No necesitan instalar software malicioso ni modificar el código del modelo. Investigadores demostraron que determinadas instrucciones pueden alojarse en la memoria persistente de un agente de inteligencia artificial, alterar su comportamiento y conseguir que este las transmita a otros agentes. En las pruebas más extremas, algunas sobrevivieron a 20 transferencias consecutivas.
Los virus informáticos tradicionales necesitan código capaz de ejecutarse, reproducirse y encontrar nuevos sistemas que infectar. Pero la llegada de agentes de inteligencia artificial capaces de recordar información, modificar archivos y colaborar entre ellos está creando una superficie de ataque completamente diferente.
Un trabajo publicado como preprint en agosto de 2026 estudia precisamente este fenómeno. Sus autores —Vassilis Papadopoulos, McNair Shah, Sam Zimmerman y Jack Lindsey— lo denominan “mind virus” o virus mental: una idea, instrucción u objetivo diseñado para introducirse en el contexto persistente de una IA y conseguir que el propio agente participe en su propagación.
No significa que exista actualmente una epidemia de inteligencias artificiales infectándose entre sí. Los experimentos se realizaron principalmente en entornos controlados y los investigadores no encontraron evidencia de propagación exitosa en condiciones reales.
Pero el mecanismo demuestra que la memoria de los futuros agentes podría convertirse en un nuevo objetivo para los atacantes.
El problema aparece cuando una IA empieza a recordar
Los primeros chatbots tenían una característica que, desde el punto de vista de seguridad, simplificaba considerablemente las cosas: terminaba una conversación y gran parte de su contexto desaparecía.
Los agentes modernos funcionan de otra manera.
Algunos sistemas conservan información mediante archivos persistentes que pueden almacenar instrucciones, preferencias, decisiones anteriores o detalles necesarios para continuar una tarea posteriormente.
En los experimentos, los investigadores utilizaron archivos como MEMORY.md y SOUL.md. Su contenido podía sobrevivir al reinicio del contexto y volver a introducirse entre las instrucciones del agente cuando comenzaba una nueva sesión.
Precisamente esa persistencia crea el problema.
Si una instrucción maliciosa consigue introducirse en uno de esos archivos, deja de ser simplemente un mensaje que la IA recibió una vez.
Puede convertirse en parte de lo que el sistema vuelve a consultar para decidir cómo comportarse.
El “virus” no infecta el software: infecta las instrucciones
Aquí está la diferencia fundamental respecto al malware convencional.
El modelo de inteligencia artificial no necesita ser modificado.
Sus parámetros tampoco tienen que alterarse.
Lo que cambia es el contexto que guía su comportamiento.
Los investigadores diseñaron cargas capaces de inducir determinados objetivos o acciones. Algunas intentaban introducir una idea que el agente debía conservar y transmitir; otras buscaban provocar comportamientos concretos.
Después colocaron varios agentes en escenarios donde tenían que colaborar.
Cuando uno de ellos adoptaba la instrucción y la incorporaba a información que posteriormente recibía otro agente, comenzaba la propagación.
Es una especie de contagio basado enteramente en lenguaje y contexto.
El lugar donde se esconde la instrucción cambia radicalmente sus posibilidades de propagarse
Los experimentos revelaron algo especialmente interesante: no todos los archivos tenían el mismo poder sobre el agente.
Cuando la carga terminaba escrita dentro de SOUL.md, aproximadamente el 55% de los intentos consiguió infectar al siguiente agente.
Cuando permanecía en archivos ordinarios del espacio de trabajo, la tasa descendía hasta aproximadamente el 17%.
La diferencia tiene sentido.
Un archivo que forma parte de las instrucciones persistentes del agente tiene mucha más influencia sobre sus decisiones que un documento cualquiera encontrado durante una tarea.
Esto convierte la memoria persistente en algo parecido a una nueva superficie privilegiada de seguridad.
Algunos consiguieron sobrevivir durante 20 generaciones
Los investigadores llevaron el experimento todavía más lejos.
Crearon cadenas en las que un agente entregaba información al siguiente y después desaparecía del proceso.
En determinadas pruebas, todo excepto el archivo SOUL.md era eliminado antes de comenzar el siguiente salto.
Aun así, las cuatro cargas de acción evaluadas consiguieron llegar hasta el vigésimo agente de la cadena.
Algunas variantes recuperadas al final incluso presentaban modificaciones en su lenguaje.
Por ejemplo, podían utilizar instrucciones menos agresivas o justificar su existencia atribuyendo determinadas reglas a agentes anteriores.
Eso no significa que la IA estuviera evolucionando espontáneamente como un organismo biológico. Los experimentos estaban específicamente diseñados para estudiar y optimizar estas cargas.
Pero demuestra algo importante: una instrucción suficientemente persistente puede continuar influyendo en sistemas que jamás interactuaron con el agente originalmente comprometido.
Las pruebas fueron desde promover ideas hasta intentar provocar acciones destructivas
Los investigadores experimentaron con dos grandes categorías.
Las primeras eran cargas ideológicas, destinadas a conseguir que el agente adoptara y propagara determinadas creencias u objetivos.
Las segundas eran cargas de acción, diseñadas para inducir comportamientos específicos.
Entre los escenarios estudiados aparecieron desde la promoción de una criptomoneda hasta instrucciones relacionadas con la creación de scripts para eliminar directorios.
Los resultados también mostraron que los modelos no reaccionaban todos de la misma manera.
Algunos rechazaban determinadas cargas, mientras que otros podían aceptarlas dependiendo del contexto y de las instrucciones existentes.
Eso introduce otra variable importante: la vulnerabilidad no depende únicamente del mensaje malicioso, sino también del modelo, de su configuración y del objetivo que esté intentando completar.
Una IA ocupada en una tarea concreta parece ser más difícil de “infectar”
Uno de los resultados más curiosos apareció al comparar agentes con diferentes configuraciones iniciales.
Los sistemas que comenzaban prácticamente sin instrucciones persistentes eran más susceptibles.
En cambio, cuando los agentes ya tenían un objetivo de programación claramente definido y una lista de tareas pendientes, la propagación disminuía.
En muchas ocasiones simplemente se concentraban en completar el trabajo y no incorporaban ni transmitían la instrucción maliciosa.
Esto sugiere que la seguridad de un agente no depende exclusivamente de filtros externos.
La manera en que están estructurados sus objetivos y su contexto también puede cambiar considerablemente cómo interpreta información potencialmente peligrosa.
Lo sorprendente es que una defensa extremadamente sencilla consiguió detenerlos
Después de demostrar el problema, los investigadores probaron algo mucho menos sofisticado de lo que cabría esperar.
Añadieron al prompt del sistema una advertencia explícita indicándole al agente que debía desconfiar de instrucciones que intentaran propagarse o modificar su memoria.
El resultado fue contundente.
La transmisión cayó prácticamente a cero.
Los investigadores intentaron superar esa defensa mediante varias generaciones de optimización adversarial y más de 150 cargas candidatas, pero ninguna consiguió propagarse más allá de un salto en esas pruebas.
Esto es importante porque evita convertir el estudio en algo que todavía no es.
Los propios autores consideran que los virus mentales representan un riesgo real, pero actualmente limitado. Diseñarlos para objetivos concretos tiene un coste, no existe garantía de que funcionen entre modelos diferentes y una protección relativamente sencilla consiguió neutralizar las variantes estudiadas.
Los investigadores buscaron contagios reales y no encontraron ninguno
El equipo también intentó comprobar si algo parecido estaba ocurriendo fuera del laboratorio.
Analizó publicaciones archivadas de Moltbook, una plataforma utilizada por agentes de IA, buscando intentos de propagación.
Encontraron candidatos y comportamientos sospechosos, pero ninguna cadena confirmó una propagación autónoma exitosa entre agentes reales.
Ese detalle es fundamental.
Estamos ante una demostración experimental de una vulnerabilidad potencial, no ante una nueva clase de malware que actualmente esté extendiéndose por Internet.
La preocupación está en lo que puede ocurrir conforme los agentes se vuelvan más numerosos, autónomos e interconectados.
El futuro de la ciberseguridad de la IA también tendrá que proteger sus recuerdos
Hasta ahora hemos protegido computadoras vigilando ejecutables, permisos, conexiones, procesos y archivos.
Los agentes de inteligencia artificial añaden algo nuevo a esa lista:
sus recuerdos.
Cuando una IA puede modificar su propia memoria, recibir información persistente de otros agentes y posteriormente utilizarla como parte de sus instrucciones, la frontera entre datos y comportamiento comienza a difuminarse.
Un archivo aparentemente inocente puede dejar de ser simplemente información y convertirse en algo capaz de modificar las decisiones de una máquina.
Por ahora, los “virus mentales” son principalmente una demostración de laboratorio y existen defensas prometedoramente sencillas.
Pero el experimento anticipa un problema mucho mayor.
Si el futuro de la inteligencia artificial consiste en miles o millones de agentes hablando, colaborando y compartiendo memoria entre ellos, ya no bastará con preguntarnos qué información reciben.
También tendremos que controlar qué ideas pueden conservar, cuáles pueden convertir en instrucciones y qué están autorizados a transmitir a la siguiente inteligencia artificial.
Antony Reyes
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