✨︎ Resumen (TL;DR):
- Bank of America incorporó 1,000 consultores externos para corregir fallas de software detectadas con ayuda de modelos de IA como Mythos, de Anthropic.
- Los contratistas llegaron en el segundo trimestre y apoyan a 3,000 empleados, con un equipo total de 4,000 personas.
- Moynihan habló de un gasto de cientos de millones de dólares en el tercer trimestre, con correcciones relacionadas con Mythos y cumplimiento contra el lavado de dinero.
Bank of America sumó 1,000 consultores externos para corregir fallas de software que modelos de inteligencia artificial como Mythos, de Anthropic, ayudaron a detectar. Brian Moynihan, CEO del banco, confirmó el refuerzo el 14 de octubre, al presentar los resultados del tercer trimestre de 2026.
En una entrevista con CNBC recogida por Business Insider, Moynihan explicó que los contratistas llegaron en el segundo trimestre y siguen apoyando a 3,000 empleados. El equipo suma 4,000 personas.
Moynihan ya había advertido en julio sobre los riesgos cibernéticos de Mythos para la banca. Detectar la vulnerabilidad era solo una etapa del trabajo que siguió.
El gasto incluyó Mythos y cumplimiento
En la llamada con analistas, cuya transcripción publicó Benzinga, Moynihan habló de un gasto de cientos de millones de dólares durante el tercer trimestre. El importe reunió dos frentes: la corrección relacionada con Mythos y las tareas para cumplir con las normas contra el lavado de dinero.
Bank of America no desglosó cuánto correspondió específicamente a los parches. Moynihan dijo que espera que disminuyan los gastos de corrección vinculados a Mythos, pero el costo aislado de esa labor sigue sin conocerse.
Encontrar una falla no termina el trabajo
Mythos es un modelo de inteligencia artificial que ayuda a identificar fallas de software. Anthropic describió el problema el 22 de mayo de 2026, en una actualización de Project Glasswing, una iniciativa de la compañía para aplicar Mythos a la seguridad del software.
Según Anthropic, comprobar los hallazgos, comunicar las fallas y diseñar y desplegar parches exigía más trabajo humano del que algunos equipos podían absorber.
El proceso descrito incluía:
- Reproducir la falla.
- Evaluar su gravedad.
- Comunicarla a quienes mantienen el software.
- Diseñar y desplegar los parches.
Algunos responsables de proyectos de código abierto pidieron a Anthropic reducir el ritmo de avisos para tener tiempo de preparar soluciones. En ese trabajo con código abierto, la compañía situó en dos semanas el tiempo medio para corregir una falla de gravedad alta o crítica detectada por Mythos Preview.
El caso de Bank of America muestra la carga que queda después de que una IA encuentra una vulnerabilidad: hacen falta personas y presupuesto para resolverla. Los 1,000 contratistas y los cientos de millones de dólares mencionados para el trimestre ilustran ese costo, aunque la cifra también incluye las tareas de cumplimiento contra el lavado de dinero.
El costo exclusivo de los parches relacionados con Mythos todavía no está desglosado. La previsión comunicada por Moynihan es que ese gasto disminuya, pero la cifra que separaría la corrección de las fallas relacionadas con Mythos del cumplimiento contra el lavado de dinero sigue sin publicarse.
