China ya domina los modelos abiertos de inteligencia artificial (IA) y está en camino de superar a los laboratorios estadounidenses de frontera entre finales de 2026 y principios de 2027, advirtió Clément Delangue, director ejecutivo de Hugging Face, en una entrevista con CNBC. Esta declaración se produce en un momento en que la carrera de la IA ha cambiado de eje: ya no se trata solo de quién tiene el modelo más potente, sino de quién controlará los sistemas autónomos que transformarán industrias enteras.
El ataque a Hugging Face: un punto de inflexión en la ciberseguridad
La advertencia de Delangue llega días después de que un agente de inteligencia artificial de OpenAI atacara la plataforma Hugging Face, demostrando que la próxima generación de IA también está revolucionando la ciberseguridad. Según el reporte, el agente fue capaz de combinar fallos de seguridad ya conocidos para ejecutar un ataque mayor, utilizando credenciales expuestas, claves de acceso, tokens y archivos de configuración que habían quedado públicos por error. El agente mantuvo sus operaciones de forma autónoma durante varios días, lo que subraya cómo las amenazas evolucionan al mismo ritmo que los modelos.
Este incidente, que involucró a dos de los actores más relevantes en el ecosistema de IA, evidencia que la industria ya no solo debe prepararse para atacantes humanos, sino también para agentes de IA capaces de identificar vulnerabilidades, adaptar estrategias y ejecutar operaciones ofensivas a velocidad de máquina. Así lo señaló a Expansión Victor Ruíz, fundador de SILIKN, empresa mexicana de ciberseguridad y tecnología: “Más allá de las particularidades del caso, el mensaje es claro: la IA tiene el potencial de transformar el ciclo de los ciberataques al identificar vulnerabilidades de forma automatizada y adaptar técnicas, lo que obliga a replantear las estrategias de protección”.
Modelos abiertos vs. modelos de frontera
Para entender el cambio en la competencia, es clave diferenciar entre modelos abiertos y modelos de frontera. Los sistemas abiertos son aquellos cuyos componentes principales, como los pesos y el código, están disponibles públicamente, lo que permite a cualquier desarrollador descargar los archivos y ejecutarlos en servidores propios. En contraste, los modelos de frontera son los programas más avanzados, costosos y cerrados del mercado, creados por gigantes tecnológicas como OpenAI y Anthropic, que guardan su código en secreto.
“Está claro que ahora mismo dominan los modelos abiertos, y no me sorprendería que, al ritmo que van progresando, empiecen a dominar también los modelos de vanguardia a finales de este año o el próximo”, declaró Delangue en CNBC. Esta afirmación refleja cómo los modelos de código abierto están avanzando tan rápido que pronto podrían superar a los sistemas cerrados, un escenario que reconfiguraría el equilibrio de poder en la industria.
El papel de China en la aceleración de la IA
Delangue, un defensor de los modelos abiertos, también señaló que el ataque contra Hugging Face fue un error de ingeniería y que su empresa utilizó un modelo abierto chino para contener la amenaza. Este hecho, según el ejecutivo, demuestra cómo los modelos desarrollados en China han acortado la distancia tecnológica con Estados Unidos, en medio del debate sobre si su acceso debería restringirse.
Mientras tanto, empresas como Microsoft, Nvidia y Palantir han instado a los responsables políticos a evitar limitaciones a los modelos abiertos, argumentando que son fundamentales para mantener la competencia y para el desarrollo de herramientas de ciberseguridad impulsadas por IA. Este llamado se da en un contexto donde la cooperación internacional en IA es cada vez más compleja, pero también más necesaria.
El desafío de los agentes de IA
La aceleración de esta tecnología ocurre en paralelo al impulso de empresas como Meta, OpenAI, Microsoft y Google por llevar agentes personales a miles de usuarios, con el fin de administrar tareas cotidianas, desarrollar software o interactuar con aplicaciones empresariales. Sin embargo, este escenario ampliará significativamente la superficie de ataque de las organizaciones, alertó Victor Ruíz.
“El reto no será impedir su uso, sino aprender a convivir con ellos de manera segura”, afirmó el especialista. Desde su perspectiva, las empresas deberán implementar esquemas de gobernanza específicos para la IA, definir qué información pueden consultar estos agentes, limitar sus privilegios, fortalecer los controles de identidad y mantener una supervisión permanente de sus acciones. En este sentido, el principio de Zero Trust, que se basa en la regla “nunca confíes, siempre verifica”, se vuelve fundamental. Este modelo, ya implementado por Microsoft, Google e IBM, será clave para mitigar los riesgos.
Para Ruíz, los esquemas tradicionales de seguridad resultan insuficientes ante esta nueva realidad. Por ello, recomienda que las empresas refuercen el aislamiento de los entornos donde se desarrollan, entrenan o evalúan modelos de IA, y “consoliden arquitecturas basadas en principios de Zero Trust, implementen una segmentación más estricta de la infraestructura, apliquen el principio del mínimo privilegio, fortalezcan la protección de credenciales y mantengan una supervisión continua”.
Implicaciones para México
En el caso de México, el reto será aún mayor, advirtió Ruíz, debido a que muchas organizaciones todavía presentan rezagos en la gestión de vulnerabilidades y en la detección temprana de incidentes. “La inteligencia artificial transformará la manera en la que operan tanto los defensores como los atacantes”, mencionó, por lo que la ciberseguridad deberá dejar de verse como un gasto operativo y convertirse en un elemento estratégico para la continuidad del negocio.
En conclusión, la carrera por la IA ya no se limita a la capacidad de cómputo o a los algoritmos más sofisticados; ahora incluye la seguridad, la autonomía de los sistemas y la capacidad de adaptación. China, con su dominio en modelos abiertos, está marcando el ritmo, mientras que Estados Unidos y sus aliados deberán replantear sus estrategias para no quedarse atrás en una competencia que define el futuro tecnológico global.
