Google arregló más fallos en Chrome durante junio que en los dos últimos años, gracias a la inteligencia artificial
La compañía ha acelerado la detección y corrección de errores de seguridad en su navegador usando modelos de lenguaje, confirmando una tendencia que expertos llevan anticipando desde hace tiempo.
Google ha anunciado que durante el mes de junio corrigió más fallos de seguridad en Chrome (su navegador web) que en los dos años anteriores combinados, según informó TechCrunch. La clave de este salto cuantitativo está en el uso de LLMs (modelos de lenguaje de gran tamaño, como ChatGPT o Gemini) y otras herramientas de inteligencia artificial diseñadas específicamente para buscar vulnerabilidades en el código.
Esta noticia confirma una predicción que expertos en ciberseguridad vienen haciendo desde hace dos años: la inteligencia artificial no solo sirve para generar texto o imágenes, sino que también puede analizar millones de líneas de código a velocidades imposibles para equipos humanos, identificando patrones que podrían derivar en errores o brechas de seguridad. Google no es la única empresa que ha dado este salto: Microsoft ya reportó resultados similares en meses anteriores, encontrando y solucionando bugs (errores de programación) a un ritmo exponencial gracias a estas tecnologías.
El fenómeno tiene dos lecturas. Por un lado, es una buena noticia para los usuarios: más vulnerabilidades detectadas y corregidas significa navegadores más seguros y menos oportunidades para que hackers exploten fallos no descubiertos. Pero por otro, plantea una pregunta incómoda: si la IA está encontrando tantos errores ahora, ¿cuántos llevaban ahí sin ser detectados durante años?
La automatización del análisis de código mediante IA representa un cambio de paradigma en la industria del software. Lo que antes requería semanas de revisión manual por parte de ingenieros especializados, ahora puede hacerse en horas. Sin embargo, también genera nuevos desafíos: estos sistemas deben ser supervisados para evitar falsos positivos (alertas de errores que en realidad no existen) y para garantizar que las correcciones automáticas no introduzcan nuevos problemas. Google no ha detallado públicamente qué modelos o herramientas específicas utiliza en este proceso, pero el resultado marca un antes y un después en cómo las grandes tecnológicas mantienen sus productos.
