Códigos generados por IA plantea importantes riesgos de seguridad en casi la mitad de todas las tareas de desarrollo

La investigación demuestra un patrón preocupante: al elegir entre un método seguro e inseguro para escribir código, los modelos GenAI eligieron la opción insegura el 45 % de las veces.
Códigos generados

Veracode, proveedor de gestión de riesgos de aplicaciones, presentó recientemente su Informe de Seguridad de Código GenAI 2025, que revela vulnerabilidades críticas de seguridad en el código generado por IA.

El estudio analizó 80 tareas de codificación seleccionadas en más de 100 grandes modelos de lenguaje (LLM), revelando que, si bien la IA produce código funcional, introduce vulnerabilidades de seguridad en el 45 % de los casos.

La investigación demuestra un patrón preocupante: al elegir entre un método seguro e inseguro para escribir código, los modelos GenAI eligieron la opción insegura el 45 % de las veces. Quizás aún más preocupante, la investigación de Veracode también reveló una tendencia crítica: a pesar de los avances en la capacidad de los LLM para generar código sintácticamente correcto, el rendimiento de la seguridad no se ha mantenido a la par, permaneciendo inalterado con el tiempo.

“El auge de la codificación de vibraciones, donde los desarrolladores dependen de la IA para generar código, generalmente sin definir explícitamente los requisitos de seguridad, representa un cambio fundamental en la forma de crear software”, afirmó Jens Wessling, director de tecnología de Veracode. “La principal preocupación con esta tendencia es que no necesitan especificar restricciones de seguridad para obtener el código deseado, lo que deja la decisión de codificación segura en manos de los LLM. Nuestra investigación revela que los modelos GenAI toman decisiones erróneas casi la mitad de las veces, y esto no está mejorando”.

La IA permite a los atacantes identificar y explotar vulnerabilidades de seguridad con mayor rapidez y eficacia. Las herramientas basadas en IA pueden analizar sistemas a gran escala, identificar debilidades e incluso generar código de explotación con mínima intervención humana. Esto reduce las barreras de entrada para atacantes menos cualificados y aumenta la velocidad y la sofisticación de los ataques, lo que supone una amenaza significativa para las defensas de seguridad tradicionales. No solo aumentan las vulnerabilidades, sino que también facilita su explotación.

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