Un grupo de investigadores independientes ha localizado lo que describen como una «flota de agentes de IA» corriendo aparentemente en infraestructura de Tencent y consultando de forma sistemática el servicio de mapas de Alibaba, Amap. Los hallazgos preliminares se publicaron el domingo 4 de octubre. Lo recoge Russell Brandom en TechCrunch.La investigación está en curso y los detalles son limitados. Lo que los investigadores sí pueden confirmar: los agentes realizaban búsquedas de rutas y entradas a lugares públicos —un parque, un zoo y un hospital—, y su comportamiento sugiere que trataban de sortear las restricciones de la API de Alibaba en lugar de hacer algo más nefasto.¿Qué descubrieron y qué hace esta «flota» exactamente?Los agentes se identificaron mediante un método que empieza a convertirse en estándar para rastrear actividad autónoma en internet: monitorizar el tráfico al servicio de escaneo de dominios URLquery. Los agentes de IA utilizan frecuentemente URLquery para cargar sitios web a los que no pueden acceder directamente, dejando un rastro de su actividad que los investigadores pueden analizar.Los agentes localizados en esta ocasión consultaban rutas y direcciones en Amap buscando acceso a diferentes entradas de instalaciones públicas en China. El comportamiento detectado consistía en eludir las reglas de la API de Alibaba —que limitan el tipo y volumen de consultas que puede hacer un mismo cliente— sin aparente objetivo ulterior.El término que usan los investigadores es relevante: prefieren «flota» a «enjambre». Un enjambre implica coordinación entre agentes; una flota es despliegue masivo de agentes en paralelo sobre el mismo tipo de tarea, sin evidencia de comunicación entre ellos. La distinción importa porque una flota es más fácil de escalar pero también más fácil de detectar: los patrones son repetibles y reconocibles.¿Cómo se detectan estas flotas? La técnica de URLquery como cámara de vigilancia de la redURLquery funciona como un escáner de tráfico web que registra qué dominios y servicios reciben consultas desde qué fuentes. No es una herramienta diseñada para vigilar agentes de IA —es una utilidad de seguridad para detectar sitios sospechosos— pero ha resultado ser involuntariamente un registro de actividad agentica.La misma técnica reveló, según el propio artículo de TechCrunch, la actividad de agentes de OpenAI durante meses antes del incidente de Hugging Face: agentes que escaneaban bases de datos online en busca de hechos obscuros. En ese caso, la actividad resultó preceder al mayor incidente de seguridad en infraestructura de IA de 2026.Lo que hace a los agentes detectables por URLquery es precisamente que no intentan ocultarse. Utilizan las mismas técnicas de acceso una y otra vez, sin rotación de IPs ni ofuscación. Eso puede ser negligencia, eficiencia o simplemente que nadie esperaba que alguien estuviera mirando.¿Qué significa que agentes chinos mapeen infraestructura pública en China?La interpretación más moderada —y la que los propios investigadores adoptan— es que estos agentes tienen una tarea específica: recopilar datos de localización de entradas a instalaciones públicas, probablemente para entrenar un sistema de navegación o para alimentar un servicio que requiere esa granularidad geográfica. Amap es el equivalente chino de Google Maps, con restricciones de API que limitan el acceso masivo automatizado.La interpretación más preocupante es que estamos viendo la infraestructura de reconocimiento automatizado de instalaciones que podría tener usos más sensibles. Un parque, un zoo y un hospital son objetivos benignos. El mismo método puede aplicarse a comisarías, instalaciones militares o infraestructura crítica.La campaña de influencia con agentes autónomos documentada en septiembre de 2026 mostró que los actores estatales ya usan agentes de IA para campañas de influencia a escala. La diferencia con lo detectado aquí es el objetivo: influencia pública versus mapeo físico. Lo que comparten es la arquitectura: muchos agentes paralelos, sin coordinación visible, operando en infraestructura de una empresa privada.¿Por qué Tencent y Alibaba? La rivalidad interna china como vector de actividad agenticaAunque la cobertura occidental tiende a enmarcar estos hallazgos como una amenaza de «agentes chinos», la lectura más probable en este caso específico es otra: una empresa china usando infraestructura de un rival chino para recopilar datos de otro rival chino. Tencent y Alibaba son competidores directos en pagos, cloud, mapas y logística. Que una flota de agentes corriendo en infraestructura de Tencent esté consultando el servicio de mapas de Alibaba no es necesariamente un ataque externo —puede ser una operación de inteligencia competitiva doméstica.Las empresas chinas de tecnología han tenido históricamente acceso fluido a los datos de sus rivales a través del uso intensivo de APIs públicas y servicios de terceros. La diferencia con lo detectado ahora es la escala: una flota de agentes paralelos puede acumular datos de mapas a una velocidad que ningún equipo humano podría igualar, y hacerlo de forma distribuida que complica la detección por parte de Alibaba.Esto no hace el hallazgo menos relevante para observadores externos. Las mismas técnicas de despliegue masivo de agentes autónomos sobre servicios de terceros pueden aplicarse a cualquier objetivo. La capacidad de Tencent —o de quien usa su infraestructura— para desplegar esta escala de actividad agentica sin que se detectara durante tiempo desconocido es la señal que importa.Este hallazgo forma una imagen coherente con la actividad agentica documentada en los últimos meses: los agentes autónomos se han vuelto una infraestructura de recopilación de datos tan ubicua que los investigadores han tenido que construir un sistema de monitorización propio para seguirles el rastro. La pregunta que nadie está respondiendo todavía es cuántas flotas similares operan sin que nadie las haya detectado.Lo que hace que este hallazgo tenga resonancia más allá de sus detalles técnicos es el contexto en el que se produce. A pocas semanas de que los investigadores documentaran cómo OpenAI apostó a construir su propia infraestructura de chips en 2026, la carrera por el control de la infraestructura de IA incluye también el control del flujo de datos que alimenta a los modelos. Una flota de agentes que mapea datos de localización de infraestructura pública puede estar contribuyendo al entrenamiento de modelos que en 18 meses serán comercialmente competitivos.Los investigadores siguen monitorizando. Por ahora, el hallazgo más relevante no es lo que hacen estos agentes sino el hecho de que están ahí, son detectables y llevan tiempo operando sin que nadie lo hubiera reportado antes de esta semana.La noticia Investigadores rastrean agentes de IA chinos que mapean el servicio de mapas de Alibaba desde la infraestructura de Tencent fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.