Si trabajas con inteligencia artificial generativa, tarde o temprano te vas a encontrar con una pregunta incómoda: ¿hasta dónde llega la seguridad de estos sistemas y dónde empiezan sus límites naturales? Ese debate está ahora mismo en el centro de la conversación tras las acusaciones de un investigador de ciberseguridad sobre supuestas vulnerabilidades en Microsoft Copilot, y la respuesta de Microsoft negando que se trate de fallos de seguridad reales.
Desde TecnetOne, te explicamos qué pasó, por qué este caso es tan relevante y qué lecciones deja para cualquier empresa que ya esté usando o planee usar, asistentes de IA en entornos profesionales.
El origen de la polémica: cuatro “vulnerabilidades” cuestionadas
Todo comenzó cuando el ingeniero de ciberseguridad John Russell publicó que había identificado cuatro problemas de seguridad en Microsoft Copilot. Según él, estas fallas permitían comportamientos peligrosos dentro del asistente de IA.
Sin embargo, Microsoft cerró los reportes argumentando que no calificaban como vulnerabilidades según sus criterios oficiales. Esto encendió el debate: ¿estamos ante riesgos reales o simplemente frente a limitaciones conocidas de los modelos de lenguaje?
Los problemas señalados por Russell fueron:
- Prompt injection directo e indirecto, capaz de provocar la filtración del system prompt.
- Evasión de las restricciones de carga de archivos, usando codificación base64.
- Ejecución de comandos dentro del entorno Linux aislado de Copilot.
Aunque todos generaron discusión, el segundo punto fue el que más llamó la atención.
El bypass de archivos: cuando las reglas se pueden rodear
Copilot, como muchos asistentes de IA, bloquea ciertos tipos de archivos considerados riesgosos. Pero Russell demostró que, si codificas uno de esos archivos en base64 y lo subes como texto plano, el sistema lo acepta sin problemas.
Una vez dentro de la sesión, el archivo puede reconstruirse y analizarse, saltándose las políticas originales de carga.
Desde un punto de vista técnico, esto plantea una pregunta clave:
¿si puedes eludir una restricción diseñada para proteger al sistema, eso es una vulnerabilidad o simplemente un comportamiento esperado?
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Prompt injection: el viejo problema que sigue sin resolverse
El prompt injection no es algo nuevo. Básicamente, ocurre cuando consigues que la IA interprete datos como instrucciones, alterando su comportamiento previsto.
En el caso de Copilot, Russell afirmó que era posible extraer el system prompt, es decir, las instrucciones internas que guían cómo debe comportarse el asistente.
Para algunos investigadores, esto es grave. Para otros, es inevitable.
Un experto del sector recordó un caso similar: un prompt injection oculto dentro de un documento Word que, al ser leído por Copilot, provocó un comportamiento errático y bloqueó al usuario. No era visible, estaba camuflado en el contenido.
Este tipo de ejemplos demuestra lo fácil que es esconder instrucciones maliciosas en archivos aparentemente inofensivos.
¿Vulnerabilidad o limitación estructural de la IA?
Aquí es donde el debate se vuelve interesante. Algunos investigadores sostienen que estos problemas no son vulnerabilidades en el sentido clásico, sino consecuencias inevitables de cómo funcionan los modelos de lenguaje.
Uno de los argumentos más repetidos es este:
Los LLM todavía no saben separar de forma fiable datos e instrucciones.
Si la IA no puede distinguir completamente entre lo que debe ejecutar y lo que solo debe interpretar, el prompt injection es casi imposible de eliminar sin sacrificar utilidad.
Desde esta perspectiva, lo que ocurre en Copilot no sería un fallo de seguridad, sino una limitación técnica conocida.
La comparación incómoda: “otras IAs sí lo bloquean”
Russell no estuvo de acuerdo con esa explicación y lanzó un contraargumento potente:
otros asistentes de IA, como Anthropic Claude, rechazan directamente los mismos intentos que funcionan en Copilot.
Según él, esto no es un límite inevitable de los LLM, sino un problema de validación de entradas y controles insuficientes por parte de Microsoft.
Esto introduce un matiz importante: si una IA puede bloquear un comportamiento y otra no, ¿realmente estamos hablando solo de una limitación inherente?
Qué dice OWASP sobre la filtración del system prompt
El proyecto OWASP GenAI adopta una postura más equilibrada. Para OWASP, revelar el system prompt no es automáticamente una vulnerabilidad.
El riesgo aparece solo si:
- El prompt contiene información sensible
- Se usa como mecanismo de control de seguridad
- Permite eludir protecciones o escalar privilegios
En otras palabras, el problema no es ver el prompt, sino lo que ese prompt protege o revela.
Además, OWASP recuerda algo clave: incluso sin ver el texto exacto, un atacante puede deducir muchas reglas del sistema simplemente interactuando con la IA y observando sus respuestas.
La postura oficial de Microsoft
Microsoft evaluó los reportes usando su bug bar, es decir, los criterios públicos que determinan qué se considera una vulnerabilidad explotable.
Según la compañía, los casos reportados quedaron fuera porque:
- No cruzaban un límite de seguridad
- El impacto se limitaba al entorno del propio usuario
- No permitían acceso no autorizado a datos sensibles
Desde su punto de vista, no hubo escalada de privilegios ni exfiltración de información, por lo que no se trataba de un fallo de seguridad real.
El verdadero problema: definiciones distintas de riesgo
Aquí está el núcleo del conflicto.
Para investigadores como Russell, cualquier comportamiento que permita manipular la IA más allá de lo previsto es un riesgo.
Para Microsoft, solo es una vulnerabilidad si rompe un límite de seguridad claramente definido.
Ambos enfoques tienen lógica, pero parten de premisas distintas.
Y este desacuerdo no es anecdótico: va a repetirse cada vez más a medida que la IA se integre en procesos críticos de negocio.
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Qué significa esto para ti y tu empresa
Si usas Copilot u otras herramientas de IA generativa, hay varias lecciones claras:
- La IA no es un control de seguridad por sí sola
Nunca debes confiar en prompts o restricciones internas como barreras reales. - El prompt injection es un riesgo operativo, aunque no sea un “bug” clásico
Puede afectar flujos, resultados y decisiones. - La validación y el contexto importan más que nunca
Entradas, archivos y contenidos deben tratarse como potencialmente hostiles. - La seguridad en IA es un problema de arquitectura, no de parches
No basta con corregir comportamientos puntuales.
El enfoque desde TecnetOne
En TecnetOne, vemos este caso como una señal clara de hacia dónde va la ciberseguridad en la era de la IA. Ya no basta con pensar en exploits tradicionales. Ahora tienes que considerar:
- Cómo interactúa la IA con datos sensibles
- Qué decisiones puede automatizar
- Qué ocurre si un atacante manipula sus respuestas
La pregunta no es solo si algo es una vulnerabilidad “oficial”, sino qué impacto real puede tener en tu operación.
Conclusión: un debate que llegó para quedarse
El caso de Copilot demuestra que la seguridad en inteligencia artificial aún está en construcción. Investigadores y fabricantes no siempre hablan el mismo idioma, y eso genera fricción.
Pero esa fricción es necesaria. Obliga a replantear cómo definimos riesgo, control y responsabilidad en sistemas que ya no son simples programas, sino entidades capaces de razonar, interpretar y actuar.
Si algo queda claro es esto: la línea entre “limitación de la IA” y “vulnerabilidad de seguridad” será uno de los grandes debates de los próximos años. Y estar preparado para ese escenario marcará la diferencia entre usar la IA con ventaja o con riesgo.
