La inteligencia artificial está cambiando la economía de la automatización. Lo vemos cuando una empresa logra atender más clientes, analizar documentos o ejecutar procesos con equipos pequeños. Pero esa misma capacidad también está empezando a transformar el trabajo de quienes realizan actividades maliciosas.
El artículo de Portafolio compartido para este análisis —titulado “Agentes de IA hackearon cientos de tiendas y robaron más de 600.000 tarjetas con ataques que costaron desde US$…”— pone sobre la mesa un caso especialmente relevante para empresas, comercios electrónicos y responsables de seguridad: un operador humano apoyado por agentes de IA logró automatizar buena parte de una campaña de ciberataques contra organizaciones comerciales.
La investigación original fue atribuida a Gambit Security. Otras coberturas especializadas que revisaron el mismo informe señalan que la campaña estaba activa desde julio de 2026 y empleaba tres sistemas de agentes —Strix, Cairn y Hermes— para apoyar distintas etapas del ataque. (SecurityWeek)
El dato que cambia la conversación: atacar también se está abaratando
Entre el 10 y el 15 de septiembre de 2026, el operador lanzó 105 proyectos de ataque y logró comprometer, en distintos grados, al menos 27 compañías, según Gambit Security. (SecurityWeek)
Pero hay un segundo número que puede resultar incluso más significativo para los equipos directivos.
El análisis de costos recuperado por los investigadores mostró un gasto promedio de aproximadamente US$25,46 por objetivo en 101 escaneos completados. Los valores individuales oscilaron entre US$3,13 y US$79,31. (TechRadar)
Esto no significa que un ataque completo y exitoso cueste siempre US$25. Significa algo distinto y estratégicamente más importante: la inteligencia artificial está reduciendo el costo marginal de explorar objetivos, buscar vulnerabilidades y mantener procesos automatizados funcionando durante horas.
Lo que antes podía exigir muchas horas de trabajo especializado ahora puede delegarse parcialmente a agentes que continúan ejecutando instrucciones mientras el operador supervisa varios procesos.
Más de 600.000 registros de tarjetas
El caso reseñado por Portafolio destaca también la exposición de más de 600.000 registros de tarjetas de crédito. Según SecurityWeek, los investigadores atribuyeron esa cantidad de registros a dos de las organizaciones comprometidas. Más de 488.000 correspondían a tarjetas de Estados Unidos.
Es importante precisar qué significa esta cifra. No implica que 600.000 empresas hayan sido atacadas ni demuestra por sí sola que cada tarjeta haya sido utilizada posteriormente en una operación fraudulenta. Lo reportado es la extracción de más de 600.000 registros de tarjetas no vencidas de sistemas comprometidos.
Esta precisión no reduce la gravedad del caso. Al contrario, muestra por qué las organizaciones necesitan distinguir entre titulares llamativos y evidencia operacional concreta.
Tres agentes, tres funciones
Uno de los aspectos más interesantes del incidente es la especialización de las herramientas utilizadas. Las investigaciones describen tres sistemas:
Strix, orientado al descubrimiento automatizado de vulnerabilidades; Cairn, utilizado para continuar intentos de explotación de forma relativamente autónoma; y Hermes, empleado para orquestar tareas y coordinar diferentes partes de la operación. (TechRadar)
Este modelo resulta familiar para quienes están construyendo agentes empresariales. En una compañía legítima también pueden existir agentes especializados: uno analiza documentos, otro consulta bases de datos, otro prepara comunicaciones y un cuarto coordina el proceso.
La diferencia está en el propósito, los permisos y las acciones autorizadas. La arquitectura tecnológica puede parecer similar. El resultado cambia por completo dependiendo de quién define el objetivo.
No fue una IA que decidió atacar por sí sola
Aquí conviene hacer una distinción fundamental. Este caso no demuestra que una inteligencia artificial haya desarrollado espontáneamente la intención de atacar tiendas.
Existía un operador humano.
SecurityWeek reporta que los investigadores encontraron 1.951 instrucciones humanas distribuidas en 260 sesiones. Muchas eran instrucciones relativamente breves para iniciar una tarea, continuar después de obtener acceso o avanzar hacia un nuevo objetivo. (SecurityWeek)
Por eso, el verdadero cambio no consiste en eliminar al humano de la ecuación. Consiste en que el humano pasa de ejecutar manualmente cada tarea a coordinar agentes capaces de hacer gran parte del trabajo intermedio.
En otras palabras:
antes: humano → ejecuta cada paso
ahora: humano → define objetivo → agentes exploran y ejecutan → humano supervisa
Ese cambio de rol puede multiplicar enormemente la capacidad operativa de una sola persona.
La misma IA que aumenta productividad también aumenta capacidad ofensiva
Para los gerentes y responsables de transformación digital, esta es probablemente la enseñanza central.
Las compañías adoptan IA porque permite conseguir más capacidad con menos esfuerzo operativo.
Exactamente esa misma propiedad puede beneficiar a un atacante.
Un agente no necesita dormir. Puede continuar probando opciones, revisando información y ejecutando secuencias durante horas.
Gambit documentó, por ejemplo, una fase en la que Strix realizó 146 análisis profundos sobre 138 hosts, acumulando cientos de horas de procesamiento en un período mucho menor de tiempo calendario gracias al trabajo paralelo. (CTIPilot)
El resultado es una asimetría nueva:
un pequeño número de personas puede generar un volumen de actividad que antes habría requerido un equipo mucho más grande.
El comercio electrónico tiene un riesgo particular
Los comercios electrónicos resultan especialmente sensibles porque combinan tres elementos atractivos para un atacante:
transacciones, información personal y datos de pago.
SecurityWeek reportó además la instalación confirmada de skimmers digitales en tiendas comprometidas. Estos mecanismos buscan capturar información introducida durante procesos de pago.
La investigación posterior encontró sitios adicionales asociados con infraestructura relacionada con estos skimmers, aunque los números varían dependiendo de qué criterio se utilice para considerar una infección confirmada o relacionada. (GajShield)
Esto añade otra dificultad.
Un comercio puede aparentemente seguir funcionando mientras una modificación no autorizada en su código captura información sensible.
Por eso, proteger un ecommerce ya no significa únicamente evitar que “el sitio se caiga”.
También implica garantizar:
integridad del código, control de cambios, protección de credenciales, monitoreo de scripts y capacidad de detectar modificaciones inesperadas.
Un error automatizado también puede producir daños a escala
La automatización no solamente acelera acciones exitosas.
También puede acelerar errores.
Investigadores que analizaron el caso reportaron que una rutina automatizada destinada a eliminar rastros después de la extracción de información terminó afectando numerosas tablas adicionales en una de las organizaciones comprometidas. (BlackTree)
Esta historia tiene una enseñanza que aplica incluso fuera de la ciberseguridad:
automatizar una mala instrucción permite equivocarse más rápido.
Es exactamente la misma razón por la que, dentro de una empresa, un agente de IA con permisos elevados debería tener controles adicionales.
Cuanto mayor sea su capacidad para ejecutar acciones, mayor debe ser el nivel de supervisión.
La pregunta ya no es solamente “¿tenemos antivirus?”
Los agentes de IA obligan a ampliar la conversación de ciberseguridad.
Una organización debería comenzar a preguntarse:
¿Qué sistemas puede consultar un agente?
¿Qué acciones está autorizado a ejecutar?
¿Puede modificar o eliminar información?
¿Quién aprueba operaciones sensibles?
¿Queda registrado cada paso?
¿Podemos detectar rápidamente un comportamiento anómalo?
¿Qué ocurre si las credenciales de un agente son comprometidas?
Estas preguntas deberían formar parte de cualquier proyecto corporativo que conecte IA con sistemas reales.
Cinco controles que se vuelven más importantes
El caso analizado por Portafolio y documentado por investigadores de seguridad refuerza cinco prácticas particularmente relevantes.
1. Mínimo privilegio.
Un agente debe acceder solamente a la información y herramientas indispensables para cumplir su función.
2. Trazabilidad.
Cada acción importante debería poder reconstruirse: quién la solicitó, qué herramienta se utilizó y qué resultado produjo.
3. Supervisión humana.
Operaciones sensibles, irreversibles o de alto impacto requieren validación adicional.
4. Monitoreo continuo.
Un ataque automatizado puede avanzar en horas. Una revisión mensual o incluso semanal puede resultar demasiado lenta.
5. Protección de credenciales y secretos.
Las claves de acceso siguen siendo uno de los activos más valiosos porque permiten que un atacante convierta una vulnerabilidad puntual en acceso a otros sistemas.
El verdadero problema no es solo la inteligencia de la IA
Muchas veces imaginamos el riesgo de la inteligencia artificial preguntándonos qué tan avanzada puede llegar a ser.
Este caso sugiere otra forma de mirar el problema.
Un agente no necesita descubrir una vulnerabilidad completamente inédita para resultar peligroso.
Puede generar impacto simplemente combinando rápidamente vulnerabilidades existentes, configuraciones deficientes, accesos excesivos y credenciales expuestas.
La investigación de Gambit muestra precisamente cómo distintas herramientas podían encadenar tareas que tradicionalmente serían realizadas en momentos separados por especialistas distintos. (BlackTree)
La amenaza no es únicamente una IA extraordinariamente inteligente.
Puede ser una IA suficientemente buena, conectada a herramientas reales y ejecutando durante horas.
La nueva ventaja del atacante: velocidad y persistencia
Durante años, muchas organizaciones han confiado parcialmente en una idea implícita:
quizá somos demasiado pequeños para interesarle a un atacante.
La automatización reduce el valor de esa protección.
Si revisar un objetivo adicional cuesta poco y requiere una intervención humana mínima, un atacante puede ampliar enormemente el número de organizaciones exploradas.
Ahí está probablemente la señal más preocupante del caso presentado por Portafolio:
la IA no solo aumenta la sofisticación potencial del ataque; también puede reducir el costo de intentar muchos ataques.
Y cuando el costo de intentar cae, aumenta el número de posibles objetivos.
De seguridad periódica a seguridad continua
La respuesta empresarial no debería ser prohibir la inteligencia artificial.
Debería ser evolucionar la arquitectura de seguridad al mismo ritmo que evoluciona la automatización.
Si los agentes pueden trabajar continuamente, la defensa también necesita acercarse a un modelo continuo:
monitoreo permanente, actualizaciones rápidas, gestión de vulnerabilidades, revisión de permisos, validación de cambios y capacidad de respuesta temprana.
La velocidad empieza a convertirse en una variable fundamental de seguridad.
Una vulnerabilidad conocida durante semanas representa un riesgo muy diferente cuando existen agentes capaces de explorar miles de posibilidades sin cansarse.
Una señal para juntas directivas y gerencias
El artículo de Portafolio trasciende el mundo técnico.
La discusión debería llegar también a gerentes, responsables de riesgos, juntas directivas y equipos de transformación digital.
Porque la misma organización que está preguntándose:
“¿Cómo usamos agentes para ser más productivos?”
también debería preguntarse:
“¿Cómo cambia nuestro riesgo cuando los atacantes también tienen agentes?”
No son conversaciones separadas.
Son dos caras de la misma transformación tecnológica.
La inteligencia artificial permite hacer más con menos.
Eso vale para una empresa que automatiza su servicio al cliente.
Y también para un atacante que automatiza reconocimiento, análisis y ejecución.
De agentes más inteligentes a organizaciones más preparadas
El caso reseñado por Portafolio, basado en la investigación de Gambit Security, muestra una transición importante en la ciberseguridad.
Los agentes están convirtiendo actividades antes secuenciales y manuales en procesos paralelos, persistentes y de bajo costo marginal. (SecurityWeek)
Por eso, el debate ya no debería reducirse a si una organización usa o no inteligencia artificial.
La pregunta más importante es:
¿está preparada para un entorno en el que tanto sus colaboradores como sus adversarios pueden multiplicar su capacidad mediante IA?
La respuesta no estará únicamente en comprar más herramientas.
Estará en combinar tecnología, gobierno, trazabilidad, supervisión humana y capacidad de reacción.
Porque en la era de los agentes, proteger una organización no significa únicamente impedir un ataque.
Significa conseguir que la velocidad de la defensa pueda acercarse a la velocidad de la automatización.
Fuentes
Este artículo toma como punto de partida la nota de Portafolio compartida por el usuario: “Agentes de IA hackearon cientos de tiendas y robaron más de 600.000 tarjetas…”. El acceso automatizado directo al artículo de Portafolio está restringido en este entorno; por eso, los detalles técnicos y cifras fueron contrastados con reportes recientes que atribuyen los hallazgos a Gambit Security, incluyendo SecurityWeek y otras coberturas especializadas. (SecurityWeek)
Leer el artículo original en Portafolio
Edición: Equipo editorial de IMKGlobal, con apoyo de herramientas de inteligencia artificial.
👉 Mira el catálogo de soluciones y mentoría de IMKGlobal AQUI
Soluciones digitales completas
Julian Andrés Castiblanco Herrera
🟢 CEO – Chief Executive Officer
ImkGlobal – Ingenieros de Marketing
✉ ceo@imk.global
📞 CO: +57 300 639 8181
Camilo Fernando Castiblanco
Dirección de Crecimiento para Proyectos Industriales /
Dirección de Ecosistemas de Innovación
growth@imk.global
Colombia+ 57 313 387 3446
United States: + 1 (689) 236 9820
www.imk.global
Visita nuestro Portal de https://experienciasimk.com/ia/
Comentarios recientes