La prohibición de Alibaba no es una medida aislada, sino el resultado de un descubrimiento crítico: el hallazgo de código oculto dentro de Claude Code, específicamente en versiones a partir de la 2.1.91 (lanzada en abril de 2026), cuyo propósito era rastrear de manera encubierta a usuarios chinos. Este tipo de prácticas ha encendido las alarmas en Alibaba, que opera en un entorno regulatorio estricto en China respecto a la soberanía y la privacidad de los datos. La decisión de Alibaba se inscribe en un contexto de creciente desconfianza y competencia geopolítica en el sector tecnológico, donde la procedencia y las funcionalidades de las herramientas de IA son examinadas con lupa. La situación plantea interrogantes cruciales sobre la transparencia y la seguridad en el desarrollo de IA, y sus implicaciones para empresas y usuarios en todo el mundo.
Alibaba vs. Anthropic: Soberanía de Datos y Destilación de Modelos
El conflicto entre Alibaba y Anthropic es un microcosmos de las tensiones más amplias que definen la carrera por la supremacía en inteligencia artificial. La clasificación de Claude Code como “alto riesgo” por parte de Alibaba no solo se basa en el código de rastreo, sino también en las acusaciones cruzadas que han emergido. Desde la perspectiva de Anthropic, el código oculto era un “experimento lanzado en marzo” con una doble finalidad: “prevenir el abuso de cuentas por revendedores no autorizados y proteger contra la destilación” de sus modelos. Thariq Shihipar, del equipo de Claude Code en Anthropic, indicó que este mecanismo sería eliminado una vez que se implementaran mitigaciones más robustas.
Sin embargo, las acusaciones de Anthropic van más allá, sugiriendo que Alibaba podría haber estado involucrada en prácticas de “destilación” de modelos. Según Anthropic, Alibaba supuestamente utilizó alrededor de 25,000 cuentas fraudulentas para realizar 28.8 millones de interacciones con Claude entre abril y junio. La “destilación” es un proceso en el que una empresa entrena su propio modelo de IA utilizando las salidas de un modelo más avanzado de la competencia, lo que se considera una forma de robo de propiedad intelectual. Este cruce de acusaciones subraya la intensidad de la competencia y los esfuerzos por proteger la ventaja tecnológica en el campo de la IA.
Lizzi Lee, del Asia Society Policy Institute, contextualiza este conflicto como una extensión de la competencia en IA entre Estados Unidos y China, que ahora abarca el control de acceso y la soberanía tecnológica. Desde su punto de vista, es comprensible que las empresas chinas rechacen herramientas estadounidenses que rastrean su uso, especialmente dadas las sensibilidades en torno a los datos. Martin Chorzempa, del Peterson Institute, añadió que la principal razón por la que los empleados de Alibaba utilizaban Claude Code era su superioridad percibida, a pesar de las restricciones impuestas por Anthropic a los usuarios chinos. Este escenario destaca cómo la geopolítica y la búsqueda de la innovación chocan en el ámbito de la inteligencia artificial.
Los datos hablan: Riesgos, Vulnerabilidades y Adopción
Más allá de las disputas entre Alibaba y Anthropic, la proliferación de herramientas de IA en el desarrollo de software ha traído consigo preocupaciones significativas sobre la ciberseguridad. Un estudio de Veracode reveló que el 52% del código generado por el modelo Opus de Claude contenía vulnerabilidades, una cifra alarmante comparada con el aproximadamente 30% de los modelos de OpenAI. El director de innovación de Veracode enfatizó que los modelos de IA están entrenados para escribir código funcional, no necesariamente seguro, lo que puede introducir fallos críticos en entornos de producción.
Este riesgo no es teórico. IBM reportó en 2025 que las organizaciones con altos niveles de “Shadow AI” (IA no autorizada o no supervisada) incurrieron en costos de brechas de datos aproximadamente $670,000 más altos. La facilidad con la que los desarrolladores pueden integrar herramientas de IA sin la supervisión adecuada crea un caldo de cultivo para vulnerabilidades. Check Point Research, por su parte, identificó tres fallas críticas en Claude Code (CVE-2025-59536, CVE-2026-21852) que podrían permitir la ejecución remota de comandos con solo abrir un repositorio malicioso, subrayando la necesidad de auditorías de seguridad rigurosas.
A pesar de estos riesgos, la adopción de IA sigue en ascenso. El mercado de IA en Latinoamérica, por ejemplo, está valorado en US$12.7 mil millones, con un crecimiento anual del 28.1%. La eficiencia que ofrecen estas herramientas es innegable. El 83% de las empresas mexicanas reportan un ROI positivo o punto de equilibrio en sus inversiones en IA, con un aumento promedio de ingresos del 16%. Un 38% de las organizaciones latinoamericanas ya utilizan IA de código abierto, que es entre cinco y siete veces más económica que las alternativas propietarias, lo que demuestra una búsqueda activa de soluciones, a menudo sin una plena conciencia de los riesgos de seguridad asociados.
Que significa para Latam: Un Ecosistema en Crecimiento y la Urgencia Regulatoria
Para Latinoamérica, el caso de Alibaba y Claude Code resuena con particular fuerza, dada la acelerada adopción de la inteligencia artificial en la región y la simultánea maduración de sus marcos regulatorios. Aunque Claude Code está globalmente disponible, su uso en México, por ejemplo, se encuentra en una fase temprana pero con un crecimiento de doble dígito cada trimestre en equipos técnicos. Firmas como Legal Paradox ya emplean 500 agentes de IA para generar documentos regulatorios, logrando eficiencias extraordinarias, con una compresión de tiempo de 32x y de capacidad humana de 256x. Sin embargo, esta rápida adopción no está exenta de riesgos, como lo demostró un incidente en diciembre de 2025 donde un operador usó Claude Code para exfiltrar 150 gigabytes de datos sensibles de 10 agencias gubernamentales mexicanas y una institución financiera, un claro ejemplo del peligro de la "Shadow AI".
La región también es un actor en el escenario global de la IA. El 30 de junio de 2026, Globant, una empresa de origen latinoamericano con una fuerte presencia global, se convirtió en socio global de Anthropic, lo que garantiza el acceso a los modelos de Claude para 28.500 de sus empleados. Esta alianza, si bien es un paso adelante en la integración tecnológica, subraya la necesidad de que empresas y gobiernos de la región estén doblemente atentos a las políticas de uso y seguridad de herramientas de IA externas. La experiencia de Alibaba debe servir como una advertencia temprana sobre la importancia de la debida diligencia y la soberanía de los datos.
Los países latinoamericanos están respondiendo con el desarrollo de marcos regulatorios basados en riesgos para la IA. Brasil tiene una propuesta de ley (Bill No. 2,338/2023) con un modelo basado en riesgos y sanciones. Argentina cuenta con el Bill No. 4243-D-2025 para la regulación del procesamiento de datos personales en sistemas de IA, que incluye obligaciones de transparencia y un Registro Nacional para sistemas de IA de riesgo medio y alto. Perú ha implementado un marco de riesgo de tres niveles. Estas iniciativas buscan crear regulaciones flexibles, inclusivas y coordinadas que protejan los derechos fundamentales y, crucialmente, la ciberseguridad de sus ciudadanos y empresas. La transparencia de los algoritmos y la protección contra el rastreo encubierto son elementos que deberán ser prioritarios en la agenda regulatoria de la región para asegurar un crecimiento sostenible y seguro de la IA.
