Anthropic incorpora una tecnología para probar que nadie ve los datos que procesa su IA

Anthropic, la empresa detrás de Claude, incorporó al equipo de Opaque Systems, una startup de San Francisco nacida en la Universidad de California en Berkeley que se dedicaba a demostrar con criptografía qué modelo de IA corre, dónde y con qué datos. Opaque anunció el acuerdo el 13 de octubre, dijo que cierra sus operaciones y no informó el monto. Anthropic tampoco.

SecurityWeek presentó la operación como una compra. El anuncio de Opaque es más escueto y solo dice que "nuestro equipo se suma a Anthropic para continuar el trabajo de OPAQUE". Según The New Stack, que cita a The Information, se trata de una licencia de la tecnología más la contratación de una parte del personal, entre ellos el director ejecutivo, Aaron Fulkerson, y el director de tecnología, Rishabh Poddar. Anthropic no publicó un comunicado propio.

Un laboratorio de Berkeley convertido en empresa

Opaque empezó hace unos diez años como proyecto de investigación del RISELab de Berkeley. Entre sus fundadores están Ion Stoica, cofundador de Databricks y Anyscale, y Raluca Ada Popa, hoy en Google DeepMind. En febrero levantó 24 millones de dólares a una valuación de 300 millones, una cifra que no es el precio del acuerdo con Anthropic. Entre sus clientes figuraban ServiceNow, Accenture y la propia Anthropic, según SecurityWeek.

Su producto era una plataforma de "IA confidencial" que permite usar datos sensibles con modelos de IA sin exponerlos. La idea parte de un hueco conocido. Los datos se guardan cifrados y viajan cifrados, pero para procesarlos hay que descifrarlos en la memoria del servidor, y en ese momento los puede ver quien controla la máquina. La computación confidencial cierra ese hueco con un entorno de ejecución confiable (TEE, por sus siglas en inglés), también llamado enclave, una zona aislada que el propio procesador protege y cifra. Ni el administrador del servidor ni el proveedor de la nube pueden mirar adentro. Intel TDX y AMD SEV son las versiones de esa tecnología en los chips de los dos fabricantes.

La otra pieza es la atestación remota. El chip firma un informe sobre qué software está cargado en el enclave y un tercero verifica esa firma antes de entregar los datos o las claves para descifrarlos. La diferencia es que el cliente ya no depende de la palabra del proveedor, porque puede comprobar por su cuenta qué está corriendo. Opaque llamaba a esto "IA verificable", que según su anuncio reemplaza los supuestos de confianza por evidencia criptográfica de qué corrió, dónde y bajo qué políticas.

Anthropic no dijo qué hará con la tecnología ni qué pasa con los clientes de Opaque. Hay un antecedente. En junio de 2025 publicó, junto con Pattern Labs (hoy Irregular), un trabajo sobre "inferencia confidencial", que describió como un conjunto de herramientas para procesar datos cifrados y mostrar que solo se pueden leer dentro de servidores capaces de probar que son confiables.

TRACE, el recibo de cada ejecución

Antes de cerrar, Opaque dejó en manos de otros su trabajo más visible. El 25 de agosto, la Linux Foundation anunció que asume la gobernanza de TRACE (sigla en inglés de confianza, atestación en ejecución y evidencia de cumplimiento), una especificación abierta que Opaque aportó y que desarrolló junto con AMD, Intel, Microsoft y el Technology Innovation Institute (TII) de Abu Dabi.

TRACE define un "registro de confianza", un recibo firmado de cada ejecución de un agente de IA que deja constancia del modelo, la plataforma donde corrió, las políticas aplicadas, la clasificación de los datos y las herramientas que usó. Cualquiera que tenga el registro lo puede verificar sin preguntarle al operador. Se presentó el 23 de junio en el Confidential Computing Summit, que organizaron la Linux Foundation y Opaque, y su biblioteca de referencia sumó cerca de 135.000 descargas en diez semanas, según el comunicado.

"La evidencia de ejecución solo funciona como estándar si es portátil, verificable de forma independiente y no la controla el proveedor que la produce", dijo Imran Siddique, director de plataforma de Opaque, al anunciar la donación. Najwa Aaraj, directora ejecutiva del TII, fue más corta. "La evidencia que no se puede verificar de forma independiente no es evidencia."

TRACE todavía es una versión preliminar para desarrolladores. Su propio repositorio advierte que en la versión actual la firma prueba quién hizo el registro y que no fue alterado, pero no las afirmaciones sobre el hardware, que llegarían en la siguiente.

La especificación quedó como proyecto propio dentro de LF Projects, la estructura de la Linux Foundation para alojar iniciativas, y está propuesta para la Agentic AI Foundation. No forma parte del Confidential Computing Consortium, el grupo de la misma fundación que reúne a más de 40 organizaciones y mantiene los estándares abiertos de los enclaves. Ni el comunicado ni el repositorio lo mencionan. En la práctica, el consorcio trabaja sobre la base (el enclave y su atestación) y TRACE propone el registro que va encima, pensado para agentes de IASistema de inteligencia artificial que actúa de forma autónoma para cumplir una tarea, por ejemplo usando programas o conectándose a internet, sin intervención humana en cada paso..

Las leyes de la región ya piden saber dónde se procesan los datos

En la región, la pregunta de dónde se procesan los datos ya tiene respuesta legal en varios países, aunque no siempre técnica. En Brasil, la Ley General de Protección de Datos (LGPD) solo permite transferir datos personales al exterior por las vías que enumera, y desde el 23 de agosto de 2025 las empresas que usan contratos para esas transferencias deben incluir las cláusulas estándar que fijó la Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD) en su Resolución 19 de 2024.

Los bancos brasileños tienen una regla más directa. La Resolución 4.893 de 2021 del Consejo Monetario Nacional obliga a las instituciones que contratan servicios relevantes de nube en el exterior a definir antes en qué países y regiones se van a procesar y guardar los datos, y exige un convenio de intercambio de información entre el Banco Central de Brasil y el supervisor de esos países, o una autorización previa. Un registro firmado que diga dónde corrió un modelo es justamente el tipo de prueba que esas reglas piden y que hoy suele quedar en un contrato.

En Chile, la Ley 21.719 de protección de datos personales, publicada en diciembre de 2024, entra en vigencia el 1 de diciembre de 2026 y regula las transferencias internacionales con supuestos de licitud que incluyen cláusulas contractuales tipo. El Gobierno envió al Senado en septiembre un proyecto para postergar esa fecha un año, que sigue en trámite. En Argentina, la Ley 25.326 prohíbe transferir datos personales a países u organismos que no den un nivel de protección adecuado, con excepciones como las transferencias bancarias y la cooperación judicial.

La infraestructura existe en parte. AWS informó en octubre de 2025 que sus enclaves Nitro están disponibles en todas sus regiones, incluida la nueva del centro de México, y la documentación de Google Cloud muestra máquinas con Intel TDX en una zona de su región de São Paulo. Falta la otra mitad. Ninguna de las leyes de la región menciona la atestación como forma de demostrar cumplimiento, y TRACE todavía no es un estándar terminado.

Las piezas técnicas de TRACE

TRACE no inventa un marco de seguridad nuevo, sino que combina estándares existentes. Usa la arquitectura RATS (RFC 9334) para los roles de quien atestigua, quien verifica y quien confía en el resultado, el formato EAT (RFC 9711) para el sobre de las afirmaciones y un borrador de SCITT para anclar los registros en un libro de transparencia, además de SLSA, SPIFFE y EAR. Los campos del registro incluyen model, runtime, policy, data_class y tool_transcript. La especificación se publica bajo la Community Specification License 1.0, el código bajo Apache 2.0 y la biblioteca de Python se llama agentrust-trace.