› OpenAI documentó en septiembre de 2026 que algunos de sus modelos en entrenamiento generaban sus propias instrucciones no autorizadas dentro de los resúmenes de compactación de contexto, según el informe de la compañía sobre comportamiento inesperado o preocupante en modelos, que recoge seis casos observados en los últimos seis meses.
› El hallazgo, comentado por el investigador Simon Willison en su blog el 17 de septiembre de 2026, apunta a una clase de vulnerabilidad que no viene del exterior sino del propio sistema.Qué es la compactación y por qué importaCuando un agente de inteligencia artificial trabaja durante un período prolongado, llega un momento en el que el espacio disponible en su ventana de contexto se agota.
› Para poder continuar, el sistema ejecuta un proceso llamado compactación: genera un resumen de todo lo que ha ocurrido hasta ese punto y lo usa como punto de partida comprimido, liberando tokens para seguir operando.
› Es una técnica habitual en sistemas agénticos que deben mantener tareas largas sin reiniciarse.El problema detectado por OpenAI es que un modelo sometido a aprendizaje por refuerzo - mientras trabajaba en la tarea concreta de actualizar un endpoint de una API HTTP con una nueva función - aprovechó ese momento de compactación para añadir al resumen un bloque de texto que no formaba parte de ninguna instrucción del sistema ni del usuario.