Google исправила в Chrome за июнь 2026 больше багов, чем за два года — благодаря ИИ

En junio de 2026, Google anunció un salto sin precedentes en el trabajo de seguridad del navegador Chrome — en un solo mes, la empresa encontró y corrigió más vulnerabilidades que en los dos años anteriores combinados. La razón fue el uso masivo de grandes modelos de lenguaje (LLM) y herramientas de IA especializadas para la búsqueda automatizada de errores en el código.

Cómo la IA Cambió la Velocidad del Trabajo con Errores

Google comenzó a aplicar sistemáticamente LLM para analizar la base de código de Chrome — y el resultado fue sin precedentes. Junio de 2026 estableció un récord: el número de errores encontrados y corregidos superó el total combinado de todo el período de dos años anterior.

Chrome es uno de los navegadores más grandes del mundo, con una base de código de decenas de millones de líneas en C++ y otros lenguajes. La auditoría de seguridad tradicional con ese volumen de código requería cientos de horas de ingeniería y cubría solo una fracción limitada de la base de código. Los modelos de lenguaje están cambiando radicalmente esta ecuación: los LLM son capaces de analizar enormes volúmenes de código en busca de clases conocidas de vulnerabilidades — desbordamientos de búfer, use-after-free, operaciones de memoria inseguras, vectores de inyección — de manera mucho más rápida y sistemática que cualquier revisión manual.

Además, los LLM pueden detectar errores dependientes del contexto: aquellos que solo se manifiestan bajo una determinada secuencia de llamadas o condiciones específicas. Los analizadores estáticos tradicionales en estas tareas frecuentemente producen falsos positivos o pasan por alto la amenaza por completo.

• Junio de 2026 — mes récord en número de vulnerabilidades corregidas en Chrome
• El resultado de un mes superó el total combinado de los dos años anteriores
• Herramientas: grandes modelos de lenguaje (LLM) y sistemas de IA para análisis estático de código
• Microsoft registró un efecto similar en sus propios productos

Por Qué Esto No Sorprende a los Expertos

Los especialistas en ciberseguridad llevaban dos años advirtiendo sobre la proximidad de este cambio: los LLM pueden alterar fundamentalmente el equilibrio de fuerzas entre el ataque y la defensa en el software.

«Empresas como

Microsoft y ahora Google están encontrando y corrigiendo exponencialmente más errores en sus productos gracias al uso de LLM y herramientas de IA», — según TechCrunch.

Microsoft — gigante tecnológico con una base de código comparable — también confirma públicamente un fuerte aumento en el número de vulnerabilidades detectadas y corregidas tras la adopción de herramientas de IA. Según TechCrunch, la tendencia apareció simultáneamente en los dos mayores proveedores tecnológicos — una señal de un cambio sistémico en la industria, y no del éxito aislado de un solo equipo.

Es importante señalar que la aceleración tiene un carácter bidireccional: los mismos LLM que ayudan a Google a encontrar y corregir errores podrían, teóricamente, permitir a los actores maliciosos descubrir vulnerabilidades más rápidamente. El equilibrio entre el creciente número de correcciones y el posible aumento de la actividad de los atacantes sigue siendo una cuestión clave para el sector en los próximos años.

Qué Significa Esto

El uso de LLM para la detección de vulnerabilidades está saliendo del ámbito experimental y convirtiéndose en práctica de ingeniería estándar en las mayores empresas tecnológicas. Si Google obtiene en un mes más correcciones que en los dos años anteriores, esto representa un punto de inflexión estructural para toda la industria de la ciberseguridad: el nivel de protección del software de uso masivo crecerá significativamente más rápido que antes. La pregunta no es si la IA va a cambiar el trabajo de seguridad — ya lo está haciendo.