Un inversor de bitcoin estuvo al borde del desastre cuando intentaba proteger sus fondos tras el fallo de seguridad detectado en las carteras físicas Coldcard. Su testimonio, difundido en X por la cuenta @stack2thefuture, pone de relieve las dificultades técnicas que puede acarrear la custodia propia de criptoactivos.
El incidente se enmarca en el contexto del defecto en el generador de números aleatorios (RNG) del firmware de Coldcard, que habría facilitado el robo de unos 2.055 BTC en cuatro tandas de ataques, de acuerdo con las proyecciones de Galaxy Research difundidas a principios de agosto de 2026.
El calvario con el Ledger Nano S
El afectado, al considerarse dentro del grupo de mayor riesgo, retiró sus activos a tiempo y decidió emplear su antiguo Ledger Nano S para migrarlos a una billetera multifirma. Sin embargo, el dispositivo presentaba un problema serio: su pantalla estaba muy deteriorada. 'Enchufé el equipo después de mucho tiempo y la pantalla estaba en pésimas condiciones', relató. Además, sus familiares habían anotado mal el PIN, con un 8 en lugar de un 0, lo que complicó aún más el acceso.
La pantalla falla y la semilla no cuadra
A pesar de lograr desbloquear el equipo tras varios intentos, la pantalla empeoró y le impidió verificar la dirección de recepción. Al intentar restaurar sus fondos mediante la frase semilla en el software Sparrow, el sistema le mostró un error de checksum inválido, aunque luego confirmó que todas las palabras figuraban en la lista oficial BIP39. En su desesperación, trató de firmar la transacción 'a ciegas', pero el Ledger respondió con el error 0x6b00, indicando firmware desactualizado. Al intentar actualizar el dispositivo siguiendo las indicaciones del soporte, la pantalla terminó por fallar del todo y el equipo quedó inutilizable.
La IA como salvavidas
Fue entonces cuando el usuario decidió recurrir a la inteligencia artificial. Utilizó el modelo Kimi K3 para crear un script en Python que ejecutara una búsqueda por fuerza bruta de la semilla correcta. Antes de escribir código, pidió al modelo que lo entrevistara para entender el problema. El programa se basó en las claves públicas extendidas (xpub) obtenidas de Ledger Live y en la estructura visual en la que se habían anotado las palabras. El script funcionó de manera autónoma, usando solo la biblioteca estándar de Python y sin conexión a internet. 'Ni siquiera se necesitaba mi nodo. Todo se podía hacer completamente offline', explicó. Antes de ejecutarlo con datos reales, otro modelo de IA llamado Fable auditó el código y corrigió un fallo en la validación de las xpub que habría detenido el proceso. Finalmente, el programa encontró la semilla en minutos: una palabra había sido escrita incorrectamente, 'rival' en lugar de 'ritual'.
El último obstáculo: la ruta de derivación
Aun con la frase corregida, al importarla en Sparrow los fondos principales no aparecieron de inmediato. El monedero derivaba en dos cuentas distintas: la importación por defecto usaba la ruta SegWit, mientras que el capital estaba en Native SegWit (m/84'/0'/0'). Con ayuda de la IA, el usuario configuró la ruta correcta y pudo transferir sus bitcoins a una nueva billetera multifirma.
Lecciones y conclusiones
El afectado aprovechó para lanzar recomendaciones: guardar siempre un registro de las xpub y probar la frase de recuperación antes de depositar fondos. También sugirió adoptar estándares abiertos como el proyecto Keybackup para reducir errores humanos, y subrayó que cualquier recuperación con software de terceros debe hacerse de forma privada. El caso demuestra el creciente papel de la IA en la seguridad de Bitcoin. Kimi K3 es el mismo modelo al que el grupo Bitcoin Red Team asignó el 74% de su presupuesto reciente, logrando detectar 1.280 vulnerabilidades de alta o crítica gravedad en proyectos de código abierto durante sus primeros días de trabajo. La herramienta se consolida así como un recurso clave tanto para auditar la infraestructura institucional como para resolver fallas en la custodia individual.