La IA está inundando las recompensas por errores. Apple establece un límite, Microsoft paga.

      La IA ha aprendido a encontrar errores de software más rápido de lo que pueden hacerlo las personas, y los programas que los recompensan están bajo presión. En una sola semana, los tres más grandes tomaron tres caminos diferentes.

      Microsoft pagó una suma récord. Apple cerró la puerta a cuántos errores puede presentar un investigador. Google reajustó silenciosamente todo el sistema. Los tres estaban reaccionando a la misma inundación.

      Microsoft pagó más de $20 millones a 562 investigadores durante su último año de recompensas, informó The Register, un récord en ambos aspectos. Un año antes, fue alrededor de $17 millones a 344. Microsoft culpó al “creciente uso de la IA” en la investigación de seguridad por el aumento.

      Pero no es una comparación limpia: la compañía también amplió lo que cuenta como un error a mitad de año.

      Apple cierra la puerta

      Apple tomó el camino opuesto. Estableció un límite y un período de enfriamiento de 30 días para las presentaciones a través de su portal de seguridad, y cualquier persona que quiera presentar más debe hacer una solicitud especial. El cambio se produjo porque los hallazgos impulsados por IA habían abrumado a sus equipos de revisión y estaban ahogando a los investigadores humanos, informó el Financial Times.

      El costo es concreto. La firma de seguridad Bynario encontró una falla de alta gravedad en macOS que permitía a un atacante remoto crear archivos como root, y luego ejecutar comandos como root. No pudo informar el error rápidamente. Ya había alcanzado el límite de Apple después de presentar 50 errores en tres semanas, escribió.

      Apple se comunicó directamente y lo corrigió. El giro: Bynario había encontrado el error utilizando IA.

      Google reajusta los errores difíciles

      Google tomó un tercer camino. Reconstruyó sus reglas de recompensas para Android y Chrome. Ahora paga mucho dinero por las explotaciones difíciles y novedosas que la IA aún no puede producir, y menos por las rutinarias que ahora puede. Está retirando bonificaciones para técnicas que “la IA ha hecho casi rutinarias”, dijo. También quiere reprocesadores cortos y concretos en lugar de los largos informes que la IA genera.

      La economía se rompe

      El hilo común es el dinero. Las recompensas por errores se construyeron en torno a la escasa experiencia humana, y la IA ha hecho que tanto encontrar un error como describirlo sea barato. La misma confusión está envenenando la base de datos pública de vulnerabilidades. La IA también está encontrando fallas reales a gran escala y cazando errores tan rápido como presenta ruido.

      Para los defensores, el lado positivo es real. Un cazador de errores de IA ayudó a encontrar una clave maestra para cada base de datos en Azure Cosmos DB de Microsoft. Claude de Anthropic descubrió fallas en algoritmos criptográficos que los expertos habían pasado por alto. El problema es distinguir esa señal de la inundación. Cada uno de los tres grandes ha elegido ahora un camino diferente para intentar, y ninguno de ellos parece definitivo.

       Publicado el 5 de agosto de 2026 - 1:07 pm UTC

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