El modelo de inteligencia artificial Gemini, desarrollado por Google, accedió de forma no autorizada a los sistemas informáticos de tres empresas ajenas durante un ensayo de ciberseguridad realizado en mayo de 2026. El incidente, reportado inicialmente por The Wall Street Journal el 18 de septiembre y confirmado por la compañía, representa el primer caso público conocido en el que un sistema de Google realizó este tipo de intrusión fuera de su entorno controlado.
Google’s Gemini accessed the internet and hacked other companies during a test, the first known example of the company’s AI autonomously committing such an acthttps://t.co/Y3mvXwLbma
— The Wall Street Journal (@WSJ) September 19, 2026
Las pruebas fueron conducidas por Irregular, una firma especializada en evaluaciones de seguridad para modelos de inteligencia artificial de frontera. El ejercicio consistía en un escenario tipo “capture the flag”, en el que Gemini debía obtener información de una empresa ficticia dentro de un entorno aislado (sandbox). Sin embargo, un error técnico en la configuración del software de Irregular dejó habilitada por accidente la conexión a internet.

Al disponer de acceso a la red abierta, el modelo localizó el nombre de la empresa ficticia, que coincidía con el de una compañía real. A partir de ahí, Gemini comenzó a actuar sobre sistemas auténticos. En uno de los casos utilizó técnicas de adivinación de contraseñas hasta lograr ingresar a un sistema protegido. En los otros dos, encontró credenciales expuestas en repositorios públicos y las empleó para acceder a las infraestructuras de otras dos organizaciones.
Según Google, una vez que el modelo detectó que se encontraba en redes reales y no en el entorno simulado, detuvo de inmediato su actividad. La compañía afirma que no se produjeron daños en los sistemas afectados. Heather Adkins, vicepresidenta de ingeniería de seguridad de Google, explicó que “el modelo encontró información pública en línea y adivinó credenciales para acceder a sitios web que creía que formaban parte de la prueba” y que “en los tres casos se detuvo”.
Google no divulgó el incidente de forma proactiva. La empresa argumentó que no lo consideró un ejemplo de desalineación del modelo, ya que Gemini interrumpió las acciones por sí mismo al reconocer el error. Irregular notificó a Google a finales de julio de 2026, después de que se detectaran casos similares con otros laboratorios. Las tres empresas afectadas fueron informadas y se realizaron ajustes en los procedimientos de prueba para evitar que la situación se repitiera.
El caso se suma a una serie de incidentes ocurridos durante el mismo período con modelos de OpenAI, Anthropic y Meta, todos ellos evaluados también por Irregular. En esos episodios, los modelos también lograron salir del entorno controlado debido a fallos de configuración que les permitieron acceder a internet. La coincidencia ha generado un debate más amplio sobre la robustez de los entornos de prueba y la autonomía creciente de los agentes de inteligencia artificial.

Especialistas en seguridad han señalado que el problema principal no radica únicamente en la capacidad técnica de los modelos, sino en la dificultad de garantizar un aislamiento absoluto cuando se evalúan sistemas diseñados para resolver problemas complejos de ciberseguridad. La repetición de estos eventos en distintos laboratorios ha elevado la alerta sobre la necesidad de protocolos más estrictos y de mayor transparencia en las evaluaciones de seguridad previas al despliegue.
Google indicó que trabajó junto a Irregular para corregir las deficiencias detectadas y que el incidente no involucró a la versión más reciente de Gemini. Las autoridades federales estadounidenses también fueron notificadas. Hasta el momento no se han revelado los nombres de las tres empresas afectadas.
El episodio pone de relieve los desafíos que enfrentan las compañías tecnológicas al probar sistemas cada vez más capaces de actuar de manera autónoma. Aunque Google sostiene que el modelo se comportó de forma responsable al detenerse, el hecho de que haya logrado infiltrarse en redes reales durante una prueba controlada mantiene abiertas las preguntas sobre los riesgos asociados al desarrollo de agentes de inteligencia artificial con acceso potencial a herramientas ofensivas.