Modelos de lenguaje avanzado representan un riesgo de seguridad nacional clasificado como 'Cisne Negro' por su potencial para ser explotado por actores no estatales, según un análisis de la comunidad de inteligencia estadounidense. El informe advierte que estas herramientas podrían ser utilizadas por grupos terroristas para desarrollar armas más sofisticadas, planificar operaciones de mayor envergadura y acceder a conocimientos técnicos previamente restringidos. La evaluación surge del análisis de errores de inteligencia históricos y representa una preocupación estructural sobre cómo prevenir que tecnologías de IA sean manipuladas por actores hostiles. A diferencia de amenazas predecibles, los eventos 'Cisne Negro' se caracterizan por su impacto devastador y su dificultad para ser anticipados mediante métodos convencionales. En este contexto, los modelos de lenguaje generativo plantean un desafío particular: su accesibilidad global contrasta con su capacidad para acelerar procesos que requieren expertise técnico avanzado. Para las organizaciones responsables de seguridad y defensa, esta advertencia implica la necesidad de repensar arquitecturas de protección de infraestructura crítica, sistemas de detección de amenazas y protocolos de respuesta ante ataques coordinados. El riesgo no radica únicamente en la tecnología en sí, sino en la velocidad con que actores maliciosos pueden iterar, aprender y adaptar estrategias de ataque utilizando estas herramientas. En América Latina, donde la capacidad de defensa cibernética varía significativamente entre jurisdicciones, esta evaluación subraya la urgencia de establecer marcos de gobernanza que equilibren innovación con salvaguardas de seguridad. La ausencia de regulación coordinada crea brechas que actores transnacionales pueden explotar. Instituciones de seguridad y responsables de política deben evaluar cómo integrar monitoreo de IA en sus ciclos de inteligencia existentes, identificar puntos de vulnerabilidad en infraestructura crítica y desarrollar capacidades de respuesta ante escenarios de ataque asimétrico potenciado por tecnología de IA.