La IA encuentra más vulnerabilidades, pero los atacantes explotan pocas

Las herramientas de seguridad asistidas por IA están encontrando vulnerabilidades a un ritmo mucho más rápido, pero los atacantes han aprovechado solo una pequeña fracción de esos hallazgos. Según VulnCheck, solo 14 de 1,061 vulnerabilidades encontradas con ayuda de la IA fueron confirmadas como explotadas —una tasa del 1.3%.

Ese resultado contrasta con el rápido crecimiento de las divulgaciones de vulnerabilidades. La Base de Datos Nacional de Vulnerabilidades de EE. UU. registró 45,207 entradas entre el 1 de enero y el 27 de julio de 2026, casi igualando el récord del año anterior. Si el ritmo actual continúa, 2026 podría terminar con aproximadamente el doble que en 2025.

La detección de vulnerabilidades asistida por IA se acelera

Los proveedores de software están contribuyendo al aumento. La actualización de julio de Oracle corrigió 1,449 vulnerabilidades, frente a 309 en la misma actualización del año anterior. Microsoft informó 622 correcciones y reconoció por separado que herramientas de IA ayudaron a descubrir algunas de ellas.

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El patrón apunta a un cambio en la forma en que las vulnerabilidades llegan al público. Las empresas están identificando cada vez más debilidades internamente y aplicando parches antes de que se divulguen, en lugar de esperar a que un investigador externo —o un atacante— las encuentre primero.

Sin embargo, el aumento de vulnerabilidades publicadas no ha producido un incremento proporcional en los ataques. VulnCheck registró 495 casos conocidos de explotación durante la primera mitad de 2026. En el mismo período, el número de CVE publicados aumentó un 45%, mientras que el número de vulnerabilidades realmente utilizadas en ataques creció solo un 10%.

La proporción de vulnerabilidades publicadas que finalmente llegan a explotación activa cayó al 1.4%, desde un máximo del 2.7% a finales de 2023.

Por qué más hallazgos no han llevado a más ataques

La explicación de VulnCheck es que la IA beneficia actualmente más a los defensores que a los atacantes. Muchas de las fallas recién descubiertas se encuentran dentro de las empresas, donde los equipos pueden desarrollar y desplegar un parche antes de que la vulnerabilidad sea pública. Eso no elimina el riesgo, pero reduce la ventana en la que los delincuentes pueden explotar un sistema sin parchear.

Chrome ofrece un ejemplo. Algunas de las correcciones recientes de Google se basaron en controles internos en lugar de informes de vulnerabilidades externos. Esos parches rutinarios impulsados internamente tienen menos probabilidades de ir seguidos por informes de ataques generalizados porque la debilidad subyacente puede solucionarse antes de que los atacantes puedan actuar sobre la información pública.

Sin embargo, el tiempo disponible para responder se está reduciendo. El intervalo medio entre la publicación de una vulnerabilidad y su primera explotación confirmada cayó de 120 días en 2025 a 80 días en la primera mitad de 2026.

En ese contexto, CISA recomienda corregir las vulnerabilidades críticas con explotación confirmada en un plazo de tres días. Para los equipos de TI, eso deja poco margen para una clasificación lenta, propiedad poco clara o despliegue demorado.

Glasswing muestra la brecha entre hallazgos y ataques

VulnCheck también examinó Glasswing, uno de los proyectos de descubrimiento de vulnerabilidades por IA más destacados de Anthropic. En mayo, Anthropic dijo que el sistema impulsado por Claude había identificado 23,019 problemas potenciales. Sin embargo, el registro público del proyecto contenía solo 1,611 entradas, y solo 126 alcanzaron estatus CVE.

Solo una vulnerabilidad de ese conjunto fue confirmada como explotada en ataques reales. Las cifras ilustran la brecha entre una gran reserva de hallazgos potencialmente interesantes y el número mucho menor que se convierte en problemas de seguridad accionables para los atacantes.

Los propios sistemas de IA también se están convirtiendo en objetivos. VulnCheck contabilizó 28 vulnerabilidades conocidas explotadas en sistemas de IA, incluidas 10 que ya habían sido utilizadas por atacantes.

Un ejemplo es LangFlow. Al encadenar múltiples fallas, los atacantes accedieron a datos que incluían credenciales de servicio para plataformas como OpenAI y Claude. Luego desplegaron mineros de criptomonedas e intentaron mantener un punto de apoyo dentro de la infraestructura afectada.

Por tanto, la métrica de seguridad central en 2026 no es simplemente cuántas vulnerabilidades pueda encontrar la IA. A medida que la detección se acelera y el tiempo medio desde la publicación hasta la explotación cae a 80 días, la ventaja será para las organizaciones que puedan parchear primero, no para las que simplemente publiquen la mayor cantidad de CVE.