¿Estás haciendo fuzzing? En la era en la que modelos de lenguaje grande generan gran parte del código, la técnica de fuzzing nunca ha sido tan crítica. Para 2025 se estima que casi la mitad del código en proyectos asistidos por IA será generado por LLMs y actualmente alrededor del 63% de los desarrolladores usan herramientas de IA a diario. Hemos adoptado los beneficios de productividad sin actualizar nuestras prácticas de prueba, y eso crea una brecha de seguridad clara.

Los datos hablan por sí solos. Un fuzzer potenciado por IA de Google encontró una vulnerabilidad en OpenSSL que llevaba 20 años sin detectarse. Otro sistema basado en IA descubrió un fallo en SQLite que 150 horas de CPU de fuzzing tradicional no pudieron encontrar. Estas no son excepciones: OSS-Fuzz ha identificado más de 13 000 vulnerabilidades en más de 1 000 proyectos y varias vulnerabilidades detectadas mediante fuzzing mejorado con IA resultaron inalcanzables con harnesses escritos por humanos.

¿Por qué importa esto? El código generado por IA tiende a romper las expectativas humanas. Los desarrolladores crean tests basados en supuestos cognitivos sobre cómo debería comportarse el código; la IA puede producir rutas, combinaciones de entrada y patrones que no encajan en esos supuestos. El fuzzing automatizado es la técnica que no depende de supuestos humanos porque explora programas con entradas inesperadas y técnicas dirigidas por cobertura, gramáticas o modelos de aprendizaje.

Qué funciona en la práctica

Integrar fuzzing automatizado en pipelines CI/CD: ejecutar fuzzers continuamente sobre componentes críticos y sobre el código generado por IA desde las primeras etapas del desarrollo. Usar fuzzers guiados por cobertura para descubrir estados raros, fuzzers basados en gramáticas para protocolos y formatos, y técnicas diferenciales para comparar implementaciones. Complementar con análisis estático y pruebas de integración, pero no sustituir el fuzzing por pruebas manuales exclusivas.

Buenas prácticas operativas

- Mantener corpus de semillas representativos y ampliarlos automáticamente con entradas generadas por IA. - Instrumentar builds para medir cobertura y priorizar hallazgos. - Registrar y reproducir fallos con harnesses generados automáticamente. - Ejecutar campañas de fuzzing en entornos cloud escalables para reducir tiempo de CPU y coste. - Enseñar a modelos generativos a producir casos de prueba que maximicen la cobertura.

Herramientas y coste

Muchas herramientas son gratuitas o de código abierto y pueden integrarse con pipelines existentes. La inversión real es en automatización y en adaptar los procesos de QA y DevOps para que el fuzzing sea una parte inherente del ciclo de vida. A largo plazo el coste de integración queda amortizado con la reducción de vulnerabilidades críticas en producción.

Qué puede hacer tu organización hoy

- Empezar por auditar las áreas con mayor exposición: parsers, deserializadores, bibliotecas externas y componentes expuestos. - Añadir sesiones de fuzzing a la integración continua para todo código nuevo, incluyendo código generado por IA. - Formar equipos de desarrollo y QA en técnicas modernas de fuzzing y en cómo interpretar resultados. - Colaborar con equipos de ciberseguridad para priorizar y mitigar hallazgos rápidamente.

En Q2BSTUDIO trabajamos con clientes para adaptar estas prácticas a entornos reales. Somos una empresa de desarrollo de software que ofrece aplicaciones a medida y software a medida, especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad, además de servicios cloud AWS y Azure, servicios de inteligencia de negocio y soluciones como agentes IA y Power BI para empresas. Si necesitas integrar fuzzing automatizado en tu ciclo de desarrollo o auditar la seguridad de código generado por IA, contamos con experiencia práctica y soluciones a medida.

Puedes conocer nuestras soluciones de inteligencia artificial visitando soluciones de inteligencia artificial o explorar nuestros servicios de protección y pruebas avanzadas en servicios de ciberseguridad y pentesting. También desarrollamos aplicaciones empresariales y automatizaciones que combinan IA para empresas con prácticas de seguridad integradas y despliegue en la nube.

Conclusión

El fuzzing no es una moda pasajera: es una respuesta técnica necesaria al cambio que introduce la generación automática de código. Adoptarlo de forma automatizada, temprana y continua es la mejor manera de mitigar riesgos vinculados a la inteligencia artificial en el desarrollo de software. En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a diseñar pipelines seguros y escalables, integrando fuzzing, pruebas automatizadas, servicios cloud y herramientas de inteligencia de negocio como Power BI para que tu software a medida sea también seguro y fiable.

Si quieres iniciar una auditoría, una integración de fuzzing en CI/CD o una estrategia completa de seguridad para proyectos con IA, contacta con nuestro equipo y conversemos la mejor ruta para tu organización.