La inteligencia artificial ayuda a robar datos y acelerar ciberataques en América Latina

Los atacantes ya habían entrado en una red de México, pero no lograban llevarse la información que buscaban. Intentaban copiar archivos con datos de cuentas y contraseñas, pero fallaban una y otra vez. Hasta que apareció la solución mágica: inteligencia artificial para “escribir” código y resolver el problema. Este tipo de mecanismos es cada vez más común en el mundo cibercriminal.

Según una investigación de Unit 42, el equipo de ciberseguridad de Palo Alto Networks, este tipo de asistencia es uno de los usos más extendidos a la hora de pensar y ejecutar un ciberataque en 2026, potenciado con IA. Con esa ayuda, los atacantes pudieron completar una extracción de datos que antes había fracasado.

El episodio ocurrió en abril de 2026 y forma parte de una investigación sobre dos campañas de ciberataques contra organizaciones de América Latina. El trabajo abarca actividad en México, Ecuador y Brasil, y muestra cómo distintos grupos incorporan modelos comerciales de IA para corregir errores, modificar herramientas y avanzar dentro de sistemas que ya comprometieron.

“Los atacantes montaron una interfaz privada de chat con IA en su servidor, conectada a modelos comerciales, que utilizaron para generar los scripts para superar el obstáculo”, explicaron en declaraciones exclusivas a Clarín Sara McBroom, investigadora principal de Unit 42, y Reese Lewis, investigador sénior del equipo. Un script es una secuencia de instrucciones que permiten ejecutar tareas en una computadora.

En los casos reconstruidos, los operadores humanos elegían qué hacer, ejecutaban las herramientas y probaban nuevas variantes cuando aparecían dificultades. Los modelos aportaban asistencia técnica durante ese proceso. La evidencia permite observar ese trabajo conjunto y sus resultados en etapas concretas de las intrusiones, sin demostrar que una IA haya ejecutado por su cuenta un ataque completo.

Fuera de la idea de ataques sofisticados y súper complejos, este es exactamente el uso de la IA que se está advirtiendo en el mundo de la ciberseguridad: acelerador, facilitador y potenciador de técnicas ya conocidas.

Consultados por este medio sobre operaciones similares contra organizaciones argentinas, los investigadores respondieron que su trabajo se había concentrado en México, Ecuador y Brasil. No confirmaron casos locales, pero sí señalaron que el uso de estos recursos por grupos independientes plantea un problema para las defensas de toda la región.

Esto no significa que no haya casos: hace muy poco, en octubre, CrowdStrike, otra empresa de mucho peso en el mundo de la ciberseguridad (que se hizo famosa por un fallo que tumbó media internet en julio de 2024) documentó que un atacante usó agentes de inteligencia artificial para vulnerar al menos 15 entidades de salud en Argentina y que, en una de ellas, logró extraer credenciales de acceso e historias clínicas.

La empresa pudo seguir parte de la operación porque el atacante dejó abiertos en internet los directorios donde guardaba sus herramientas y las conversaciones con la IA, que fueron clave en la forma de operar.

Los objetivos de la campaña mexicana incluían organismos públicos y servicios de los que depende la vida cotidiana. “En México, entre las víctimas había una organización de transporte, ministerios del gobierno federal y servicios municipales de agua”, detallaron McBroom y Lewis. Los atacantes incluso habían configurado parte de su infraestructura con subdominios que coincidían con los objetivos a los que apuntaban.

Buscaban conservar el acceso a las redes para llevarse credenciales (usuario y contraseña) y bases de datos internas. En el caso mexicano, el interés también estaba puesto en Active Directory (AD), un servicio de Microsoft que permite administrar cuentas, computadoras y permisos dentro de una organización. Interviene, por ejemplo, cuando un empleado inicia sesión y el sistema verifica a qué recursos puede acceder. Tener acceso a AD como administrador es el Santo Grial de un atacante que busca extraer información.

“El objetivo común en ambas operaciones era mantener el acceso para extraer datos sensibles, incluidas credenciales, bases de datos internas y, en el caso de México, la base de datos de Active Directory, que en la práctica contiene las llaves de toda una red”, explicaron los investigadores. El robo de esa base de datos puede aportar información para atacar otras cuentas y ampliar el acceso dentro de una organización, con un riesgo sobre el sistema que administra las identidades y los permisos de la red.

Lo interesante del caso está en los intentos fallidos de robar información. Durante la intrusión de abril, los intentos de extraer esas bases fallaban, motivo por el cual los atacantes recurrieron entonces a las llamadas shadow copies o copias de volumen, una función de Windows que permite obtener una foto de los datos en un momento determinado, incluso cuando las aplicaciones siguen en funcionamiento. Se utiliza para facilitar las copias de seguridad de archivos que pueden estar abiertos o en uso, pero como toda función, pasa a ser parte de la superficie de ataque: es un activo muy aprovechable por un hacker.

En esa operación, la función se aprovechó para acceder a archivos bloqueados que los intrusos no habían logrado copiar. El equipo de Unit 42 observó una sucesión de scripts numerados, con correcciones entre un intento y el siguiente, algo que permite ver cómo la IA destraba dificultades técnicas que antes podrían haber hecho que el atacante desistiera.

“Ese ritmo de prueba y error, de ‘corregir y volver a intentar’, es la huella de un operador que pega errores en un chatbot de IA y vuelve a pegar el script corregido”, describieron McBroom y Lewis a Clarín.

Al seguir la infraestructura utilizada por los atacantes, los especialistas encontraron una instalación de NextChat, una interfaz web de código abierto que permite conversar con distintos modelos de inteligencia artificial. En las respuestas a este diario, los investigadores afirmaron que confirmaron el uso de esa interfaz, conectada a modelos comerciales, para generar los scripts que resolvieron el problema.

“La IA convirtió una intrusión fallida en una exitosa al ayudar al atacante, que estaba atascado, a desarrollar una solución técnica para extraer la base de datos de Active Directory”, resumieron. En el episodio que describen, el avance concreto fue conseguir esa extracción dentro de una red a la que los atacantes ya tenían acceso.

En Brasil, otra campaña apuntaba al sector financiero mediante correos que simulaban el envío de un currículum. Brasil rankea entre los países con más troyanos bancarios y tiene mucho músculo en malware apuntado a robar activos, con Grandoreiro y Mekotio como grandes referencias.

En febrero de 2026, Unit 42 observó que un archivo adjunto con ese señuelo había servido como vía de entrada, en un caso de phishing, una técnica que utiliza mensajes engañosos para inducir a alguien a abrir un archivo, visitar un sitio o entregar información.

El engaño distribuía malware de acceso remoto, programas maliciosos que permiten operar una computadora a distancia. Los atacantes también intentaban instalar una herramienta de túneles, llamada SockTz, para establecer conexiones que les facilitaran el acceso a la red comprometida. En términos simples, buscaban mantener un canal por el que hacer circular sus comunicaciones.

Ese paso también presentaba dificultades, ya que los investigadores registraron intentos de instalar nueve versiones de la herramienta en una ventana de unas dos horas. La baja en el tiempo de explotación es una constante que señalan distintos especialistas en ciberseguridad y empresas de inteligencia de amenazas.

Los investigadores interpretaron un conjunto de indicios como una señal de generación de código asistida por IA. Un nombre de archivo, por sí solo, no demuestra cómo fue escrito un programa, pero en esta campaña, la evaluación se apoyó en la combinación de los scripts expuestos, las convenciones de nombres y la secuencia de intentos que habían observado.

“Aquí, la IA actuó como un multiplicador de fuerza, al permitir que los atacantes produjeran en masa scripts para explotar vulnerabilidades y gestionaran un proceso de ataque complejo mucho más rápido y con menos conocimientos técnicos de lo que podrían hacerlo por su cuenta”, explicaron McBroom y Lewis a Clarín.

La conclusión de Unit 42 apunta a una reducción de las barreras técnicas para sostener esas operaciones: en México, la asistencia permitió resolver una dificultad al copiar datos sensibles, mientras que en Brasil, los indicios apuntan a su uso para producir código y probar herramientas a gran velocidad.

El interés por el sector financiero tiene un contexto más amplio, de hecho, y es algo que las empresas que hacen inteligencia detectan con sus distintos relevamientos. Por ejemplo, el informe X-Force Threat Intelligence Index 2026 de IBM señala que, entre los ataques que investigó en América Latina durante 2025, los servicios financieros y los seguros concentraron el 47%, seguidos por energía, con el 27%. El robo de credenciales fue el impacto más frecuente, registrado en el 40% de los casos.

Otra medición, publicada por Check Point el 8 de octubre, ubicó a América Latina como la región con mayor volumen de ataques por organización en septiembre de 2026. La compañía registró un promedio de 3.813 por semana, un 35% más que un año antes.

En las campañas de Unit 42, las herramientas que ayudaban a los atacantes también terminaron por exponerlos, un error muy común entre los atacantes (eso mismo pasó en el reporte de CrowdStrike sobre Argentina, citado más arriba).

La interfaz de chat y los directorios de scripts quedaron accesibles desde internet, lo que permitió a los investigadores reconstruir parte de las operaciones y acceder al historial de prompts, las instrucciones que los operadores enviaban a los modelos: “Al dejar su interfaz de chat con IA y su directorio de scripts expuestos a internet, las mismas herramientas que los ayudaron a entrar entregaron a los defensores todo su repertorio de ataque y su historial de prompts”, señalaron a Clarín.

“La IA puede sumar capacidad técnica, pero todavía no observamos que los atacantes la utilicen para mejorar su seguridad operativa o actuar con mayor sigilo”, cerraron McBroom y Lewis al describir las operaciones investigadas por Unit 42.

A la enorme cantidad de vulnerabilidades descubiertas mes a mes se suma, así, los anabólicos de la IA para los ciberdelincuentes y las campañas masivas.