Apple, OpenAI y Anthropic abren la mayor guerra de espionaje de la IA para robarse datos y personal

El auge de la inteligencia artificial está cambiando las reglas de absolutamente todo, ahora incluso del espionaje tecnológico. Las últimas acusaciones que salpican a Apple, OpenAI, Anthropic y Alibaba apuntan a un cambio de paradigma. El robo de datos en la era de la IA ya no gira únicamente en torno a apropiaciones de código o documentos confidenciales, sino también a la extracción de conocimiento, la captación de talento y la ingeniería inversa de modelos avanzados.

Sin embargo, este robo tecnológico en Silicon Valley se remonta a años atrás. Aunque el espionaje no ha cambiado de naturaleza, sí lo hace de soporte. «Ahora el activo puede ser tanto el modelo como la persona que sabe cómo construirlo», añade Antonio Castelo, analista de iBroker.

En este sentido, para las empresas cotizadas y las startups tecnológicas, sus modelos de IA y el conocimiento especializado de sus ingenieros ya no son un área de soporte; son el activo financiero más valioso de su balance. «Quien controle ese conocimiento, controla la ventaja competitiva y, por ende, el favor de los inversores», subraya Pablo Vega, analista de Roams.

En este contexto, Apple lleva años detrás de sus espías; recordemos que en 2022 acusó a una startup (Rivos) de fichar ingenieros para apropiarse de información sobre chips.

Cambios en el espionaje de la IA

Incluso años atrás, la compañía de Cook acusó a un ingeniero de intentar llevarse secretos del coche autónomo a China. Lo más sonado también fue de dos grandes como Samsung y SK Hynix, ambos involucrados en casos relacionados con memorias y semiconductores.

Entre los casos más recientes destaca la demanda de Apple a OpenAI y a dos ex empleados, alegando la apropiación indebida de sus secretos comerciales para beneficiar la incursión del propietario de ChatGPT en el mercado del hardware de consumo, lo que supone una escalada dramática de la tensión latente entre ambas compañías.

La denuncia acusa a OpenAI de orquestar un amplio esfuerzo para adquirir y explotar sistemáticamente la información confidencial de Apple a través de ex empleados, prácticas de contratación y relaciones con proveedores para acelerar su incursión en el negocio del hardware de consumo.

Sin embargo, OpenAI ha declarado que no le interesan los secretos comerciales de otras empresas y que «siguen centrados en desarrollar tecnología innovadora que empodere a las personas en todo el mundo».

Para los expertos, la demanda podría retrasar las ambiciones de OpenAI en el ámbito del hardware y debilitar aún más una alianza que ya se está volviendo cada vez más frágil. Hasta ahora, ambas tecnológicas aparentaban tener una relación cordial e incluso amistosa.

Pero hay más: la acusación de Apple presentada ante el Tribunal de Distrito de los Estados Unidos para el Distrito Norte de California se produce justo después de que OpenAI lograra desestimar con éxito un desafío legal de xAI, la empresa de Elon Musk.

Y es que, cuando estos conflictos llegan a los tribunales, dejan de ser una mera rivalidad empresarial para convertirse en un debate legal con implicaciones para toda la industria.

Además, la conclusión resulta incómoda para los departamentos jurídicos. Según los expertos de XTB, cuando el activo valioso es el comportamiento aprendido por un modelo, la frontera entre «uso permitido» y «apropiación indebida» se vuelve borrosa: cada API expuesta es, potencialmente, un conjunto de entrenamiento. Y cuando el activo es el conocimiento que un empleado lleva en la cabeza, ni los firewalls ni las cláusulas de confidencialidad garantizan nada.

Según Pablo Vega, se va a librar una de las batallas legales y regulatorias más complejas de los próximos años, porque la frontera no depende tanto de la tecnología utilizada como del modo en que se accede al conocimiento y del uso que se hace de él.

Un asunto de seguridad nacional

En este sentido, Anthropic informó al Comité Bancario del Senado que operadores afiliados al conglomerado chino Alibaba realizaron aproximadamente 28,8 millones de consultas con sus modelos Claude a través de casi 25 000 cuentas fraudulentas entre abril y junio. Según la empresa asiática, el objetivo no era robar el modelo, sino extraer sus respuestas y utilizarlas para entrenar un sistema chino de la competencia a un costo mucho menor.

En cambio, para los expertos de XTB no son un estudio comparativo, son una operación de extracción industrial. Además, hacen hincapié en el matiz jurídico porque, a diferencia del código fuente, las salidas de un modelo no siempre están protegidas por las figuras tradicionales de propiedad intelectual: el conocimiento destilado vive en una zona gris entre el secreto empresarial, el uso permitido y la imitación competitiva.

El fichaje masivo de talento presenta una tensión distinta. Contratar ingenieros de un competidor es, en términos generales, legal y deseable: la movilidad de profesionales es un motor de innovación y los tribunales protegen el derecho a trabajar.

Lo que cruza la línea es la transferencia deliberada de secretos industriales, y de ahí la demanda de Apple contra OpenAI que apunta precisamente a la conspiración, no al mero reclutamiento.

«El problema de fondo es que el conocimiento tácito, el que no está escrito en ningún archivo, se traslada con la persona sin dejar rastro, lo que lo hace casi imposible de litigar una vez consumado», añaden los analistas.

Sin duda, esta polémica deja una cosa clara: la empresa que protege peor su talento probablemente corre un riesgo mayor. La pérdida de talento equivale a una fuga silenciosa y cualitativa: no pierden tokens ni pesos del modelo, pierden el juicio, las decisiones de diseño y la memoria institucional que solo residen en las personas.

La IA desata una guerra fría

Según XTB, los próximos cinco años apuntan en esa dirección. Anthropic ya no trató su denuncia como un litigio privado, sino como un asunto de seguridad nacional: escribió al Senado, pidió inteligencia compartida entre el Gobierno y la industria y abogó por tratar el acceso a las APIs de modelos frontera como tecnología sujeta a control de exportaciones.

En ese mismo espíritu, se debate ya en el Congreso la posibilidad de sancionar a las entidades que realicen campañas de destilación adversaria.

Esa deriva tiene consecuencias de doble filo. Para la innovación, la restricción puede ralentizar la difusión del conocimiento y encarecer la investigación, fragmentando el ecosistema en bloques.

Para los usuarios, los efectos son indirectos pero reales: menos competencia abierta puede traducirse en precios más altos, menor interoperabilidad y un cierre progresivo de los modelos, hoy accesibles mediante API.

En este sentido, si la «guerra fría» corporativa y geopolítica de la IA se consolida, transformará un mercado que se preciaba de abierto en un archipiélago de capacidades vigiladas. 

Con todo esto, quien defina primero, en los tribunales y en las normas, dónde termina la competencia y dónde empieza la apropiación, fijará las reglas de la próxima década. El espionaje industrial no ha desaparecido; simplemente, ha aprendido a preguntar.

Con todo esto, Vega espera más litigios como el de Apple y OpenAI, a medida que se intensifique la disputa por los ingenieros y por el conocimiento que llevan consigo. Castelo, por su parte, cree que aumentarán los controles de exportación, las restricciones tecnológicas y la intervención de los Estados: «La carrera de la IA continuará, pero probablemente será más cara, más cerrada y vigilada».