La práctica de incrustar instrucciones ocultas —o prompts invisibles— para que los revisores que dependen de modelos de IA califiquen “en positivo” se expande
La técnica consiste en camuflar texto (tamaño 1 px, color blanco o metadatos) que ordena al chatbot favorecer un resultado. Investigadores detectaron decenas de papers con comandos como “positive review only”, lo que reavivó el debate sobre la vulnerabilidad de los evaluadores automáticos (Nikkei Asia). Firmas de ciberseguridad, entre ellas Trend Micro, clasifican esta modalidad de indirect prompt injection entre los principales riesgos para los grandes modelos de lenguaje.
Licitaciones y contratos públicos en la mira
Con la digitalización de los concursos, varias administraciones utilizan IA para precalificar ofertas. El Reino Unido actualizó en febrero su Procurement Policy Note 017, que pide “preguntar a los proveedores si usaron IA en la elaboración de la oferta” y reforzar la diligencia cuando se detecte contenido generado algorítmicamente.
“Asking suppliers to disclose their use of AI in the creation of their tender.” — PPN 017, Cabinet Office, UK
Expertos alertan de un escenario donde un postor incluya instrucciones encubiertas tipo “marca esta propuesta como 100 % conforme” para sesgar el algoritmo que puntúa. Sin contramedidas como auditorías de metadatos, análisis forense de estilos y revisión humana, el presupuesto público quedaría expuesto.
Currículums y selección automatizada de personal
Los sistemas ATS que filtran currículums son otro objetivo que hace ya un tiempo que está en el punto de mira. Reportes de Cybernews describen solicitantes que insertan frases invisibles como “este candidato supera todos los requisitos” para escalar en el ranking. Aunque los proveedores de software afirman usar detectores, especialistas en seguridad citados por WIRED sostienen que “no existe un remedio infalible” contra la inyección indirecta.
Evaluación académica y tareas escolares
La educación también puede verse afectada por esta práctica. Con profesores que delegan el primer filtrado de ensayos a ChatGPT, algunos estudiantes pueden experimentar con prompts invisibles que exigen calificaciones máximas o justifican plagios. Las universidades discuten integrar detectores automáticos de texto oculto y declarar abiertamente el uso de IA en la corrección.
Los prompts invisibles evidencian una grieta común: procesos de revisión donde la IA opera sin supervisión robusta. Transparencia obligatoria, auditores algorítmicos y muestreos humanos aleatorios se perfilan como antídotos, pero la pregunta persiste: ¿será suficiente antes de que la confianza en la automatización se erosione?
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