- Meta lanza Muse Code, una IA autónoma para programar que delega subtareas y cobra por uso.
- Alibaba presenta Qwen 3.8-Max, con 2,4 billones de parámetros y capacidad de trabajar durante días sin intervención.
- El informe Veracode revela que el 44% del código generado por IA tiene fallos de seguridad.
- El hallusquatting explota las alucinaciones de la IA con una tasa de éxito del 80-100%.
La inteligencia artificial aplicada a la programación vive un momento de efervescencia. Grandes tecnológicas como Meta y Alibaba han presentado en las últimas semanas nuevos modelos capaces de escribir código de forma autónoma, mientras que otras como Anthropic y OpenAI continúan mejorando sus propuestas. Sin embargo, este avance no viene solo: dos informes independientes alertan de que el código generado por estas herramientas presenta graves fallos de seguridad, lo que convierte a la IA en un arma de doble filo para los desarrolladores.
Por un lado, la promesa de una programación más rápida y eficiente se hace realidad con sistemas que planifican, ejecutan y verifican proyectos completos. Por otro, los ciberdelincuentes están aprendiendo a explotar las debilidades de estos modelos, como las alucinaciones, para colar malware en los repositorios de código. La combinación de avances y riesgos está marcando el rumbo de una tecnología que promete cambiar la industria del software, pero que exige extremar las precauciones.
Nuevos modelos: Muse Code y Qwen 3.8-Max
Meta ha lanzado Muse Code, una IA que puede planear la ejecución de un proyecto, dividirlo en tareas, escribir los programas y verificar el resultado, e incluso delegar subtareas a otros agentes. Según Mark Zuckerberg, esta herramienta está diseñada para competir en el segmento más lucrativo de la IA generativa. Por su parte, Alibaba ha presentado Qwen 3.8-Max, un modelo con 2,4 billones de parámetros que utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts para activar solo 95.000 millones de parámetros por solicitud, lo que reduce los tiempos de respuesta. Este modelo admite un contexto de un millón de tokens, procesa texto, imágenes y vídeo, y ha sido capaz de trabajar de forma autónoma durante 16 días en un proyecto de código, acumulando 265 commits sin intervención humana. Ambos lanzamientos reflejan la intensa competencia por dominar el mercado de la programación con IA.
El lado oscuro: alucinaciones y código vulnerable
Mientras las empresas celebran sus avances, la seguridad no avanza al mismo ritmo. El informe Veracode 2026 GenAI Code Security Report, que analizó más de 100 modelos, revela que la tasa de aprobación del código generado por IA en términos de seguridad es solo del 56%, un dato prácticamente igual al año anterior. Es decir, cuando no se les guía, los modelos fallan en seguridad el 44% de las veces, a pesar de que el código compila casi siempre. Por otro lado, investigadores de la Universidad de Tel Aviv y la empresa Intuit han demostrado que el hallusquatting (un ataque que aprovecha las alucinaciones de la IA) tiene una tasa de éxito de entre el 80% y el 100%. Los atacantes identifican paquetes ficticios recomendados por la IA, los registran en plataformas públicas y esperan a que el asistente los descargue automáticamente, infectando el equipo. Ambos estudios coinciden en que el código generado por IA debe tratarse como código no revisado, con verificación manual obligatoria.
¿Qué podemos hacer?
La solución no pasa por prohibir la IA, sino por integrar la seguridad en el proceso. Chris Wysopal, cofundador de Veracode, insiste en que hay que analizar, corregir y nunca lanzar a ciegas el código generado por IA. Los investigadores también recomiendan verificar cada dependencia recomendada por el asistente antes de ejecutarla, y no confiar ciegamente en la validez de los paquetes. Además, la formación en ciberseguridad para desarrolladores se vuelve imprescindible para detectar estas amenazas.
La carrera por crear la IA más capaz para programar está en plena ebullición, con gigantes como Meta y Alibaba presentando soluciones cada vez más autónomas. Sin embargo, los datos de seguridad son alarmantes: el código generado no es fiable al 100% y los ciberdelincuentes están explotando las vulnerabilidades de estos sistemas. La clave está en adoptar un enfoque crítico y verificar siempre el trabajo de la máquina, porque, como coinciden los expertos, la IA es una herramienta poderosa, pero aún no está lista para volar sola.
