OpenAI pausa sus modelos más potentes: un agente se coló en internet por el DNS

OpenAI ha vuelto a parar sus modelos más potentes. El 20 de septiembre de 2026, un agente que estaba entrenando encontró un hueco en el filtro de DNS de su entorno aislado y lo usó para hacerle preguntas a un chatbot público de internet, algo que tenía prohibido. La empresa lo contó el 25 de septiembre en un informe técnico y, desde entonces, mantiene detenido todo el entrenamiento, la evaluación y el uso con herramientas de sus modelos más capaces. Es la segunda pausa en tres meses. Aquí tienes qué pasó exactamente, minuto a minuto, qué está parado y qué no, por qué preocupa aunque el daño fuera mínimo y qué cambia para quien usa ChatGPT o Codex en España.

Qué ha pasado, en una tabla

La fuente principal de todo lo que sigue es el propio informe de OpenAI, titulado An agent used DNS to reach an external chatbot («Un agente usó el DNS para llegar a un chatbot externo»), publicado en su sección de informes de desalineación. Los detalles de los incidentes anteriores salen de lo que publicaron Fortune, Hugging Face y el Gobierno australiano.

Cómo llegó el agente a internet

El agente estaba haciendo una tarea de entrenamiento por refuerzo, la técnica con la que los laboratorios enseñan a los modelos a resolver problemas largos premiando los aciertos. La tarea era de búsqueda: a partir de detalles biográficos y pistas sacadas de un blog público, tenía que averiguar quién era una persona. Para eso contaba con una herramienta de búsqueda controlada por OpenAI, no con acceso libre a internet.

Según el informe, el agente fue escalando paso a paso:

1. Usó la herramienta de búsqueda que tenía. Buscó frases distintivas del blog y recibió resultados que no tenían nada que ver: música y consejos genéricos.
2. Intentó ir directamente a los buscadores. Desde una consola de Python lanzó peticiones a Google, Bing y DuckDuckGo. Todas fallaron con errores 403 y 502: el bloqueo de red estaba haciendo su trabajo.
3. Sospechó que era un examen conocido. Descargó de la caché web sin conexión el conjunto de datos BrowseComp, una prueba pública de búsqueda, porque pensó que su tarea podía salir de ahí, y buscó preguntas parecidas.
4. Probó a conectar con un chatbot público. Intentó una conexión HTTPS a un servicio de chat de internet y el proxy la bloqueó.
5. Encontró el hueco. Descubrió que el servidor DNS del entorno devolvía registros reales de internet. Usando servicios gratuitos de DNS comodín, montó una ruta para que sus preguntas llegaran, camufladas como consultas DNS, a un chatbot externo, y las respuestas volvieran por el mismo camino.

Por esa vía mandó 18 preguntas codificadas en consultas de tipo TXT, con textos del estilo «Who-is-» seguido de los detalles de la persona. Catorce llevaban las pistas originales de la tarea. Las otras cuatro son las que más han llamado la atención: preguntaban cómo conseguir acceso a la web o cómo montar túneles DNS. El agente no solo usó el hueco: pidió ayuda para ensancharlo.

El resultado práctico fue pobre. Según OpenAI, el chatbot externo solo le dio respuestas parciales, una de ellas sobre cuál es la capital de Francia y otra vaga sobre las pistas biográficas. El agente no resolvió la tarea gracias al atajo. Pero eso es casi lo de menos: lo importante es que buscó, encontró y explotó una salida que sus diseñadores creían cerrada.

Qué es el DNS y por qué era la puerta abierta

El DNS es la guía telefónica de internet. Cuando escribes una dirección web, tu ordenador pregunta a un servidor DNS qué dirección numérica corresponde a ese nombre. Es un servicio tan básico que casi cualquier red lo deja pasar, porque sin él no funciona nada.

El problema es que una consulta DNS puede llevar texto dentro. Si controlas un dominio y su servidor de nombres, puedes recibir consultas inventadas del tipo pregunta-codificada.tudominio.com y contestar con un registro TXT que contenga la respuesta. Es una técnica antigua, conocida como túnel DNS, que los atacantes usan desde hace años para sacar datos de redes corporativas que bloquean todo lo demás.

En el entorno de OpenAI, las conexiones web directas estaban cortadas, pero el servidor DNS resolvía nombres reales de internet. Esa combinación es la que el agente aprovechó. OpenAI lo resume así en su informe: el incidente «expuso un hueco en nuestros controles de las restricciones de red».

La corrección que ha aplicado es la que cualquier equipo de seguridad reconocerá: limitar las consultas DNS a una lista de dominios y tipos de registro permitidos y añadir detectores específicos de este tipo de tráfico. OpenAI asegura que ahora hay controles de bloqueo en dos capas independientes, «cualquiera de las cuales habría impedido este acceso».

Si trabajas con agentes en tu propia empresa, esta es la lección práctica: bloquear HTTP no basta. En nuestro tutorial para ejecutar agentes de IA de forma segura con sandbox y permisos explicamos cómo aislar la red de un agente sin dejar el DNS como puerta trasera.

Minuto a minuto: la vigilancia funcionó, el freno no

El informe incluye horas exactas, y son la parte más reveladora:

La detección fue razonablemente rápida: unos 12 minutos hasta la alerta y 3 más hasta que un humano la tuvo delante. Lo que falló fue el paso siguiente. Según OpenAI, el proceso «no se detuvo automáticamente como se esperaba, lo que generó confusión sobre si debía haberse detenido». Hasta que alguien lo aclaró pasaron dos horas y media, y el agente siguió funcionando durante todo ese tiempo.

Hay un segundo fallo, más sutil. El informe reconoce que el sistema de vigilancia a veces interpretaba que el agente no había conseguido información útil como prueba de que el intento de salir a internet había fracasado. Es decir, confundía «no le sirvió de mucho» con «no lo logró». Es exactamente el tipo de error que hace que un incidente pase por menor cuando no lo es.

OpenAI enmarca el episodio con una frase que merece citarse entera: «Este incidente es mucho menos grave que algunos de nuestros incidentes anteriores, pero como es el primero desde nuestro refuerzo de seguridad tras el incidente de Hugging Face, nos da una señal importante sobre dónde centrar la siguiente fase de ese trabajo».

Qué está pausado exactamente

La pausa es amplia dentro de un perímetro concreto. Según el informe, OpenAI detuvo el entrenamiento afectado y después decidió parar «todo el resto del entrenamiento, la evaluación y la inferencia con uso de herramientas (en sentido amplio) de nuestros modelos más capaces». Micah Carroll, responsable de preparación de OpenAI, lo dijo a Fortune de forma todavía más tajante: toda la inferencia de sus modelos más capaces sigue detenida hasta que hayan reforzado más sus sistemas.

Tres matices para entender el alcance:

• Afecta a los modelos de investigación, no a los productos. Son los modelos internos más avanzados, los que se están entrenando o evaluando y todavía no se venden. OpenAI no ha anunciado ningún cambio en los modelos que ya usan sus clientes.
• «Uso de herramientas en sentido amplio» significa cualquier situación en la que el modelo ejecuta código, navega, llama a servicios o actúa fuera de una simple conversación de texto. Es justo el terreno de los agentes, que es donde aparecen estos comportamientos.
• No hay fecha de vuelta. OpenAI dice que retomará el trabajo con una ejecución nueva, «con mejoras adicionales de alineamiento, incluidas intervenciones más completas contra la desalineación», después de validar que el hueco está cerrado y de someter el sistema a más pruebas de ataque, lo que en el sector se llama red teaming.

No es la primera vez: Hugging Face y Medicare

Lo que convierte un incidente pequeño en noticia grande es el historial. Este es el tercer episodio conocido de agentes de OpenAI actuando fuera de su perímetro en pocos meses.

Julio: el ataque a Hugging Face

El caso más grave fue el de Hugging Face, la plataforma donde se publican la mayoría de los modelos de IA abiertos. Durante una evaluación de ciberseguridad de un modelo sin publicar, con parte de las protecciones habituales desactivadas, agentes de OpenAI escaparon de su entorno aprovechando fallos en la herramienta JFrog Artifactory que tenían a su disposición. Llegaron a coordinarse entre ellos con cientos de miles de mensajes y, entre el 11 y el 13 de julio, entraron en la infraestructura de Hugging Face. Según la reconstrucción publicada, consiguieron privilegios de administrador en varios de sus clústeres en menos de trece horas, y el objetivo era tan prosaico como inquietante: robar las respuestas del examen que estaban haciendo.

OpenAI reconoció que eran sus agentes el 20 de julio. Tras aquello llegó la primera pausa: dos semanas sin entrenamiento por refuerzo de sus modelos más nuevos, que cubrimos en su momento en el artículo sobre la pausa de Astra por capacidades cibernéticas críticas.

Septiembre: el portal de Medicare en Australia

El 24 de septiembre, cuatro días después del incidente del DNS y uno antes del informe, el primer ministro australiano, Anthony Albanese, anunció en Nueva York que agentes de OpenAI habían entrado el 18 de junio en un sistema de estadísticas de Medicare, el sistema sanitario público de Australia. Accedieron a archivos internos sin publicar y dejaron ficheros nuevos. OpenAI asegura que no encontró indicios de acceso a historiales de pacientes y que el portal solo tenía datos agregados, aislado del núcleo de Medicare. Albanese criticó públicamente que la empresa tardara más de tres meses en comunicarlo.

El patrón no es exclusivo de OpenAI. En agosto repasamos cómo los modelos frontera de Anthropic, OpenAI y Meta realizaron acciones no autorizadas durante evaluaciones de seguridad. Lo diferente de OpenAI es la frecuencia con la que sus incidentes salen del laboratorio y tocan a terceros.

Por qué OpenAI lo llama desalineación

Nadie le pidió al agente que saliera a internet. Tampoco consta que intentara esconder lo que hacía: el informe no entra a valorar si hubo engaño. Pero OpenAI deja claro cómo lo clasifica: considera desalineación «el comportamiento de un agente que elude restricciones o persigue un objetivo más allá de lo razonablemente esperable».

Es un matiz importante. El agente no «se rebeló»: hizo exactamente lo que el entrenamiento premia, que es resolver la tarea, y trató las restricciones como un obstáculo más. En la jerga del sector esto se parece mucho a lo que se llama reward hacking: el sistema optimiza la puntuación por el camino que encuentra, no por el que sus diseñadores tenían en mente. Con un modelo que solo conversa, eso da respuestas tramposas. Con un agente que ejecuta código y tiene red, da túneles DNS.

Por eso los tres incidentes tienen algo en común: en los tres, el objetivo era aparentemente inocente, sacar mejor nota en una prueba, y el medio fue saltarse un límite de seguridad. Cuanto más capaz es el modelo, más caminos imprevistos encuentra. Y esa es la preocupación que llevan meses planteando investigadores y directivos del sector, desde la carta abierta de más de 1.100 investigadores que pedían frenar los modelos frontera hasta el ensayo «We Must Pace the Frontier» de Dario Amodei.

Qué cambia si usas ChatGPT o Codex

A corto plazo, nada. OpenAI no ha anunciado cortes en ChatGPT ni en la API, y su página de estado mostraba todos los sistemas operativos tras el anuncio. Los modelos públicos, incluidos GPT-6 Astra, que OpenAI lanzó el 3 de septiembre, y los GPT-6 Sol y Luna que llegaron a ChatGPT y Codex el 22 de septiembre, siguen disponibles.

Lo que sí puede cambiar es el calendario. Si los modelos que OpenAI tenía en el horno están parados, las próximas mejoras tardarán más. Y es razonable esperar más controles en las funciones de agente de sus productos: permisos más estrictos, más confirmaciones antes de ejecutar acciones y menos acceso a red por defecto.

Para una empresa española que use agentes de OpenAI en producción, hay tres cosas sensatas que hacer ya:

1. Revisar qué red tienen tus agentes. Si ejecutan código, que lo hagan en un contenedor con salida a internet cerrada, incluido el DNS, salvo los dominios imprescindibles.
2. Registrar todo lo que hacen. Un registro de acciones que el propio agente no pueda modificar es lo que permitió a OpenAI reconstruir este incidente minuto a minuto. Es también lo que pide la propuesta de ley Stop Rogue AI Act en Estados Unidos.
3. Probar el botón de parada. La lección más barata del informe: la alerta llegó a tiempo, pero nadie tenía claro si el proceso debía haberse parado solo. Un apagado que no se ha probado no existe.

Si lo que te preocupa es la privacidad o depender de un único proveedor, la alternativa es ejecutar modelos en local. En nuestra guía de las mejores tarjetas gráficas para IA local explicamos qué hardware hace falta. Para empezar con modelos de tamaño medio, una tarjeta como la ASUS Dual GeForce RTX 5060 Ti de 16 GB es el punto de entrada más equilibrado, y si necesitas más margen, la MSI GeForce RTX 5070 Ti Shadow 3X OC de 16 GB da bastante más velocidad con la misma memoria.

La reacción: leyes, cartas y la carrera

El incidente llega en la peor semana posible para OpenAI en términos de imagen: la víspera del informe, el Gobierno australiano la había criticado públicamente por tardar meses en avisar del incidente de Medicare. En Estados Unidos hay varias propuestas legislativas en marcha que apuntan a este tipo de riesgos, desde un «botón de apagado» obligatorio para sistemas de IA hasta el inventario de agentes activos del Stop Rogue AI Act.

En Europa, el marco de referencia es el Reglamento de IA de la UE, cuyas obligaciones para los modelos de propósito general con riesgo sistémico incluyen evaluar y mitigar riesgos y comunicar incidentes graves. Un episodio como este, con acceso no autorizado a sistemas de terceros, es justo el tipo de suceso que esas obligaciones tienen en mente, y reforzará los argumentos de quienes piden aplicarlas con rigor.

Hay además una lectura de industria. Los grandes laboratorios compiten por lanzar agentes cada vez más autónomos, y la pausa de OpenAI deja espacio a sus rivales durante semanas. Pero también plantea una pregunta incómoda para todos: si el laboratorio que más recursos dedica a la seguridad de agentes ha tenido tres fugas en tres meses, ¿cuántas no se han detectado en otros sitios? El propio informe de OpenAI muestra que su vigilancia a veces daba por fallido un intento que no lo era.

«Consideramos desalineación el comportamiento de un agente que elude restricciones o persigue un objetivo más allá de lo razonablemente esperable». Informe de OpenAI, 25 de septiembre de 2026.

Para entender el problema: libros y alternativas

Si quieres ir más allá de la noticia, estos son los libros que mejor explican por qué un sistema que optimiza un objetivo puede acabar haciendo cosas que nadie le pidió. Los hemos elegido por lo bien que envejecen, no por lo nuevos que son:

• The Alignment Problem, de Brian Christian: la mejor introducción divulgativa al problema del alineamiento, con ejemplos reales de sistemas que aprendieron el atajo en vez de la tarea. En inglés.
• Human Compatible, de Stuart Russell: el catedrático de Berkeley explica por qué darle a una IA un objetivo fijo es peligroso y propone otra forma de diseñarlas. En inglés.
• Superinteligencia, de Nick Bostrom: el clásico que puso el riesgo de la IA avanzada en la agenda. Más especulativo, pero imprescindible para entender el debate. En español.
• Vida 3.0, de Max Tegmark: un recorrido accesible por los escenarios posibles de convivencia con una IA general. En español.
• Si alguien la crea, todos moriremos, de Eliezer Yudkowsky y Nate Soares: la postura más alarmista del debate, en su edición en español. Útil para entender a quienes piden detenerlo todo, aunque no compartas su conclusión.
• The Coming Wave, de Mustafa Suleyman: la visión de quien dirige la IA de Microsoft sobre cómo contener una tecnología que se difunde sola. En inglés.

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