Mythos: la ia de anthropic, ¿promesa de ciberseguridad o gran estafa?
La comunidad de seguridad informática está enfrascada en un debate acalorado sobre Claude Mythos, un modelo de inteligencia artificial desarrollado por Anthropic. Si bien se le ha promocionado como una herramienta capaz de detectarvulnerabilidades con una precisión asombrosa, la realidad parece ser mucho más compleja y, para muchos expertos, decepcionante.
Un marketing agresivo que cuestiona la eficacia real
Desde el principio, el anuncio de Mythos generó un revuelo considerable. Pero, como señala el creador de cURL, Robert Kroeger, la campaña de marketing que rodeó al modelo parece haber eclipsado su verdadero potencial. “El gran revuelo en torno a este modelo hasta ahora fue principalmente marketing. No veo ninguna evidencia de que esta configuración detecte problemas con mayor precisión o agudeza que las herramientas anteriores a Mythos,” afirma Kroeger. La desconfianza no es exclusiva del programador veterano; un experimento independiente realizado por un desarrollador independiente ha revelado datos contundentes: Mythos no es la panacea que se anunciaba.
Pruebas en el terreno: resultados sorprendentes
El experto, que ha creado un banco de pruebas con código limpio y real, puso a prueba a Mythos y otros modelos de IA, incluyendo GPT-5.5 Pro de OpenAI, MiMo, DeepSeek y Qwen 3.6. Los resultados son, en el mejor de los casos, ambiguos. Si bien Mythos demostró cierta capacidad para identificar errores en archivos de texto sencillos, se enfrentaba a serios problemas cuando el fallo estaba oculto en estructuras de código complejas. La sorpresa llegó al comparar el rendimiento de Mythos con otros modelos, incluyendo GPT-5.5 Pro, demostrando que alternativas mucho más baratas, como MiMo o DeepSeek, ofrecían resultados similares a una décima parte del costo.
Un golpe para las ia europeas
La evaluación no fue favorable para Europa. El modelo Mistral Medium, desarrollado por una empresa europea de inteligencia artificial, se mostró particularmente deficiente. El experto pudo ejecutar Qwen 3.6 localmente, en un PC con 128 GB de RAM, y descubrió que, aunque ligeramente más lento, identificaba más fallos reales y generaba menos falsos positivos que Gemini 3.1 Pro. Esto sugiere que, en este momento, la innovación en IA de seguridad no se concentra exclusivamente en Estados Unidos o China.
¿El futuro de la ciberseguridad?
En definitiva, las pruebas arrojan luz sobre una realidad: Mythos no es una IA que vaya a derribar la ciberseguridad mundial tal como muchos quieren hacer ver. Pero sí representa un avance significativo, un paso por delante de otros modelos de vanguardia. La clave, según parece, reside en la capacidad de detectar errores en estructuras de código complejas, un área donde Qwen 3.6 ha demostrado ser notablemente superior. La carrera por la ciberseguridad con IA apenas comienza, y las sorpresas podrían seguir.