Por qué la fuga de Claude es una advertencia

Por Amber Wolff, Gerente de contenido

La seguridad empresarial a menudo se presenta como una carrera armamentista entre los actores de amenazas y los profesionales de la ciberseguridad. Pero también es una carrera de velocidad, entre los importantes avances tecnológicos y los medios que tenemos para defendernos de cualquier nuevo riesgo que presenten estas nuevas tecnologías.

Bill Conner, director ejecutivo de Jitterbit, pasó décadas liderando iniciativas para proteger redes empresariales en todo el mundo, y ha visto cómo se repite este ciclo varias veces a lo largo de su carrera. Una de sus principales prioridades al incorporarse a Jitterbit fue garantizar que todas las soluciones de la empresa se desarrollaran con la seguridad como eje central, y que las innovaciones de Jitterbit AI fueran más seguras, gobernables, transparentes y responsables.

Pero, como hemos visto tras la filtración de Claude de esta semana, muchas organizaciones que adoptaron un enfoque de “implementar primero y preguntar después” ante la IA están empezando a darse cuenta de los peligros de considerar la seguridad como una ocurrencia tardía.

Conner se unió recientemente al CTO de Jitterbit, Manoj Chaudhary, y al CMO, Geoff Blaine, para discutir la filtración y los problemas más amplios que plantea para la seguridad empresarial. Puedes ver el video completo de jTalk a continuación:

Entendiendo la filtración del código fuente de Claude

El 31 de marzo de 2026, Anthropic, desarrolladora del popular LLM Claude, emitió una actualización que incluía por error un mapa de origen de Javascript, un archivo de uso interno. Este archivo apuntaba a un archivo en el sistema de gestión de contenido interno de la empresa y, debido a una mala configuración, al menos medio millón de líneas de código fuente propietario del asistente de codificación impulsado por IA, Claude Code, se hicieron accesibles al público.

Conteniendo lo que The Wall Street Journal calificó como “información comercialmente sensible”, el alijo incluía el código que se ejecutaba en las máquinas de desarrolladores de Anthropic, detallando cómo funciona el ecosistema de codificación agéntica, incluyendo herramientas e instrucciones para que sus modelos de IA actúen como agentes de codificación.

En 24 horas, el enlace había sido compartido en X y visto casi 30 millones de veces. Fue replicado incontables veces en Github y otros sitios, apareciendo más rápido de lo que Anthropic podía emitir solicitudes de DMCA para eliminarlos.

Previendo este resultado, un desarrollador se puso a reescribir el código de TypeScript, creando una versión similar pero distinta en el lenguaje de programación Python, en un intento por evitar repercusiones legales.

Este nuevo repositorio, apodado “claw-code”, se convirtió en el repositorio de más rápido crecimiento en la historia de GitHub, superando fácilmente el repositorio original de Claude Code de Anthropic. Y podría quedarse, ya que no está claro exactamente qué recurso podría tener Anthropic.

Según las propias declaraciones de Anthropic, el código 90% de Claude Code fue generado por IA, y los materiales generados por IA no están sujetos a las mismas protecciones que los creados por humanos. Además, han surgido sitios espejo en todo el mundo, en lugares donde sería mucho más difícil hacer cumplir una ley de derechos de autor con sede en Estados Unidos.

Lo que esto significa para las empresas

En el 2026 Jitterbit Informe comparativo de automatización de IA, encontramos que más de la mitad de los encuestados estaban utilizando IA para codificar. Para las empresas que lanzan código de producción creado por IA, las implicaciones de propiedad intelectual aquí son obvias.

Pero las implicaciones de seguridad son aún más ominosas.

Aunque no es el resultado de una violación de seguridad en sí, la filtración ya está contribuyendo indirectamente a un número desconocido de brechas en otras empresas. Según ZScaler, Los actores de amenazas pueden, y ya lo están haciendo, sembrar versiones troyanizadas [del código filtrado] con puertas traseras, exfiltradores de datos o mineros de criptomonedas. Usuarios desprevenidos que clonan bifurcaciones de “apariencia oficial‘ riesgo de compromiso inmediato.”

La cobertura de ThreatLabz sugiere además que estos repositorios maliciosos están apareciendo en GitHub y también se están mostrando en los resultados de Google.

Para empeorar las cosas, una versión reescrita del código de Claude presume que ha eliminado todas las protecciones y telemetría, haciendo potencialmente más fácil usar LLMs para crear código malicioso o encontrar vulnerabilidades.

Si bien Anthropic se apresuró a explicar que la filtración fue el resultado de un error humano, esto plantea más preguntas que respuestas, concretamente sobre las prácticas operativas de empresas como Anthropic en su conjunto. Los expertos en seguridad se apresuraron a señalar que esta fue en realidad la segunda filtración de datos de Anthropic en las últimas semanas, y podría sugerir problemas de seguridad interna más grandes dentro de la empresa.

Anthropic se construyó sobre la IA constitucional y una precaución extrema, pero como señaló Manoj Chaudhary, director de tecnología de Jitterbit, “fue tropezado por 0.3 megabytes de un archivo de mapa fuente”. Chaudhary agregó que el incidente debería impulsar a las empresas a asegurarse de que están ampliando su enfoque de seguridad hacia la seguridad general, como la seguridad de las operaciones, para evitar un resultado similar.

La importancia de la seguridad en capas y la rendición de cuentas de la IA

Chaudhary sugiere que un enfoque de seguridad en capas es fundamental para evitar riesgos de incidentes como este. Como señaló, la filtración expuso una función que podría ser capaz de eludir algunas medidas de seguridad, lo que hace necesario un marco de seguridad más sólido para proteger los datos confidenciales y mantener la integridad operativa ahora que esta función podría estar en manos de actores maliciosos.

Conner estuvo de acuerdo, afirmando que el cambio de despliegues piloto puntuales a operaciones agentivas de extremo a extremo resalta la necesidad de rastrear el código y los algoritmos de manera efectiva. Recomendó nuevos marcos de gobernanza que se alineen con los estándares de seguridad existentes, como el cumplimiento de SOC, y que definan claramente las responsabilidades y rendiciones de cuentas relacionadas con los sistemas de IA.

A medida que los sistemas de IA evolucionan, dijo Conner, las empresas necesitan adoptar prácticas que les permitan monitorear y analizar el comportamiento de la IA de manera efectiva, comprendiendo los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA y asegurando la transparencia en cómo se utilizan los datos. Los sistemas de IA deben evaluarse regularmente en busca de vulnerabilidades y para garantizar el cumplimiento continuo.

La filtración del código fuente de Claude sirve como un recordatorio crítico de las vulnerabilidades presentes en los sistemas de IA y la importancia de establecer confianza y seguridad en las aplicaciones de IA. A medida que las empresas continúan navegando por las complejidades del despliegue de IA, priorizar la seguridad en capas, la gobernanza y la observabilidad será esencial para garantizar prácticas de IA responsables.

Al adoptar estas estrategias, las organizaciones pueden construir una base más segura para sus iniciativas de IA y evitar las repercusiones operativas y de reputación de un evento como este.

Mira el video