Las advertencias surgieron a partir de evaluaciones internas y del propio planteo de la compañía, que señaló que la herramienta podría superar a especialistas humanos en determinadas tareas de ciberseguridad, lo que abrió un debate sobre su impacto en infraestructuras críticas.

Mythos es uno de los modelos más recientes dentro del sistema Claude, la plataforma de inteligencia artificial de Anthropic que compite con desarrollos similares de otras grandes tecnológicas como Gemini de Google o ChatGPT de OpenIA. Fue dado a conocer como una versión preliminar bajo la denominación “Mythos Preview”.

De acuerdo con la información difundida, el modelo está diseñado para analizar software, detectar errores ocultos y comprender el funcionamiento interno de sistemas complejos, incluso sin acceso directo al código fuente original.

En las pruebas realizadas, equipos especializados en evaluar riesgos tecnológicos detectaron que Mythos podía localizar fallas en código antiguo y sugerir formas de explotación, incluyendo vulnerabilidades que habían permanecido sin identificar durante años.

Anthropic sostuvo que el sistema fue capaz de encontrar miles de vulnerabilidades de alta gravedad en sistemas operativos y navegadores ampliamente utilizados, lo que incrementó la preocupación en el sector financiero y en organismos regulatorios.

El tema fue abordado en reuniones recientes del Fondo Monetario Internacional, donde funcionarios advirtieron que este tipo de avances podría representar un riesgo para la estabilidad de los sistemas digitales si no se establecen controles adecuados.

Autoridades como el ministro de Finanzas de Canadá y el gobernador del Banco de Inglaterra señalaron que el desarrollo de herramientas con estas capacidades obliga a revisar los esquemas actuales de protección frente a la ciberdelincuencia.

En paralelo, especialistas en seguridad informática indicaron que, si bien el modelo muestra un alto nivel de capacidad técnica, todavía no existen suficientes evaluaciones independientes que permitan medir con precisión su alcance real.

Algunos análisis sugieren que su impacto sería mayor en sistemas desactualizados o con protecciones débiles, mientras que entornos bien defendidos podrían mitigar parte de los riesgos asociados.

El avance de modelos como Mythos reaviva el debate sobre los límites del desarrollo de la inteligencia artificial, en un escenario donde la capacidad tecnológica crece más rápido que los marcos regulatorios diseñados para controlarla.