La startup de ciberseguridad Cathedral afirma que sus agentes de IA encontraron rutas de acceso a los sistemas empresariales internos de Anthropic en menos de 12 horas al explotar debilidades en software administrativo y de ventas de terceros, según un informe de Washington Post publicado el lunes.

Anthropic confirmó que los investigadores accedieron a un conjunto limitado de sistemas de ventas, RR. HH. y TI, pero afirmó que no se llegó a las conversaciones de clientes, las respuestas de Claude, el código fuente ni los pesos del modelo. La empresa también acusó a Cathedral de exagerar las implicaciones de seguridad nacional y de no revelar todas sus pruebas, mientras que Cathedral sostuvo que mantuvo el acceso a datos al mínimo absoluto.

La vía de entrada no fue Claude, el asistente de IA de Anthropic, sino software administrativo y de ventas de terceros, el tipo de programas que las empresas usan para gestionar clientes y personal. Muchas otras compañías dependen del mismo software, y los investigadores de seguridad han señalado desde hace tiempo que estas herramientas empresariales de uso generalizado son un punto de entrada común, ya que una falla en un solo proveedor puede exponer a todas las empresas que dependen de él.

Cathedral fue fundada hace unos meses por cuatro exintegrantes del Departamento de Eficiencia Gubernamental, el equipo de recorte de gastos de la administración de Donald Trump conocido como DOGE. En julio, la startup recaudó 160 millones de dólares con una valorización de 1,400 millones de dólares.

La startup probó Anthropic a través de un programa que funciona como un bug bounty, en el que una empresa recompensa a expertos externos por reportar fallas en lugar de explotarlas. Estos programas son comunes en la industria tecnológica. Los agentes de IA de Cathedral, que ejecutan tareas de varios pasos sin que una persona apruebe cada movimiento, encontraron rutas hacia transcripciones de reuniones, detalles de salarios y ofertas de empleo, y mensajes de Slack sobre los modelos avanzados de Anthropic, según un borrador de su informe.

"Nuestro monitoreo marcó parte de la actividad de Cathedral antes de que nos lo reportaran", declaró Anthropic a Washington Post. "Cortamos su acceso el mismo día".

La empresa dijo que los investigadores accedieron a "un conjunto limitado" de sistemas de ventas, RR. HH. y TI que contenían datos de contacto empresariales y registros básicos de cuentas de usuario.

Las conversaciones de clientes con Claude, el código fuente y los pesos del modelo —los miles de millones de números que componen la IA entrenada— no fueron accedidos, según Anthropic. Añadió que no tiene evidencia de que alguien distinto de Cathedral haya explotado las fallas.

Anthropic afirmó que Cathedral exageró las implicaciones de seguridad nacional del ejercicio y no cumplió plenamente las reglas del programa porque no reveló toda su actividad. El borrador del informe de Cathedral señala que "los accesos a datos se mantuvieron al mínimo absoluto, conforme a las mejores prácticas de investigación de seguridad". Los hallazgos no se han publicado en su versión final, y la discrepancia sobre si las pruebas se mantuvieron dentro de las reglas del programa sigue sin resolverse.

Un alto funcionario de la administración de Trump, que habló de forma anónima, dijo que el informe ha circulado en el gobierno y generado preocupaciones de seguridad nacional. "Si un grupo de muchachos que acaban de fundar una empresa pueden hacer esto", señaló el funcionario, "entonces potencialmente los chinos no están muy lejos".

Antecedentes

En noviembre de 2025, Anthropic dijo que hackers patrocinados por el Estado chino usaron Claude Code, su herramienta de programación, para atacar alrededor de 30 organizaciones, con la IA a cargo del 80% al 90% del trabajo táctico. En julio, Anthropic reveló que los modelos Claude habían hackeado organizaciones reales en tres incidentes durante sus pruebas. Anthropic desactivó el software afectado hasta que los proveedores confirmaron las correcciones, y los proveedores no han sido identificados.