Investigadores independientes documentaron durante siete días consecutivos una operación automatizada en la que una flota de agentes de inteligencia artificial realizó miles de consultas a un servicio de mapas digital, extrayendo datos granulares sobre el comportamiento de usuarios en espacios públicos de China. El pico de actividad se registró el 4 de octubre, con 1,810 consultas distribuidas entre 213 ubicaciones distintas y hasta 15 agentes operando en paralelo desde servidores en Hong Kong.

Los objetivos de la operación no eran aleatorios. Los agentes recopilaban información específica sobre flujos de visitantes en parques, museos, zoológicos y hospitales, desagregada por acceso de entrada. En un caso documentado con precisión, los datos revelaron que el 71% de los visitantes del zoológico de Chengdu ingresaban por la puerta norte, el 23% por la puerta este y el 6% por la puerta sudeste. Este nivel de detalle sugiere un propósito analítico orientado a inteligencia competitiva o planificación operativa, no a investigación académica.

Evasión técnica y atribución incierta

La arquitectura de la operación fue diseñada para eludir mecanismos de caché. Los agentes generaron 428 piezas de código distintas y emplearon más de 1,100 variaciones en sus solicitudes para evitar que los servidores devolvieran respuestas almacenadas. Esta sofisticación técnica indica que la operación no fue improvisada, sino planificada con conocimiento de los sistemas objetivo.

La atribución del modelo de IA involucrado resultó ambigua. De las 1,810 consultas registradas, 211 estaban etiquetadas como "claude", referencia a la familia de modelos de Anthropic. Sin embargo, el análisis comparativo de estilo de código y patrones de escritura apuntó con mayor consistencia hacia modelos de origen chino: Hunyuan —en sus versiones Hy3 y Hy4— y el modelo GLM de Zhipu. Al interrogar directamente al modelo Hy3 sobre su identidad, este se identificó como Claude en 29 de 36 intentos, lo que complica aún más la trazabilidad.

Los investigadores descartaron calificar la operación como un enjambre coordinado, dado que no encontraron evidencia de comunicación entre los agentes. La descripción más precisa es la de una flota que ejecuta tareas idénticas en paralelo, un patrón que ya había sido detectado en operaciones previas de agentes que intentaban acceder a plataformas sin autorización.

Implicaciones para la regulación y la seguridad de datos

El contexto competitivo amplifica la relevancia del hallazgo. Los servidores utilizados pertenecen a la infraestructura en la nube de Tencent, mientras que el servicio de mapas consultado es propiedad de Alibaba, su competidor directo en el mercado chino de servicios digitales y nube. Ambas compañías están integrando capacidades de mapeo y datos de afluencia en sus asistentes de IA, lo que convierte este tipo de información en un activo estratégico de alto valor.

La reconstrucción técnica de la operación fue posible gracias a un servicio de bandejas de entrada públicas utilizado por los agentes para depositar resultados. De catorce bandejas identificadas, trece habían sido empleadas en esta actividad, lo que permitió a los investigadores mapear el alcance real de la operación.

Este caso evidencia una brecha regulatoria concreta: los marcos legales vigentes sobre protección de datos y uso de IA no contemplan con claridad la extracción automatizada y masiva de información de comportamiento humano en espacios físicos. Para cualquier organización que gestione infraestructura digital con datos de afluencia o movilidad, la pregunta ya no es si este tipo de operaciones ocurren, sino con qué frecuencia y bajo qué propósito.