El último análisis de Google Threat Intelligence Group (GTIG) ofrece un panorama preocupante. Actualmente, los atacantes ya incorporan sistemas de IA durante prácticamente todas las etapas de una intrusión, desde la selección de víctimas hasta la ejecución y escalado de operaciones.
Pero es que el informe AI Threat Tracker correspondiente al tercer trimestre de 2026 señala, además, que las capacidades agénticas más avanzadas han abandonado la fase experimental. El ejemplo más contundente es una campaña investigada por Mandiant que consiguió comprometer autónomamente miles de credenciales en apenas seis horas.
La operación descubierta por Mandiant empleaba una arquitectura formada por múltiples agentes y estaba desplegada sobre infraestructura previamente sustraída.
El sistema consiguió incrementar rápidamente el volumen de actividad hasta alcanzar miles de credenciales comprometidas. El dato refleja uno de los principales riesgos de la IA agéntica: la velocidad. Y es que la automatización de determinadas fases permite ejecutar simultáneamente tareas que anteriormente necesitaban una mayor intervención humana, multiplicando la capacidad operativa de los atacantes.
John Hultquist, Chief Analyst de GTIG, advierte de esta nueva realidad: “El reto será especialmente complejo a medida que se ejecute de forma agéntica, creando un adversario más rápido y a mayor escala”.
Los grupos de ciberespionaje también recurren a los LLM
Google ha identificado igualmente el uso de grandes modelos de lenguaje por organizaciones relacionadas con operaciones de ciberespionaje. BASIN CASTLE, vinculado a China, habría recurrido a LLM para realizar diferentes tareas durante sus operaciones.
Su utilización abarca desde la recopilación de información sobre posibles objetivos hasta la resolución de problemas técnicos surgidos durante una intrusión.
Otro actor relacionado con China trató de emplear Gemini para desarrollar un entorno automatizado de pruebas de penetración capaz de ejecutar mediante agentes las primeras etapas de los ataques.
“Podemos asumir que todos los actores de amenazas utilizan la IA de una u otra forma y que sus operaciones se han visto beneficiadas”, sostiene Hultquist.
Los propios sistemas de inteligencia artificial se convierten en objetivos
La situación presenta una segunda vertiente. Los delincuentes no solamente utilizan inteligencia artificial para atacar, sino que empiezan a dirigir sus operaciones contra la propia infraestructura que sostiene esta tecnología.
Mandiant ha investigado incidentes relacionados con el robo de modelos y datos propietarios de IA en empresas tecnológicas, sanitarias y de medios y entretenimiento de Norteamérica y Europa. Algunas víctimas recibieron incluso amenazas de publicación de la información sustraída si rechazaban pagar un rescate.
TeamPCP pone el foco sobre la cadena de suministro
Uno de los casos que más preocupa a los investigadores es TeamPCP. Este grupo ha dirigido sus operaciones hacia la cadena de suministro relacionada con inteligencia artificial mediante malware preparado específicamente para explotar tecnologías emergentes.
Entre sus tácticas figura la introducción de puertas traseras en herramientas empleadas por asistentes de programación. También se ha detectado manipulación de metadatos pertenecientes a paquetes de código abierto con un objetivo especialmente novedoso: conseguir que los propios asistentes de IA recomendaran dependencias maliciosas a los desarrolladores.
El malware incorporaba además prompts preparados para desencadenar comandos de manera encubierta.
Hultquist advierte de que existe “una nueva generación de cibercriminales, como TeamPCP, que atacará los sistemas de IA a medida que los integremos en nuestra infraestructura tecnológica”.
Servidores y recursos GPU también están en el punto de mira
El acceso a capacidad computacional se ha convertido en otro objetivo. Los ciberdelincuentes pueden utilizar cuentas sustraídas, servicios adquiridos en mercados clandestinos o servidores comprometidos para disponer de los recursos necesarios sin asumir su coste.
GTIG detectó que UNC6508, grupo relacionado con China y asociado a una campaña contra centros médicos estadounidenses, utilizó entornos cloud comprometidos para alojar un modelo local. Esta estrategia podía ayudar a evitar determinadas herramientas comerciales de monitorización.
En abril de 2026, Mandiant intervino además en otro incidente en el que un atacante utilizó su acceso para desplegar infraestructura de IA sobre sistemas ajenos. En este caso, el objetivo era aprovisionar instancias GPU de alto rendimiento y ejecutar cargas de trabajo no autorizadas, trasladando el consumo de recursos a la víctima.
Corea del Norte escala sus operaciones mediante cuentas secuestradas
El informe también señala actividades relacionadas con trabajadores de tecnologías de la información vinculados a Corea del Norte.
Los investigadores observaron registros masivos en API de grandes modelos de lenguaje mediante cuentas previamente comprometidas. La suma de estos casos dibuja un escenario en el que la IA sirve simultáneamente como herramienta, objetivo y recurso codiciado.
“Los cibercriminales se inclinarán hacia ataques que se ejecuten a mayor velocidad de la que podemos responder”, alerta Hultquist.
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