Mythos halló tantas brechas que Bank of America tuvo que contratar a mil especialistas más

Una red neuronal encontró en Bank of America tantas vulnerabilidades que el banco tuvo que aumentar rápidamente su equipo humano para corregirlas. Brian Moynihan, director ejecutivo de Bank of America, dijo a CNBC que en el segundo trimestre el banco contrató 1,000 contratistas externos para parchear vulnerabilidades detectadas por modelos avanzados de IA, incluido Claude Mythos Preview de Anthropic.

Los contratistas se sumaron a aproximadamente 3,000 empleados que ya se ocupaban de tareas similares. A mediados de octubre seguía habiendo alrededor de mil especialistas adicionales en el banco. Los trabajos afectaron tanto al código propio de Bank of America como al software de proveedores externos, por lo que algunas de las fallas detectadas no podían corregirse con un solo equipo interno.

Moynihan no afirmó que todas las vulnerabilidades las hubiera encontrado únicamente Mythos. Se trataba de una nueva clase de modelos potentes capaces de encontrar rápidamente defectos antiguos en grandes bases de código. Anthropic presentó Claude Mythos Preview el 7 de abril y limitó el acceso al modelo dentro de Project Glasswing, donde los socios aplican IA para el análisis defensivo de software crítico.

Anthropic afirmó que Mythos no solo puede encontrar fallos desconocidos, sino que en algunos casos también puede generar elementos de exploits para las vulnerabilidades. La compañía informó de miles de problemas potenciales de alta y crítica gravedad, aunque cada hallazgo se verifica por personas antes de hacerse público. La alta velocidad de búsqueda ha creado una brecha notable entre la detección automática de errores y la verificación manual de las correcciones.

Un efecto similar se observó fuera de Bank of America. A principios de octubre, Claude encontró alrededor de 23,000 problemas potenciales, pero las personas solo lograron verificar menos de 2,000. De los verificados, 1,726 se consideraron reales. La búsqueda masiva de vulnerabilidades comienza a escalar mucho más rápido que el triage, la publicación de parches y la implementación segura de actualizaciones.

El coste de los trabajos para Bank of America no se ha desglosado por separado. En una llamada con inversores, Moynihan estimó los gastos agregados en la corrección de software y el cumplimiento de los requisitos contra el lavado de dinero en poco más de un par de cientos de millones de dólares durante el tercer trimestre. El banco no precisó qué parte de esa suma correspondió específicamente a Mythos y a los hallazgos relacionados con IA.

Simultáneamente, Bank of America se enfrentó a multas importantes por parte de los reguladores. FinCEN impuso una multa de $1.2 mil millones por violaciones de los requisitos contra el lavado de dinero, y de esos montos $750 millones cobrados por la OCC se imputan al total. Los reguladores señalaron deficiencias en la supervisión de transacciones y en la presentación oportuna de informes sobre actividad sospechosa.

Al mismo tiempo, la IA sigue siendo para el banco una herramienta de ahorro. Bank of America lleva a cabo alrededor de 130 proyectos internos con inteligencia artificial y espera obtener entre $250–300 millones de beneficio en 2026 y alrededor de $700 millones para finales de 2027. Moynihan espera que los gastos de aplicación de parches disminuyan después de que el flujo principal de problemas encontrados avance por la cola de correcciones.