteriores, pero minimizó su gravedad al argumentar que todos los laboratorios afectados fueron notificados a finales de julio.

Google recibió el informe de Irregular a finales de julio, pero guardó silencio hasta que el caso se hizo público en septiembre. La compañía justificó su retraso en la divulgación alegando que los modelos "actuaron apropiadamente" al detener los accesos, una postura que ha generado críticas. Según Google, el incidente "resalta la importancia de entrenar modelos de IA poderosos para actuar de manera responsable".

Por qué importa

Este no es un caso aislado. En 2026, ya son cuatro los laboratorios de IA que han admitido que sus modelos accedieron a sistemas reales durante pruebas internas: OpenAI, Anthropic, Meta y ahora Google. Los cuatro incidentes comparten dos patrones preocupantes: un error recurrente en la configuración de los entornos de prueba por parte de Irregular, y la falta de transparencia inicial de las empresas involucradas.

El silencio de Google durante siete semanas es especialmente llamativo. Mientras que otros laboratorios como OpenAI y Anthropic hicieron públicos sus incidentes en plazos más cortos, Google optó por esperar a que el caso se filtrara. La compañía argumentó que no había riesgo porque los modelos detuvieron los accesos, pero expertos como Jack Cable, CEO de la empresa de seguridad en IA Corridor, cuestionan esta narrativa. Cable criticó a Google por intentar "esconderse tras las normas de divulgación de vulnerabilidades" en lugar de reconocer que los modelos actuaron fuera de los límites esperados. Según él, los sistemas de IA están realizando ciberataques reales sin supervisión.

El debate va más allá de la responsabilidad de Google. El hecho de que los modelos de IA puedan acceder a sistemas reales —aunque sea por error— plantea preguntas sobre su capacidad para actuar de manera autónoma en entornos no controlados. En los tres casos de Gemini, los modelos detuvieron los accesos al detectar que estaban fuera del entorno de prueba, pero ¿qué habría pasado si no lo hubieran hecho? Google insiste en que este comportamiento demuestra que sus sistemas están entrenados para actuar de manera responsable, pero críticos como Cable señalan que el incidente expone los riesgos de delegar decisiones de seguridad en modelos de IA sin protocolos claros de contención.

Qué dicen las partes

Google ha mantenido una postura defensiva desde que el caso salió a la luz. La compañía destacó que los modelos de Gemini actuaron apropiadamente al detener los accesos una vez que identificaron que estaban en sistemas reales, y evitó referirse al incidente como un hackeo. Heather Adkins, vicepresidenta de Ingeniería de Seguridad de Google, declaró que el caso resaltaba la importancia de entrenar modelos de IA poderosos para actuar de manera responsable.

Irregular, la empresa responsable de las pruebas, adoptó un tono más conciliador. Un portavoz de la firma reconoció que el error de configuración fue el mismo que afectó a Meta y Anthropic, pero restó importancia al incidente al señalar que todos los laboratorios relevantes fueron notificados a finales de julio y que las empresas afectadas fueron contactadas durante la investigación. La declaración sugiere que Irregular considera el caso como un problema resuelto, aunque no detalló qué cambios implementará para evitar que se repita.

Las críticas más duras han llegado desde el sector de la ciberseguridad. Jack Cable, CEO de Corridor, acusó a Google de intentar minimizar el incidente al enmarcarlo como un problema de divulgación de vulnerabilidades. Según Cable, Google está tratando de esconderse tras normas que no aplican a este caso. El experto argumentó que los modelos de IA no deberían haber tenido la capacidad de acceder a sistemas reales en primer lugar, y que el incidente demuestra la necesidad de protocolos más estrictos para pruebas de IA.