Investigadores usan IA para encadenar fallos y tomar cuentas de empleados de OpenAI

19 de septiembre de 2026 · Por Erick Marin

Qué pasó

Un equipo de tres investigadores de la firma de seguridad Hacktron utilizó el modelo Claude Opus 5 de Anthropic para identificar y encadenar automáticamente dos vulnerabilidades distintas dentro de la infraestructura de OpenAI, logrando tomar control de las cuentas de ChatGPT y Codex de varios empleados de la compañía.

Según la fuente, la cadena de ataque comenzó con un fallo en el software que opera el foro público de ayuda de OpenAI, y continuó a través de una debilidad en el propio sistema de inicio de sesión (login) de la compañía. Al combinar ambos puntos débiles, los investigadores lograron escalar privilegios hasta alcanzar un repositorio interno de código de OpenAI.

El artículo aclara que se trató de una investigación de seguridad autorizada, no de un ataque malicioso real contra la organización, aunque no se detallan aún si OpenAI ya corrigió ambas vulnerabilidades ni se publicaron los CVE correspondientes.

Qué significa para empresas en LatAm

Este caso demuestra una tendencia creciente: el uso de modelos de IA avanzados para automatizar y acelerar el descubrimiento de cadenas de vulnerabilidades complejas, algo que tanto equipos de red team como atacantes reales podrían replicar. Empresas en LatAm que dependan de sistemas de foros de soporte, portales de autoservicio o mecanismos de login propios deben considerar que estas superficies, a menudo consideradas de bajo riesgo, pueden convertirse en el eslabón inicial de una cadena de compromiso más amplia.

Además, la noticia resalta que la IA está reduciendo la barrera técnica para descubrir y explotar vulnerabilidades encadenadas, lo cual eleva la urgencia de fortalecer procesos de gestión de parches y pruebas de penetración periódicas, incluso en aplicaciones internas o de soporte que no suelen priorizarse.

Qué hacer ahora

1. Revisar y actualizar el software que opera foros de soporte, portales de ayuda o sistemas de autoservicio expuestos a Internet.
2. Auditar los mecanismos de autenticación y login corporativos en busca de debilidades que permitan bypass o escalamiento de privilegios.
3. Incorporar pruebas de seguridad asistidas por IA (red teaming con LLMs) dentro de los ciclos de evaluación de vulnerabilidades.
4. Segmentar el acceso a repositorios de código internos y aplicar autenticación multifactor estricta para cuentas de desarrolladores.
5. Monitorear accesos anómalos a cuentas de empleados en plataformas de IA/desarrollo como ChatGPT, Codex u otras herramientas corporativas.