Inicio Blog Página 10

Canva IA

Diseño con IA

Modelo: Freemium

Canva IA es el conjunto de funciones de inteligencia artificial integradas en Canva, la plataforma de diseño en línea más usada del mundo, agrupadas bajo la marca Magic Studio. No es una herramienta aparte: la IA aparece dentro del editor habitual para generar imágenes desde texto (Dream Lab y Magic Media), redactar y traducir textos (Magic Write), borrar o sustituir elementos de una foto (Magic Eraser y Magic Edit), ampliar imágenes, convertir un diseño en otro formato o crear presentaciones completas a partir de una frase.

Su gran ventaja es la integración: el resultado generado cae directamente sobre el lienzo, listo para combinarse con los millones de plantillas y recursos de la plataforma, sin conocimientos técnicos. La compra de Leonardo en 2024 ha reforzado el motor de imagen, y Canva presume de que cientos de millones de personas usan ya estas funciones cada mes.

El plan gratuito incluye un cupo mensual reducido de usos de IA, suficiente para probar pero escaso para trabajar. Canva Pro, por suscripción mensual, multiplica ese cupo con créditos compartidos entre todas las funciones de IA, que no se acumulan de un mes a otro ni pueden ampliarse sueltos: para más volumen hay que saltar al plan Teams.

Para diseño rápido de redes sociales, carteles o presentaciones es difícil de batir por comodidad. Quien busque control fino sobre la generación de imágenes encontrará resultados más potentes en herramientas especializadas como Midjourney o Adobe Firefly; Canva IA prima la rapidez sobre la excelencia visual.

Dirección: canva.com

Vibe Coding: cuando la velocidad supera a la seguridad

0

Hasta no hace mucho escribir código implicaba horas de esfuerzo manual. Hoy, una simple instrucción puede hacer el mismo trabajo en segundos.

El “vibe coding” -donde los desarrolladores piden a la IA que genere código–  ha crecido en popularidad en los últimos meses. Para muchos, el atractivo es innegable. Lanzamientos más rápidos, mayor eficiencia y la capacidad de innovar a gran velocidad. Pero a medida que delegamos ese proceso a las máquinas, las implicaciones van mucho más allá de la productividad. Porque el código no es solo una funcionalidad, es una vulnerabilidad en potencia.

Si aumenta el código generado por IA, también lo hace el volumen de brechas que pueden afectar a una organización. Lo que antes podía ser un error humano, ahora puede generarse de forma sistemática y a escala.

Según estudios de Armis Labs, el 100 % de los principales modelos generativos de IA no lograron producir código seguro, en una variedad de escenarios de desarrollo. Incluso Gemini y Claude generaron resultados vulnerables en más del 30 % de los casos, mostrando brechas en áreas como la autenticación, el manejo de archivos y la gestión de memoria.

Pero el riesgo no está solo en el propio código. A medida que los componentes generados por IA y de terceros se integran más profundamente en los flujos de trabajo, las organizaciones dependen de resultados que no han validado completamente.

Esto genera una ruptura entre la seguridad percibida y la real. El 77% de las organizaciones confía en la integridad del código de terceros en sus aplicaciones más críticas, mientras que la misma proporción cree que el código asistido por IA es revisado exhaustivamente en busca de vulnerabilidades de alta gravedad, a pesar de que muchas carecen de una visibilidad completa sobre cómo se produce o evalúa este código.

Las preocupaciones siguen siendo altas en torno a la fiabilidad de los modelos; desde alucinaciones en grandes modelos de lenguaje hasta errores de automatización que son difíciles de detectar. Incluso los grandes proveedores de cloud han sufrido incidentes relacionados con vulnerabilidades de codificación que podrían haber desencadenado en una interrupción generalizada de sus servicios.

Por lo tanto, el código se está generando más rápido de lo que puede verificarse. Cada función, integración o dependencia generada supone una posible vía de explotación por los atacantes. Además, la conectividad entre aplicaciones, entornos y cadenas de suministro puede crear una amplia red de riesgos cada vez más difícil de mapear y comprender.

Aquí es donde los enfoques tradicionales de seguridad de aplicaciones se quedan cortos. Los modelos heredados de AppSec se pensaron para un desarrollo más lento y predecible, donde el código se solía escribir, revisar e implementar en etapas controladas. Sin embargo, el desarrollo nativo de IA presenta una generación continua, una iteración rápida y un volumen de código en constante crecimiento.

Actualmente los equipos de seguridad gestionan los problemas aislados, aunque el riesgo siga aumentando en la cadena de suministro de software. En lugar de centrarse en escanear cada posible fallo, las organizaciones necesitan entender qué vulnerabilidades son prioritarias. Esto implica conocer qué áreas tienen más probabilidades de ser explotadas, qué sistemas quedarían afectados y cómo. La seguridad de aplicaciones debe evolucionar desde el simple escaneo hacia una verdadera gestión de la exposición cibernética, para comprender su contexto y su impacto empresarial.

Este cambio se está volviendo cada vez más urgente, ya que el código generado por la IA continúa creciendo. Las herramientas tradicionales ya tienen dificultades para seguir este ritmo, por lo que las organizaciones deben avanzar hacia una comprensión más contextual, que refleje cómo se desarrolla y despliega el software.

En definitiva, el verdadero desafío al que se enfrentan los equipos de seguridad no es sólo el número de vulnerabilidades, sino también cómo se relacionan las aplicaciones, los componentes y sus entornos. Lo esencial es saber si las organizaciones pueden confiar en las máquinas que escriben su código, y también cómo gestionan el riesgo de forma integral. En este nuevo panorama, la seguridad se basa en comprender dónde existe la exposición y qué impacto tiene en el negocio.

La fotografía que ilustra esta noticia pertenece a Daniil Komov y ha sido publicada en Unsplash

España aprueba el proyecto de ley de Inteligencia Artificial: ética y control humano

0

El Consejo de Ministros ha dado luz verde al proyecto de Ley Orgánica para el buen uso y la gobernanza de la inteligencia artificial, un paso que sitúa a España al frente de la regulación tecnológica europea pero que aún deberá tramitarse y aprobarse en las Cortes. Este texto, aprobado el 26 de mayo de 2026, no solo adapta el reglamento de la Unión Europea al marco nacional, sino que introduce medidas pioneras para proteger a los ciudadanos en entornos digitales cada vez más complejos.

El texto legal establece la obligatoriedad de una supervisión humana constante sobre los algoritmos, prohibiendo taxativamente prácticas como la creación de pornografía no consentida o la manipulación mediante técnicas imperceptibles. Con esta decisión, el Gobierno busca despejar la incertidumbre jurídica de las empresas mientras garantiza que la innovación no pase por encima de los derechos fundamentales. En un momento en el que la IA generativa está transformando el mercado laboral y la interacción social, España se dota de un cuerpo sancionador y de supervisión, liderado por la Agencia de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA), para asegurar que el desarrollo de estas herramientas sea siempre ético, transparente y beneficioso para el conjunto de la sociedad.

¿En qué consiste la nueva regulación de la IA?

La nueva ley es el instrumento jurídico con el que España integra el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (RIA), en vigor desde agosto de 2024, dentro de su propio ordenamiento. Según ha explicado el ministro para la Transformación Digital y de la Función Pública, Óscar López, la normativa huye de la idea de que la regulación frena la innovación; al contrario, propone que una tecnología segura genera un mercado más sólido y confiable para todos.

El pilar central de esta ley es la clasificación de los sistemas de IA según su nivel de riesgo. No todos los algoritmos son iguales ni reciben el mismo trato. La norma identifica sistemas con un riesgo inaceptable, que quedan prohibidos, y sistemas de alto riesgo, que deberán cumplir con requisitos muy estrictos antes de salir al mercado. Entre estas obligaciones destaca la supervisión humana obligatoria, asegurando que ninguna decisión crítica que afecte a la vida de una persona sea tomada exclusivamente por una máquina sin revisión alguna.

Para velar por el cumplimiento de estas reglas, se consolida la Agencia de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA), con sede en A Coruña. Este organismo será el encargado de supervisar los sistemas que no estén bajo una regulación sectorial previa, actuando como el principal guardián de nuestros derechos frente a posibles sesgos o abusos algorítmicos. Otros entes, como el Banco de España o la Agencia Española de Protección de Datos, también mantendrán competencias en sus respectivas áreas de especialización.

¿Por qué es importante y qué cambia para los usuarios?

Esta ley afecta directamente a la seguridad de lo que consumimos y cómo interactuamos en internet. Uno de los puntos más relevantes es la prohibición de sistemas que utilicen técnicas subliminales para manipular nuestras decisiones sin que nos demos cuenta. Esto incluye, por ejemplo, sonidos o imágenes imperceptibles que podrían incitar a una persona a realizar compras compulsivas o a desarrollar adicciones en plataformas de juego online.

Asimismo, la ley pone especial énfasis en la protección de los colectivos más vulnerables. Se prohíbe el uso de IA que explote debilidades relacionadas con la edad, la discapacidad o la situación socioeconómica. Un caso concreto que la norma quiere evitar es el de juguetes inteligentes que, mediante conversaciones con niños, puedan incitarlos a realizar retos peligrosos. También se veta la puntuación social, evitando que se califique a los ciudadanos por su comportamiento personal para concederles o denegarles servicios básicos como préstamos.

En el ámbito de la privacidad y el respeto personal, hay dos novedades clave impulsadas por la delegación española en Bruselas:

  • La prohibición total de generar deepfakes sexuales, es decir, suplantaciones de identidad con fines pornográficos sin consentimiento de la víctima.
  • La erradicación de sistemas que generen pornografía infantil mediante inteligencia artificial.
  • El veto a la clasificación biométrica por raza, religión u orientación sexual, así como a los sistemas que intenten detectar emociones en el trabajo o centros educativos.

Para quienes incumplan estas normas, el régimen sancionador es contundente. Las multas pueden alcanzar los 35 millones de euros o el 7 por ciento del volumen de negocio mundial de la empresa responsable, garantizando que el coste de saltarse la ley sea superior a cualquier posible beneficio económico.

Contexto y liderazgo tecnológico en España

España no parte de cero en este terreno. De hecho, el país se ha posicionado favorablemente en informes de instituciones como la Universidad de Stanford o Microsoft, que lo sitúan como un entorno avanzado en la adopción de estas tecnologías. El Gobierno ya ha invertido cerca de 1.500 millones de euros en su Estrategia Nacional de IA, que incluye proyectos como ALIA, un modelo de lenguaje público y abierto desarrollado en español y lenguas cooficiales.

Además, la Administración Pública quiere dar ejemplo de transparencia. La ley introduce la creación de un inventario de sistemas de IA utilizados en procedimientos administrativos y la figura del delegado de IA. Este profesional será el responsable de coordinar que cada algoritmo utilizado por el Estado cumpla con los estándares éticos y legales requeridos. Puedes encontrar más detalles sobre estas iniciativas en la web oficial de La Moncloa.

Otro elemento fundamental para las empresas es la creación de los llamados sandboxes o entornos controlados de pruebas. Son espacios donde las compañías pueden probar sus innovaciones bajo la mirada de los reguladores antes de lanzarlas al mercado. Esto permite que los desarrolladores identifiquen riesgos prematuros y se aseguren de que su tecnología es legal sin enfrentarse a sanciones inmediatas desde el primer día.

¿Qué significa esto para el futuro?

La aprobación de este proyecto de ley marca el inicio de una nueva etapa donde la tecnología y el humanismo deben caminar de la mano. No se trata de poner puertas al campo, sino de establecer un vallado seguro que proteja lo que más valoramos: nuestra libertad y privacidad. El objetivo es que España sea un lugar donde las empresas quieran innovar porque saben que cuentan con reglas claras y estables, y donde los ciudadanos puedan usar servicios inteligentes sin miedo a ser manipulados o discriminados por un código invisible.

Lo que viene ahora es un proceso de adaptación para el sector privado y una vigilancia constante por parte de la AESIA. En un futuro donde la inteligencia artificial será cada vez más cotidiana, tener una base legal sólida es la mejor garantía para que estos avances sirvan para investigar enfermedades o prevenir catástrofes, y no para erosionar los cimientos de nuestra convivencia democrática.

Expertos piden a EE. UU. liberar la IA Mythos de Anthropic por seguridad

0

La tensión entre la seguridad nacional y el avance de la inteligencia artificial ha alcanzado un nuevo punto crítico. El pasado 14 de junio, una coalición de más de 120 líderes técnicos y ejecutivos de ciberseguridad envió una carta abierta dirigida a las autoridades de Estados Unidos, exigiendo el levantamiento de las restricciones de exportación sobre los modelos de lenguaje Fable y Mythos de la empresa Anthropic. Esta reacción surge después de que el Gobierno ordenara suspender el acceso a estas herramientas para cualquier ciudadano extranjero, argumentando riesgos potenciales en su capacidad para generar ataques cibernéticos.

Sin embargo, los firmantes, entre los que figuran nombres de la talla de Bruce Schneier o Alex Stamos, advierten que limitar estas tecnologías es una medida peligrosa. Según explican, estas herramientas son fundamentales para que los defensores identifiquen y corrijan vulnerabilidades en el código antes de que sean explotadas por actores malintencionados. El conflicto pone de relieve un dilema fundamental, si se restringe el acceso a la mejor tecnología defensiva bajo el pretexto de la seguridad, se corre el riesgo de dejar a las empresas y gobiernos vulnerables frente a adversarios que ya utilizan capacidades similares.

¿Qué son los modelos Mythos y Fable y por qué están restringidos?

Los modelos Mythos y Fable son las versiones más recientes y potentes de inteligencia artificial desarrolladas por la compañía Anthropic. Estos sistemas, lanzados oficialmente el pasado 9 de junio, pertenecen a la categoría de modelos de lenguaje de gran tamaño, diseñados para procesar y generar información compleja con una precisión superior. Al momento de su presentación, la empresa subrayó que había implementado salvaguardas avanzadas para evitar usos indebidos en campos sensibles como la química, la biología o la creación de exploits informáticos.

A pesar de estas medidas preventivas, el Departamento de Comercio de los Estados Unidos emitió una directiva de control de exportaciones apenas tres días después del lanzamiento. Esta orden obligó a la empresa a inhabilitar ciertos accesos a Mythos 5 y Fable 5 para cualquier persona que no posea la ciudadanía estadounidense, una restricción que afecta incluso a los propios empleados extranjeros de la tecnológica. El argumento oficial se basa en la capacidad de estos modelos para encontrar fallos en el software y facilitar la creación de código ofensivo, lo que el gobierno considera una amenaza para la infraestructura crítica.

El punto de discordia principal radica en si estas capacidades son realmente únicas. Mientras el gobierno sostiene que estas IAs ofrecen un avance desproporcionado que facilita el cibercrimen, los expertos de la industria afirman que modelos como GPT-5.5 de OpenAI o incluso modelos chinos de acceso abierto como Kimi K2.7 ya poseen habilidades comparables. Para la comunidad técnica, penalizar un modelo específico no detiene la amenaza, sino que limita las opciones de quienes trabajan para prevenirla.

El riesgo de dejar desprotegidos a los defensores digitales

La ciberseguridad moderna es, en esencia, una carrera armamentista de velocidad. Los expertos aseguran que es esencial proporcionar estas herramientas a los programadores y equipos de seguridad para que puedan revisar millones de líneas de código, tanto nuevas como antiguas, de forma más rápida que los atacantes. Al restringir el acceso a modelos como Mythos, se está privando a los especialistas de los mejores instrumentos disponibles para auditar sistemas y realizar pruebas de penetración, conocidas técnicamente como red-teaming.

La carta enviada a las autoridades subraya que la inteligencia artificial está reduciendo drásticamente la dificultad para encontrar errores en el software. Si los defensores no cuentan con el mismo nivel de tecnología que los atacantes, la brecha de seguridad se ensancha. Los firmantes destacan varias ideas. Insisten en que los modelos de Anthropic no son los únicos capaces de estas tareas, de modo que la restricción no elimina el riesgo global; recuerdan que las protecciones internas de Fable eran tan agresivas que en la comunidad técnica llegaron a bromear con su exceso de celo; alertan de que los modelos chinos de pesos abiertos van apenas unos meses por detrás de los mejores estadounidenses, así que los adversarios ya disponen de herramientas muy potentes; y concluyen que retirar esas capacidades a los profesionales de seguridad nacionales mientras los rivales externos avanzan sin trabas es, a su juicio, una estrategia peligrosa.

La preocupación de la industria es que esta acción cree incertidumbre en el mercado y ponga en riesgo el liderazgo tecnológico de Estados Unidos. Sin una justificación técnica clara que demuestre que estos modelos ofrecen una ventaja ofensiva única e inmanejable, la intervención gubernamental se percibe como un obstáculo para la innovación defensiva.

Conviene, no obstante, recoger la otra cara del debate. No todos en la comunidad de seguridad comparten la petición: hay analistas y responsables que defienden los controles de exportación sobre la IA de frontera precisamente por su «uplift», el salto de capacidad ofensiva que estos modelos podrían dar a un adversario. Desde esa óptica, tratarlos como tecnología sensible, al modo de otros bienes de doble uso, sería una herramienta legítima de seguridad nacional, aunque su eficacia real esté en discusión.

Hacia una regulación de la IA basada en la ciencia y la transparencia

El núcleo de la petición enviada al Secretario de Comercio Howard W. Lutnick y al Director Nacional de Ciberseguridad Sean Cairncross no es solo la liberación de un producto concreto, sino la demanda de un cambio en la forma en que se regula la inteligencia artificial. La comunidad técnica solicita que cualquier medida restrictiva futura se base en criterios claros y procesos abiertos. En el documento publicado por los expertos, se proponen cuatro pilares fundamentales para la gobernanza de la IA.

En primer lugar, las evaluaciones de riesgo deben estar fundamentadas en criterios científicos desarrollados en colaboración con la industria y el mundo académico. En segundo lugar, el proceso de creación de normas debe ser democrático y permitir la participación de los sectores afectados. Como tercer punto, la aplicación de estas reglas debe ser transparente y justa, otorgando tiempo suficiente a las empresas para corregir posibles problemas. Finalmente, las restricciones deben limitarse al mínimo necesario para garantizar la seguridad pública, evitando intervenciones excesivas que frenen el progreso.

Personalidades como Bruce Schneier y directivos de empresas de seguridad como Sophos o Socket han unido sus firmas para recalcar que el objetivo de la investigación en seguridad no es alcanzar un estado de invulnerabilidad absoluta, que es imposible, sino permitir una mejora continua. Prohibir la tecnología en lugar de perfeccionar sus salvaguardas se considera una respuesta simplista ante un problema complejo.

¿Qué significa esto para el futuro de la industria?

Lo que ocurra con los modelos de Anthropic sentará un precedente importante para el resto del sector. Si el gobierno mantiene su postura de restringir modelos basándose en capacidades que ya están presentes en el mercado global, otras empresas tecnológicas podrían enfrentarse a obstáculos similares en sus próximos lanzamientos. Esto no solo afectaría a la competitividad de las compañías estadounidenses, sino que también podría fragmentar el desarrollo de la inteligencia artificial bajo fronteras nacionales, algo difícil de sostener en un ecosistema digital globalizado.

Por ahora, se sabe que Anthropic está colaborando estrechamente con la Casa Blanca para intentar resolver esta situación y demostrar que sus modelos pueden utilizarse de forma segura. La meta es alcanzar un equilibrio donde la protección de las infraestructuras críticas no signifique renunciar a las herramientas más avanzadas para su propia defensa. La resolución de este conflicto determinará si la política de seguridad del futuro será una de muros y prohibiciones o una de transparencia y colaboración científica.

Cuando los universitarios abuchean a la IA, Microsoft responde

0

Brad Smith, presidente de Microsoft, ha publicado hoy un artículo sobre la relación entre la inteligencia artificial y las nuevas generaciones tras las recientes tensiones en campus universitarios estadounidenses. El post parte de un hecho simbólico: los abucheos de estudiantes graduados ante menciones a la IA, lo que Smith interpreta como una demanda de agencia humana y no como un rechazo a la tecnología per se.

Conviene recordar que el fenómeno no es anecdótico. Esta primavera, los abucheos interrumpieron varias ceremonias de graduación en cuanto se mencionaba la IA: al exconsejero delegado de Google, Eric Schmidt, lo abuchearon en la Universidad de Arizona, y a Gloria Caulfield, directiva de una inmobiliaria, en la Universidad de Florida Central, por defender que la IA era «la próxima revolución industrial», además del episodio de Princeton que cita el propio Smith.

Basándose en un estudio de difusión de Microsoft, que sitúa la adopción de la IA en EE. UU. en un 31,3%, Smith profundiza en el «efecto de las ciudades universitarias», donde el uso llega a triplicar la media nacional. Este análisis resulta vital para entender cómo el sector tecnológico debe reaccionar ante una generación que, aunque adopta la herramienta con rapidez, exige que el futuro sea determinado por las personas y no por las máquinas. Smith advierte a la industria que ha llegado el momento de «elevar el listón» de la responsabilidad corporativa para asegurar que la tecnología potencie el talento en lugar de simplemente sustituirlo.

Un análisis sobre la agencia humana y la adopción digital

El núcleo del análisis de Brad Smith se centra en la agencia humana, entendida como la capacidad de las personas para mantener el control sobre sus decisiones y su futuro frente a la automatización. Smith utiliza el ejemplo de los graduados de la Universidad de Princeton, quienes prefirieron chaquetas con etiquetas de 100 por cien humano para distanciarse de los diseños generados por algoritmos. Según el directivo, este gesto no es un rechazo a la innovación, sino un recordatorio de que las personas quieren tener voz en cómo y cuándo se utiliza la tecnología.

El análisis destaca que la inteligencia artificial se ha convertido en la nueva tecnología de propósito general. Este concepto económico describe herramientas que, de forma similar a la electricidad o la computación digital, terminan transformando todos los sectores de la sociedad. Sin embargo, Smith advierte que la difusión de estas tecnologías suele estar limitada por la velocidad del cambio humano y organizativo, más que por las capacidades técnicas del software.

Para Smith, la reacción de los jóvenes es una «llamada de atención» necesaria. El presidente de Microsoft sostiene que, históricamente, las generaciones más jóvenes han liderado la adopción digital, y los datos actuales confirman que esto se mantiene con la IA. No obstante, si precisamente los mayores usuarios de una herramienta comienzan a cuestionar su dirección ética, la industria tecnológica tiene la obligación de detenerse a escuchar.

¿Por qué importa el enfoque de Smith en este momento?

Este análisis llega en un contexto de incertidumbre económica y cambios profundos en el mercado laboral. Los recién graduados se incorporan a sus empleos bajo lo que Smith denomina una tormenta perfecta: la presión de las empresas por reducir plantillas para financiar infraestructuras de IA, la inestabilidad geopolítica y el ajuste tras las contrataciones masivas de años anteriores. En este escenario, la respuesta de los jóvenes a quienes buscan sustituir puestos de trabajo por código es tajante: «no tan rápido».

Para entender el enfado conviene mirar a quién pertenece. La promoción de 2026 empezó la universidad casi el mismo semestre en que se lanzó ChatGPT, y ha visto cómo, curso tras curso, las grandes tecnológicas anunciaban despidos masivos y subidas de inversión en IA en la misma comparecencia de resultados. No es un miedo abstracto al futuro: es constatar que el mercado al que se asoman se está redibujando mientras estudian.

La propuesta de Smith para equilibrar esta balanza reside en el desarrollo de las habilidades humanas que la IA no puede replicar. Citando el trabajo de Ryan Roslansky y Aneesh Raman en su libro Open to Work, el análisis subraya las llamadas 5C: curiosidad, creatividad, comunicación, compasión y coraje. Estas facultades permiten que las personas no solo usen la IA, sino que supervisen su trabajo con criterio y juicio crítico.

Además, Smith sugiere que las organizaciones deben dejar de ver el trabajo como una unidad estática y empezar a analizarlo como un conjunto de tareas. Al desglosar las responsabilidades, se pueden identificar aquellas que la IA puede realizar de forma autónoma, aquellas donde sirve de apoyo y, lo más importante, aquellas tareas críticas que deben seguir dependiendo exclusivamente de las personas para mantener la calidad y los valores de la empresa.

Los datos tras el análisis: El estudio de difusión 2026

El análisis de Brad Smith se apoya en datos técnicos de gran relevancia extraídos del Microsoft US AI Diffusion Report de mayo de 2026. Este informe revela que la adopción es alta pero desigual, destacando el efecto de las ciudades universitarias. En condados donde más del 10% de la población tiene entre 18 y 24 años, el uso de la IA es sustancialmente mayor, alcanzando un récord del 73,2% en Williamsburg, Virginia.

El estudio también pone de manifiesto una brecha geográfica y de confianza preocupante. Mientras que el 53% de los habitantes urbanos confía en que la IA actuará en beneficio del interés público, esta cifra cae al 38% en las zonas rurales. Estos datos refuerzan el argumento de Smith: la tecnología no se despliega en el vacío, sino que está condicionada por el contexto local, la infraestructura disponible y, fundamentalmente, la confianza de la comunidad.

En el ámbito corporativo, el análisis advierte que los beneficios de la IA serán efímeros si las empresas permiten que su conocimiento único sea absorbido por modelos de terceros. Smith defiende la necesidad de una soberanía de datos tanto para los países como para las organizaciones, instando a las empresas a construir sus propios sistemas de mejora continua en lugar de depender ciegamente de plataformas externas.

¿Qué significa esto para el futuro del trabajo?

Brad Smith cierra su reflexión con una perspectiva histórica, comparando la IA con la invención de la cámara en el siglo XIX. Aquel avance no terminó con la pintura, sino que la obligó a evolucionar hacia el impresionismo y el cubismo, movimientos centrados en la emoción que el «ojo artificial» no podía captar. De la misma manera, Smith sostiene que la ambición humana suele generar una mayor demanda cuando la tecnología aumenta la oferta de lo que es posible realizar.

El mensaje para los líderes tecnológicos y empresariales es una invitación a la corresponsabilidad. No se trata solo de implementar algoritmos, sino de colaborar con sindicatos, educadores y trabajadores para asegurar que nadie se quede atrás. El éxito de Microsoft, recuerda Smith, depende directamente de que las personas tengan empleo y utilicen la tecnología para lograr más. En sus propias palabras, ha llegado el momento de elevar el listón de lo que esperamos de la tecnología y de nosotros mismos.

Ahí está el límite de la respuesta. Las casi 3.000 palabras de Smith reconocen el malestar y piden a los jóvenes que se adapten, pero no contienen un solo compromiso concreto: ni frenar el ritmo de despliegue, ni proteger los puestos de entrada, ni financiar la recualificación a gran escala. La «llamada de atención», por ahora, se responde con palabras y no con políticas, justo cuando el sector que él representa sigue recortando plantilla para pagar su apuesta por la IA.

Meta donará gafas con IA a los 130.000 veteranos ciegos de EE. UU.

0

Meta donará sus gafas inteligentes Ray-Ban Meta a todos los veteranos ciegos de Estados Unidos, en lo que la propia compañía presenta como la mayor donación de dispositivos de su historia. Se estima que más de 130.000 excombatientes que viven con ceguera legal podrán beneficiarse de este programa de forma totalmente gratuita. La iniciativa busca poner tecnología de asistencia avanzada al servicio de quienes sacrificaron su visión en acto de servicio, permitiéndoles recuperar niveles significativos de autonomía en sus actividades cotidianas.

Estas gafas no solo funcionan como un accesorio de moda, sino que integran capacidades de inteligencia artificial para leer documentos, identificar objetos en el entorno y gestionar tareas mediante comandos de voz. El proyecto cuenta con el respaldo de organizaciones clave como la Blinded Veterans Association, que se encargará de la formación y el apoyo técnico. Este movimiento subraya el potencial de las herramientas vestibles para transformar la vida de personas con discapacidad visual, eliminando las barreras económicas que suelen limitar el acceso a las últimas innovaciones tecnológicas.

Un dispositivo diseñado para la asistencia visual

El programa se centra en las gafas inteligentes Ray-Ban Meta, un dispositivo que combina la estética tradicional de la marca con hardware avanzado. Estas gafas están equipadas con cámaras y un sistema de inteligencia artificial multimodal que permite al usuario interactuar con su entorno de una manera nueva. A través de comandos de voz, los veteranos pueden solicitar a las gafas que describan lo que tienen delante, lean en voz alta el contenido de una carta o identifiquen productos en un supermercado.

La tecnología permite procesar información visual en tiempo real y traducirla en descripciones auditivas precisas. Para una persona con pérdida total o parcial de visión, esto supone un cambio cualitativo en la gestión de tareas que antes requerían asistencia humana constante. El sistema está diseñado para ser intuitivo, permitiendo que incluso aquellos usuarios que no están familiarizados con la tecnología moderna puedan aprender a usarlo de manera efectiva tras una breve capacitación.

Además de las funciones de IA, el dispositivo mantiene las características estándar de las gafas inteligentes, como la capacidad de realizar llamadas telefónicas y escuchar audio a través de altavoces integrados de oído abierto. Esto facilita que los usuarios se mantengan conectados con sus familiares y servicios de emergencia sin perder la percepción del sonido ambiente, un factor crítico para la seguridad de las personas ciegas al caminar por la calle.

El impacto real en la autonomía de los veteranos

La importancia de este proyecto radica en la recuperación de la independencia personal. La cifra de 130.000 veteranos ciegos en Estados Unidos representa a un colectivo que a menudo enfrenta grandes desafíos para integrarse plenamente en la vida civil tras sus lesiones. Con estas gafas, tareas como leer un menú en un restaurante, verificar el importe de un billete o navegar por espacios desconocidos se vuelven mucho más accesibles.

Andrew Bosworth, director de tecnología de Meta, ha señalado que proporcionar herramientas que ayuden a navegar el mundo es una forma de honrar el sacrificio de estos soldados. El cambio no es solo tecnológico, sino emocional. Al reducir la dependencia de terceros para tareas básicas, el impacto en la autoestima y el bienestar mental de los veteranos es notable. Comparado con otros dispositivos de asistencia que pueden ser voluminosos o extremadamente costosos, esta solución ofrece una alternativa discreta y de alta tecnología sin coste para el usuario final.

Para asegurar que las gafas cumplan su propósito, la iniciativa incluye un robusto sistema de acompañamiento. No se trata simplemente de entregar el hardware, sino de garantizar que cada veterano sepa cómo utilizarlo para mejorar su día a día. Esto incluye:

  • Identificación de objetos y rostros en el entorno inmediato.
  • Lectura de correspondencia, etiquetas y documentos impresos.
  • Navegación asistida y orientación en exteriores.
  • Gestión de comunicaciones mediante manos libres.

Colaboración institucional y formación especializada

El éxito de esta donación masiva depende de una red de socios estratégicos. La Blinded Veterans Association (BVA) actúa como el pilar central en la distribución y formación. Esta organización ha desarrollado guías específicas para ayudar a los usuarios a activar comandos de voz y navegar por las funciones de autonomía. El programa también cuenta con la participación de Lighthouse Guild, el American Council of the Blind y fundaciones como Tunnel to Towers y Homes for Our Troops.

La logística de distribución se apoya en plataformas como TechSoup, que facilita que otras organizaciones de veteranos soliciten las gafas para sus miembros. Además, se han programado seminarios web mensuales y eventos presenciales en todo el país. En estos encuentros, el personal formado ofrece orientación práctica y resolución de dudas en tiempo real, creando además una comunidad de apoyo entre los propios veteranos participantes.

Dina Powell McCormick, presidenta y vicepresidenta de Meta, explicó que la inspiración para este despliegue nacional surgió tras trabajar con Don Overton, un veterano de la 82.ª División Aerotransportada. Overton, quien perdió la vista durante la operación Tormenta del Desierto, colaboró con el equipo de dispositivos vestibles de la empresa para definir qué funciones eran realmente útiles para el día a día de una persona ciega. Su testimonio sobre cómo las gafas le devolvieron la independencia fue el detonante para extender el beneficio a todos sus compañeros de armas.

Hacia un futuro de tecnología más inclusiva

Este programa marca un hito en la forma en que las grandes empresas tecnológicas abordan la accesibilidad. Al tratar las gafas inteligentes no solo como un producto de consumo masivo, sino como una ayuda técnica esencial, se abre la puerta a nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial en el sector de la salud y la discapacidad. Lo que hoy es una donación dirigida a un grupo específico podría convertirse mañana en un estándar de asistencia para millones de personas con problemas de visión en todo el mundo.

El cierre de esta brecha tecnológica demuestra que, cuando se diseña pensando en los casos de uso más extremos, los beneficios suelen extenderse a toda la sociedad. Aunque el camino hacia la integración total de la IA en la vida diaria aún presenta retos éticos y técnicos, proyectos como este ofrecen una perspectiva realista y útil de cómo la innovación puede ponerse al servicio del potencial humano. Conviene, eso sí, no leerlo solo en clave altruista: la donación también beneficia a Meta, que estrena sus Ray-Ban como tecnología de asistencia y gana imagen de marca. Y deja en el aire una pregunta poco mencionada, la de la privacidad, porque son cámaras siempre activas, en la calle y procesadas por una compañía con un largo historial de polémicas con los datos. Nada de ello anula lo que gana quien recupera autonomía, pero el balance tiene dos caras.

Copilot

Asistente de Microsoft

Modelo: Freemium

Copilot es una herramienta de inteligencia artificial de Microsoft que actúa como asistente conversacional integrado en Windows, en el navegador Edge y en la web. Basado en los modelos de OpenAI, los mismos que impulsan ChatGPT, responde preguntas, redacta textos, genera imágenes y razona sobre documentos, con la ventaja de estar preinstalado en cientos de millones de ordenadores con Windows.

Se utiliza desde copilot.microsoft.com, la aplicación de Windows o las apps móviles. Además del chat, ofrece búsqueda con citas de fuentes, modo de voz, visión para analizar lo que hay en pantalla y generación de imágenes. Su gran baza es la integración con el ecosistema de Microsoft: dentro de Word, Excel, PowerPoint y Outlook puede redactar borradores, crear fórmulas o resumir correos, aunque estas funciones avanzadas quedan reservadas a los planes de pago.

La versión gratuita permite chatear, buscar y generar imágenes con límites diarios y acceso reducido a los modelos en horas punta. Microsoft ha retirado el antiguo Copilot Pro y lo ha sustituido por Microsoft 365 Premium, una suscripción mensual que combina las aplicaciones de Office, almacenamiento en la nube y acceso prioritario a Copilot con cuotas ampliadas de voz, visión y acciones. Las empresas disponen de Microsoft 365 Copilot con precio por usuario.

Es la opción natural para quien vive dentro de Office y Windows, aunque como chatbot puro resulta menos flexible que sus rivales y los recortes recientes en las funciones gratuitas dentro de las apps de Office han generado críticas entre los usuarios.

Dirección: copilot.microsoft.com

Alemania responsabiliza a Google por las afirmaciones falsas de su IA

0

Un tribunal de Múnich declaró a Google legalmente responsable de las respuestas generadas por su inteligencia artificial. La sentencia, dictada a finales de mayo de 2026, establece que los conocidos como AI Overviews, o resúmenes con IA, no son simples enlaces a otras webs, sino contenido propio de la empresa estadounidense.

Este fallo surge tras la demanda de dos editoriales alemanas que fueron vinculadas erróneamente por el algoritmo con estafas y prácticas comerciales dudosas. Lo que hace que este caso sea trascendental es que rompe con la protección histórica que tenían los buscadores, tratándolos ahora como editores de su propio contenido. Para los usuarios, esto significa una mayor garantía de veracidad, mientras que para la industria supone un desafío técnico monumental.

El tribunal ha rechazado el argumento de Google de que la responsabilidad de verificar los datos recae en el lector, subrayando que la empresa tiene el control total sobre sus algoritmos. Con esta decisión, el gigante tecnológico se enfrenta a una nueva realidad donde cada alucinación de su IA podría terminar en los juzgados.

¿Qué son los AI Overviews y por qué han causado este conflicto?

Los AI Overviews son resúmenes generados mediante inteligencia artificial que Google muestra en la parte superior de sus resultados de búsqueda. A diferencia de una lista tradicional de enlaces, esta herramienta utiliza una IA generativa para redactar una respuesta directa a la consulta del usuario, combinando información de diversas fuentes web. En el caso juzgado por el Tribunal Regional de Múnich, la herramienta cometió lo que en el sector se conoce como alucinaciones, que son errores donde la IA inventa hechos o establece conexiones falsas entre datos reales.

Específicamente, el sistema vinculó a las editoriales Verlagshaus24 y GeraMond con prácticas de estafa y trampas de suscripción. La IA llegó a afirmar con rotundidad que estas empresas eran conocidas por conductas comerciales dudosas, mezclando su información con la de otras compañías que sí tenían antecedentes negativos. El tribunal comprobó que estas afirmaciones difamatorias no aparecían en ninguna de las fuentes externas que la propia IA citaba como referencia.

Esta capacidad de la IA para reescribir y juzgar resultados con sus propias palabras y estructura fue la clave para la sentencia. La justicia alemana determinó que Google no se limitó a hacer que el contenido fuera localizable, sino que creó declaraciones independientes, nuevas y sustanciales. Al tener influencia exclusiva sobre el algoritmo, la empresa debe asumir la autoría de lo que este produce.

¿Por qué importa esta sentencia y qué cambia para Google?

Este fallo judicial altera profundamente el equilibrio de responsabilidad en internet. Hasta ahora, los buscadores se beneficiaban de una responsabilidad limitada porque solo actuaban como intermediarios que apuntaban a contenido de terceros. Sin embargo, al considerar que los resúmenes son palabras propias de Google, el tribunal le retira esa protección. Las implicaciones son directas para la industria:

  • Google ya no puede ampararse en la Digital Services Act (o Ley de Servicios Digitales) para evitar juicios por difamación en sus resúmenes de IA.
  • La empresa ha sido condenada a pagar el 80 por ciento de las costas procesales del caso.
  • Se establece un precedente legal que podría extenderse a otros proveedores de servicios similares como ChatGPT o Claude si operan de forma parecida.

Además, el tribunal rechazó la defensa de que los usuarios deben verificar la información por sí mismos. Según la sentencia, una declaración que es comprensible por sí misma y tiene un contenido cerrado no obliga al lector a realizar investigaciones adicionales para comprobar si es falsa. Esto es especialmente relevante dado que un estudio de Pew Research Center indica que solo el 1 por ciento de los usuarios hace clic en un enlace de fuente dentro de estos resúmenes.

Contexto legal y datos sobre la fiabilidad de la IA

El caso, identificado con el número 26 O 869/26, comenzó tras una carta de cese y desistimiento enviada por las editoriales que Google no respondió adecuadamente. Según la información publicada en La Vanguardia, la integración de la IA en las búsquedas ha reducido drásticamente el tráfico hacia los sitios web originales. Se estima que el 75 por ciento de las consultas móviles se resuelven sin que el usuario salga de Google, una cifra que aumenta con los nuevos resúmenes.

La precisión de estos sistemas también está bajo la lupa. Un análisis realizado por la startup Oumi para el New York Times reveló que, aunque el modelo actual tiene una tasa de acierto del 91 por ciento, el volumen masivo de búsquedas de Google implica que se generan millones de respuestas erróneas cada hora. Más preocupante aún es que el 56 por ciento de las respuestas correctas de la IA no pudieron ser respaldadas por las fuentes que Google enlazaba.

Google ha confirmado que apelará la sentencia, argumentando que sus sistemas están diseñados para reflejar la información que ya existe en la web y que los errores son puntuales. No obstante, el tribunal insiste en que, al ser una función adicional y no esencial para el uso de internet, la empresa debe garantizar su exactitud.

¿Qué significa esto para el futuro de la inteligencia artificial?

La decisión de la justicia alemana abre una etapa de mayor sobriedad en el despliegue de herramientas generativas. Si la responsabilidad legal se vuelve la norma internacional, las tecnológicas se verán obligadas a implementar filtros mucho más estrictos y sistemas de verificación en tiempo real antes de mostrar cualquier resumen. Es probable que veamos una ralentización en la integración de estas funciones mientras las empresas evalúan el riesgo jurídico de cada palabra generada por sus algoritmos.

Para los editores y creadores de contenido, este fallo representa una pequeña victoria en su lucha por proteger su reputación y su tráfico. La presión de las autoridades de competencia también está aumentando sobre cómo Google utiliza los contenidos de los medios para entrenar y mostrar su IA sin compensación. En última instancia, el futuro de la búsqueda parece dirigirse hacia un modelo donde la comodidad de obtener una respuesta rápida no podrá estar por encima de la veracidad y la responsabilidad editorial.

Drones en «modo Terminator»: cuando la IA decidió a quién matar

0

Se confirma que drones totalmente autónomos, operando sin supervisión humana directa, causaron bajas mortales en un conflicto real. El suceso tuvo lugar en Ucrania durante una prueba controlada hace dos años, pero los detalles han salido a la luz recientemente a través de fuentes de la industria de defensa.

Según Alexander Kokhanovskyy, el fabricante detrás de esta tecnología, una decena de drones equipados con un modo de inteligencia artificial avanzado fueron desplegados en el frente. Estos dispositivos, apodados Terminator, fueron programados para buscar e interceptar objetivos de forma independiente en un área específica. Sin conexión con sus operadores y sin transmisión de vídeo, los drones cumplieron su misión, resultando en la muerte de soldados y la destrucción de vehículos. Este hecho marca un punto de inflexión en la historia militar, planteando interrogantes urgentes sobre la legalidad internacional y el papel de la conciencia humana en la toma de decisiones letales durante la guerra.

¿En qué consiste el modo Terminator de estos drones?

La tecnología utilizada en este evento se basa en una inteligencia artificial totalmente autónoma que elimina la necesidad de un enlace de comunicación entre el piloto y el dispositivo. En las operaciones convencionales, un operador humano guía el dron mediante una señal de radio o satélite, pero estos cuadricópteros fueron diseñados para operar en un entorno de silencio electrónico absoluto.

Durante la prueba realizada cerca de las ciudades de Bakhmut y Chasiv Yar, los drones fueron programados para cubrir una distancia de entre 3 y 5 kilómetros en un tiempo aproximado de 10 minutos. Una vez alcanzada la zona asignada, los dispositivos activaban lo que sus creadores denominan modo Terminator, un estado en el que un modelo de IA busca, identifica y ataca objetivos de forma independiente.

Al no existir una conexión de vídeo ni telemetría en tiempo real, los resultados de la misión no pudieron conocerse de inmediato. Fue necesario enviar drones pilotados por humanos posteriormente para verificar el área del ataque. Según los informes, se confirmaron varias víctimas, incluyendo soldados y un camión, lo que evidencia la capacidad letal de estos sistemas sin supervisión.

¿Por qué importa este cambio en la guerra moderna?

Este suceso representa el paso de los sistemas semi-autónomos, donde el humano valida el objetivo, a sistemas de autonomía letal total. Hasta ahora, la IA se utilizaba principalmente para analizar grandes volúmenes de datos de inteligencia o para ayudar en la navegación, pero la decisión final de disparo siempre recaía en una persona.

La eliminación del factor humano en el bucle de decisión tiene implicaciones profundas para la seguridad y el derecho internacional. Al no haber un operador supervisando el ataque, surgen dudas sobre la responsabilidad legal en caso de errores, como ataques a civiles o tropas propias. El Secretario General de las Naciones Unidas, António Guterres, ya ha manifestado su preocupación, afirmando que no hay lugar para estos sistemas en nuestro mundo.

Desde el punto de vista militar, estos sistemas ofrecen la ventaja de ser inmunes a las interferencias electrónicas, ya que no dependen de señales externas para funcionar. Sin embargo, expertos como Anthony King, de la Universidad de Exeter, sugieren que, aunque tecnológicamente posibles, estos ataques podrían ser menos decisivos de lo que se piensa, ya que la eficacia militar actual sigue dependiendo en gran medida de la coordinación humana.

  • Eliminación de la latencia en la toma de decisiones durante el combate
  • Inmunidad frente a equipos de guerra electrónica y bloqueadores de señal
  • Reducción drástica del personal necesario para gestionar grandes enjambres de drones
  • Riesgo incrementado de incidentes por falta de juicio humano en situaciones complejas

El contexto y los responsables del proyecto

Alexander Kokhanovskyy, quien suministró la tecnología para estas pruebas, es una figura central en la pujante industria de defensa ucraniana. Aunque la prueba fue un evento único y no se ha implementado de forma generalizada debido a las restricciones actuales, el debate sobre su uso está más vivo que nunca. El gobierno ucraniano, según fuentes del sector, prohíbe actualmente el uso de IA en la etapa final de interceptación, exigiendo una validación humana.

No obstante, la presión del conflicto está llevando a considerar reglas más flexibles. Kokhanovskyy es ahora el director ejecutivo de Aero Center, una empresa que desarrolla el sistema ALITA. Esta plataforma está diseñada para interceptar drones kamikaze mediante una red de 16 plataformas de lanzamiento y 64 aeronaves capaces de alcanzar los 450 kilómetros por hora.

A pesar de que el sistema ALITA operará bajo supervisión humana para cumplir con la legalidad, su arquitectura permite que solo dos personas gestionen toda la batería de 64 drones. Esto demuestra una tendencia clara hacia la automatización masiva, donde la intervención humana se reduce a un papel de supervisión mínima en lugar de control directo.

¿Qué significa esto para el futuro?

Estamos presenciando el nacimiento de una nueva era en la que las máquinas pueden decidir el destino de las personas en el campo de batalla. Aunque por ahora estos despliegues son excepcionales y se centran en contrarrestar otras amenazas tecnológicas, la barrera técnica para la autonomía total ya ha sido superada.

El futuro inmediato apunta a una carrera por el control ético de estas herramientas. Mientras algunos sectores piden una prohibición internacional total, la realidad del combate sugiere que la ventaja militar de la IA autónoma podría forzar a los gobiernos a adoptar posturas más permisivas. La cuestión no es ya si la IA puede matar, sino cómo la humanidad gestionará la responsabilidad de esas acciones cuando no haya nadie apretando el gatillo.

Una IA ya predice las rutas migratorias de 153 especies de aves

0

Comprender los movimientos migratorios de las aves a escala continental ha sido, hasta hace poco, uno de los mayores desafíos de la ecología moderna debido al elevado coste y esfuerzo que requiere el seguimiento individual de miles de ejemplares. Un equipo multidisciplinar de investigadores de instituciones como la Universidad de Illinois y el Laboratorio de Ornitología de Cornell ha presentado recientemente BirdFlow, un marco de modelado probabilístico que utiliza inteligencia artificial para inferir los movimientos de poblaciones enteras a partir de datos de ciencia ciudadana.

Al integrar información de la plataforma eBird con registros de anillamiento y telemetría por radio, los científicos han logrado cartografiar con precisión los viajes estacionales de 153 especies migratorias en Norteamérica. Este avance es fundamental no solo para la biología, sino también para diseñar estrategias de conservación más eficaces en un entorno afectado por el cambio climático y la pérdida de hábitats. Los modelos generados por esta tecnología permiten predecir con exactitud dónde se encontrarán las poblaciones de aves en momentos específicos del año, ofreciendo una herramienta sin precedentes para la investigación ecológica, la seguridad aérea y la vigilancia de enfermedades zoonóticas en todo el continente.

¿Qué es BirdFlow y cómo funciona el modelado de poblaciones?

BirdFlow consiste en un marco de modelado basado en cadenas de Markov, una estructura matemática que proyecta la probabilidad de que un individuo se desplace de una ubicación y tiempo determinados hacia el siguiente estado geográfico. El sistema utiliza como base los mapas de abundancia relativa de eBird Status & Trends, que proporcionan estimaciones semanales de la distribución de las especies gracias a las listas de observación enviadas por miles de aficionados. Sin embargo, estos mapas solo indican dónde están las aves, no cómo se mueven entre esos puntos, por lo que BirdFlow rellena esos vacíos mediante optimización mecanística.

Para que el modelo sea preciso, los investigadores utilizan tres hiperparámetros fundamentales que regulan el comportamiento de las rutas simuladas. El primero es el peso de la distancia, que penaliza los movimientos excesivamente largos para favorecer rutas energéticamente eficientes. El segundo es el exponente de distancia, que equilibra la posibilidad de realizar unos pocos saltos largos frente a muchos desplazamientos cortos. Por último, el peso de la entropía de Shannon controla la estocasticidad o aleatoriedad de las rutas, permitiendo que el modelo refleje la diversidad de trayectorias que una población real podría seguir.

La gran innovación de este estudio es que el equipo ha logrado entrenar estos parámetros utilizando múltiples fuentes de datos complementarias. Históricamente, estos modelos requerían datos de GPS de alta resolución, un recurso caro y escaso para la mayoría de las especies pequeñas. Ahora, el sistema integra datos de anillamiento del programa del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) y señales de radiofrecuencia del Sistema de Seguimiento de Vida Silvestre Motus. Esta combinación ha permitido que BirdFlow sea aplicable a cientos de especies para las que antes no existía información detallada de movimiento.

Por qué es importante y qué cambia en la conservación

La capacidad de modelar la migración a nivel de población, y no solo de individuos aislados, tiene implicaciones directas en la protección de la biodiversidad. Las amenazas como la degradación del hábitat, la contaminación lumínica o el cambio climático afectan de manera distinta a diferentes poblaciones de una misma especie según sus rutas específicas. BirdFlow permite identificar con precisión qué regiones son críticas para la supervivencia de aves que atraviesan el continente.

Entre los resultados más destacados del estudio se encuentran los siguientes datos de rendimiento:

  • Los modelos ajustados fueron, de media, 27 veces mejores prediciendo ubicaciones de recuperación que un muestreo aleatorio básico.
  • En términos de distancia, las predicciones se acercaron unos 1058 kilómetros más a la ubicación real de las aves en comparación con los modelos previos.
  • La precisión se mantiene incluso en horizontes temporales de varios meses y distancias superiores a los 2400 kilómetros.
  • El sistema genera rutas biológicamente realistas que coinciden con la velocidad de migración y la rectitud de vuelo observada en ejemplares seguidos por satélite.

Además, el estudio introduce una técnica de transferencia de hiperparámetros. Esto significa que, si no hay datos suficientes de una especie concreta (como sucede con muchos pájaros cantores pequeños), el sistema puede «aprender» de especies cercanas en términos taxonómicos o morfológicos. Por ejemplo, se ha comprobado que las aves de mayor tamaño, como patos y gansos, tienden a realizar vuelos más largos y directos con menor coste de movimiento, mientras que los pájaros pequeños requieren paradas más frecuentes para repostar energía.

El contexto técnico y científico detrás del proyecto

El desarrollo de BirdFlow ha sido posible gracias a la colaboración de instituciones líderes en ornitología y ciencias de la computación, bajo el paraguas del proyecto BirdFlow Science. El equipo utilizó una red de 150 kilómetros de resolución espacial para sus cálculos, equilibrando la precisión necesaria para distinguir rutas migratorias con la eficiencia computacional requerida para procesar 153 especies.

Los datos utilizados para validar el sistema son masivos. Se emplearon más de 10,000 transiciones de movimiento para algunas especies, integrando décadas de registros de recuperación de anillas. El uso de la plataforma de computación Unity en el Massachusetts Green High Performance Computing Center fue clave para entrenar los 225 modelos candidatos por especie necesarios para encontrar la configuración óptima.

Lo que viene ahora en la ornitología predictiva

A pesar de su precisión, los creadores de BirdFlow son realistas sobre sus limitaciones actuales. El modelo actual es markoviano, lo que significa que no tiene «memoria» de los movimientos pasados del individuo, centrándose en el comportamiento promedio de la población en un lugar y tiempo dados. En el futuro, se espera que el sistema pueda integrar de forma más completa la incertidumbre de los datos de abundancia y los sesgos geográficos de las estaciones de seguimiento.

No obstante, la publicación de este catálogo de 153 modelos marca un hito en la macroecología. BirdFlow se establece como una base sólida para aplicaciones prácticas que van más allá del mundo académico, como la gestión de riesgos en la aviación o la previsión de cómo se propagan enfermedades a través de las rutas migratorias. A medida que la ciencia ciudadana siga alimentando bases de datos como eBird, estos modelos de IA serán cada vez más robustos, permitiendo un seguimiento casi en tiempo real de la vida que late sobre nuestras cabezas cada primavera y otoño.

Guerra por el acceso a la IA: EE. UU. cierra Fable 5 y Mythos 5 a los extranjeros

0

Anthropic ha tenido que desconectar sus dos modelos más potentes, Fable 5 y Mythos 5, en todo el mundo después de que el Gobierno de Estados Unidos le ordenara cortar su acceso a cualquier ciudadano extranjero, dentro o fuera del país, alegando motivos de seguridad nacional. Como la empresa no puede filtrar a sus usuarios por nacionalidad de manera instantánea, la única forma de cumplir la orden ha sido apagar ambos modelos para todos sus clientes a la vez. El veto afecta solo a esos dos modelos: el resto del catálogo de Anthropic, como Claude Opus, Sonnet o Haiku, sigue funcionando con normalidad.

La compañía recibió la directiva el viernes a las 17:21, hora de la costa este, a través de una orden de control de exportaciones que trata a la IA de frontera como una tecnología sensible. Anthropic ha acatado el mandato, pero discrepa abiertamente de la forma: defiende que la medida se basa en un malentendido y asegura que trabaja para restaurar el acceso lo antes posible.

Qué son Fable 5 y Mythos 5 y por qué los han vetado

Los dos modelos representan lo más avanzado del catálogo de la empresa. Fable 5 es la versión comercial, más equilibrada y orientada al uso general en empresas, mientras que Mythos 5 es la herramienta de gama alta, especialmente potente a la hora de detectar vulnerabilidades informáticas. Y es precisamente esa capacidad para encontrar fallos de software la que está en el centro del conflicto.

El detonante es lo que en el sector se conoce como jailbreaking, las técnicas para esquivar las protecciones que los desarrolladores imponen a la IA. Según su propio comunicado, el Gobierno cree haber dado con un método para saltarse las defensas de Fable 5, pero hasta ahora solo ha aportado pruebas verbales, sin detalles concretos por escrito, y la empresa ha prometido ofrecer más información en las próximas 24 horas. Anthropic revisó la técnica y sostiene que se reduce a pedirle al modelo que lea un código y corrija sus fallos, una operación que dejó al descubierto apenas un puñado de vulnerabilidades menores y ya conocidas, y que otros modelos disponibles públicamente, incluido GPT-5.5 de OpenAI, también encuentran sin necesidad de ningún truco.

Su defensa se apoya en el trabajo previo al lanzamiento. Antes de abrir Fable al público, Anthropic sometió sus salvaguardas a miles de horas de pruebas de ataque junto al propio Gobierno de Estados Unidos, el instituto británico de seguridad de la IA y varios equipos externos, sin que nadie lograra un jailbreak universal capaz de desbloquear el modelo de forma amplia. De hecho, la compañía afirma que sus protecciones son tan estrictas que muchos usuarios se han quejado de que bloquean de más. A ello suma una estrategia de defensa en profundidad, con monitorización continua y una política de retención de datos de 30 días para detectar y frenar cualquier abuso.

Por qué la decisión sienta un precedente

Anthropic advierte de que retirar un modelo comercial ya desplegado entre cientos de millones de usuarios por un jailbreak limitado, de convertirse en norma, paralizaría en la práctica el lanzamiento de cualquier modelo de vanguardia, sea del proveedor que sea. Las consecuencias, según la empresa, irían más allá de la disponibilidad del producto: prohibir el acceso a los empleados extranjeros dentro de Estados Unidos compromete la capacidad de las tecnológicas para retener talento global, abre una posible desventaja competitiva frente a desarrolladores de otros países y agrava la tensión de fondo entre usar la IA para defender sistemas y el miedo a que esa misma capacidad sirva para atacarlos.

Esa contradicción salpica también a sus rivales. La propia Anthropic señala que la capacidad de hallar fallos de software que aparece en los informes del Gobierno es similar a la que GPT-5.5 ofrece a diario. La diferencia, subraya, es la intervención directa del Estado para forzar la retirada total de un producto ya en manos del público.

Una relación tensa con Washington

El choque no surge de la nada. Según informó el diario El País, la relación entre Anthropic, dirigida por Dario Amodei, y la Administración Trump venía deteriorándose desde hacía meses. La compañía había puesto en marcha el proyecto Glasswing para que un grupo selecto de empresas y gobiernos probara Mythos 5 en entornos controlados, pero el Departamento de Defensa llegó a calificarla de riesgo para la cadena de suministro después de que Amodei se negara a dar al Pentágono acceso ilimitado a su tecnología, fijando líneas rojas como no facilitar la vigilancia masiva ni la gestión de armas autónomas sin supervisión humana.

Qué significa para el futuro de la IA

El episodio marca el final de la era de la IA sin fronteras. Washington trata ya los grandes modelos no como software comercial, sino como tecnología de doble uso con implicaciones militares, al nivel de los componentes de un misil o el cifrado de alto nivel. Bruselas, por su parte, ya ha dicho que sigue de cerca estas preocupaciones de ciberseguridad. El futuro del sector parece depender cada vez menos de la velocidad de los algoritmos y más de la habilidad de las empresas para moverse en un mapa geopolítico fragmentado y vigilado.

La fotografía de portada de esta noticia pertenece a la cuenta oficial de Dario Amodei en X.

GitHub Copilot

Asistente de código

Modelo: Freemium

GitHub Copilot es una herramienta de inteligencia artificial para programadores que sugiere código en tiempo real dentro del editor. Lanzada por GitHub y Microsoft, fue la pionera de su categoría y sigue siendo el asistente de programación más adoptado del mundo: autocompleta líneas y funciones, responde preguntas sobre el código en su chat integrado y, en sus versiones recientes, incluye un agente capaz de resolver incidencias y abrir pull requests de forma autónoma.

Se integra como extensión en Visual Studio Code, Visual Studio, los IDE de JetBrains, Neovim y la propia web de GitHub. Permite elegir entre modelos de OpenAI, Anthropic y Google, y su gran ventaja competitiva es la integración nativa con el ecosistema de GitHub, donde viven la mayoría de los repositorios del planeta.

El plan gratuito ofrece un cupo mensual limitado de autocompletados y peticiones de chat o agente, suficiente para un uso esporádico. El plan Pro y el Pro+ son suscripciones mensuales con créditos de IA incluidos; para empresas existen Business y Enterprise con precio por usuario. En 2026 GitHub está migrando todos los planes a un modelo de facturación por uso con créditos, un cambio que ha generado dudas entre los suscriptores veteranos.

Sigue siendo la opción más asequible y sencilla para tener IA en el editor, aunque en edición multiarchivo y flujos agénticos avanzados rivales como Cursor le han tomado la delantera.

Dirección: github.com/features/copilot

Kling

0

Generador de vídeo

Modelo: Freemium

Kling es una herramienta de inteligencia artificial del gigante chino Kuaishou que genera vídeos a partir de texto o imágenes y se ha convertido en uno de los líderes mundiales de su categoría: desde su lanzamiento en 2024 acumula más de 60 millones de creadores y 600 millones de vídeos producidos. Su versión más reciente, Kling 3.0 (febrero de 2026), da un salto notable: clips de hasta 15 segundos en 4K nativo a 60 fps, con audio y sincronización labial en varios idiomas, además de un modo «Omni» multimodal que permite entender y editar vídeo, no solo generarlo.

El uso es el habitual del género: se escribe la escena o se sube una imagen de partida, se ajustan parámetros como duración, relación de aspecto o intensidad del movimiento y el modelo devuelve el clip. Kling destaca por la coherencia de personajes entre planos y por el realismo del movimiento, aunque las generaciones en máxima calidad consumen muchos créditos y los tiempos de espera en horas punta pueden ser largos.

El plan gratuito regala créditos diarios que no se acumulan, con vídeos cortos en 720p, marca de agua y sin uso comercial. Los planes de pago parten del Standard y escalan al Pro, Premier y Ultra, todos sin marca de agua, con modo profesional, ampliación de vídeo y derechos comerciales. La facturación anual sale notablemente más barata.

Para creadores que generan a diario, la combinación de créditos gratuitos renovables y precios de entrada bajos lo hace muy competitivo frente a Veo o Runway; eso sí, conviene revisar la política de datos de una plataforma con sede en China antes de subir material sensible.

Dirección: klingai.com

La teoría del Internet muerto: la conspiración que acertó sin querer

0

La teoría del Internet muerto sostiene algo que, dicho en voz alta, suena a delirio: que internet, tal y como lo conocíamos, ha muerto, y que la mayor parte de lo que leemos, vemos y compartimos ya no lo produce ni lo consume gente real, sino máquinas hablando con otras máquinas. La versión dura añade un culpable: gobiernos y grandes corporaciones habrían vaciado la red de humanos a propósito, para manipular mejor a los pocos que quedamos. Es fácil descartarla como una conspiración más. Y, sin embargo, si se le quita la parte paranoica, queda un diagnóstico inquietantemente certero.

Una intuición nacida en los márgenes

La idea cristalizó en enero de 2021, en un foro pequeño y excéntrico, Agora Road’s Macintosh Cafe, en un hilo titulado «Dead Internet Theory: Most Of The Internet Is Fake», firmado por un usuario anónimo apodado IlluminatiPirate. Bebía de discusiones previas en imageboards como Wizardchan. Habría quedado en folclore digital de no ser porque ese mismo año la periodista Kaitlyn Tiffany lo rescató en un artículo de The Atlantic y calificó aquel post de «texto fundacional» de la teoría. Lo que Tiffany detectó no era tanto una prueba como un estado de ánimo: la sensación creciente, difusa y compartida, de que la red se había vuelto un lugar repetitivo, sin nadie de verdad al otro lado.

El dato detrás de la leyenda

Conviene separar el grano de la paja. No hay ningún plan secreto, porque no hace falta: lo que la teoría llama «muerte» es el resultado de una lógica económica perfectamente visible. Y los números acompañan. Según el informe anual de Imperva sobre tráfico automatizado, en 2024 el tráfico no humano superó al humano por primera vez en una década y se quedó con más de la mitad de toda la actividad de la web. A eso se suma la marea de contenido sintético: textos producidos en serie para posicionar en buscadores, imágenes fabricadas para arañar clics, comentarios escritos por bots para simular conversación. Es el fenómeno que ya conocemos como morralla generada por IA. No miente; simplemente ocupa espacio. La red no está vacía: está llena de algo que no es nadie.

Baudrillard lo vio cuarenta años antes

Para entender qué significa esa plenitud sin nadie hay que retroceder a un filósofo francés que no llegó a ver internet pero que lo describió mejor que casi cualquiera. En 1981, Jean Baudrillard publicó Cultura y simulacro, donde formuló su idea más célebre: la del simulacro y la hiperrealidad. La imagen, decía, atraviesa cuatro fases. Primero refleja una realidad. Luego la enmascara y la deforma. Después enmascara la ausencia de realidad. Y al final ya no guarda relación con realidad alguna: es su propio simulacro puro, un signo que solo remite a otros signos. A ese estadio lo llamó hiperrealidad, un mundo de copias sin original, «más real que lo real», donde el mapa precede al territorio en lugar de representarlo.

La teoría del Internet muerto es, leída así, la confirmación literal de Baudrillard. La red contemporánea es contenido que se alimenta de contenido. Un artículo generado por IA resume otros artículos generados por IA. Una imagen sintética entrena al modelo que producirá la siguiente imagen sintética. El referente, la experiencia humana que en teoría todo esto debía representar, se ha esfumado por el camino. Y no hay engaño, porque ya no queda original que falsificar. Internet no ha muerto: se ha vuelto hiperreal.

El espectáculo que ya no necesita espectadores

Hay una genealogía anterior. En 1967, Guy Debord abría La sociedad del espectáculo con una tesis que hoy se lee como profecía: el espectáculo, escribía, no es un conjunto de imágenes, sino «una relación social entre personas mediatizada por imágenes». Debord pensaba en la televisión y la publicidad, pero el mecanismo es el mismo, solo que perfeccionado. Las plataformas convirtieron cada relación humana en una métrica, cada gesto en dato, cada conversación en contenido. El paso final, el que Debord no llegó a imaginar, es que el espectáculo ya ni siquiera necesita público: bots que generan publicaciones para que otros bots las midan, aprobaciones automatizadas sobre textos automatizados. Un espectáculo que se representa a sí mismo en una sala vacía.

El filósofo surcoreano-alemán Byung-Chul Han ha actualizado ese diagnóstico para la era digital. En libros como En el enjambre o Infocracia describe una sociedad saturada de información y huérfana de verdad, donde el exceso de datos no genera conocimiento sino ruido, y donde se disuelve el relato que daba sentido a las cosas. Su noción de «no-cosas» apunta justo aquí: vivimos rodeados de informaciones sin peso ni referente, fantasmas que circulan a toda velocidad sin tocar nunca lo real. El internet muerto es ese enjambre llevado a su conclusión: información pura, sin emisor humano y, en el fondo, sin destinatario.

La IA cierra el círculo

La inteligencia artificial generativa no inaugura este proceso, pero lo acelera hasta el vértigo y amenaza con cerrarlo sobre sí mismo. Cuando los modelos se entrenan con datos extraídos de una red ya saturada de su propia producción, empiezan a alimentarse de su propio reflejo. Los investigadores tienen un nombre para lo que ocurre entonces, el «colapso del modelo» (model collapse): la calidad se degrada generación tras generación, como una fotocopia de una fotocopia, hasta convertirse en una caricatura empobrecida de sí misma. Algunos lo han bautizado, con humor negro, «IA Habsburgo», por las dinastías que se extinguieron de tanto emparentarse consigo mismas. Es el ouroboros perfecto: la serpiente que se muerde la cola y, al hacerlo, deja de distinguir lo real de lo sintético.

Una conspiración falsa, un síntoma verdadero

Conviene ser justos con la teoría. Como conspiración, es falsa: nadie ha apagado internet desde un despacho. Pero como síntoma, acierta de pleno. Capturó, en forma de leyenda paranoica, una intuición que los datos y la filosofía confirman por separado: que hemos construido un espacio que se sostiene sin nosotros, que produce sentido sin experiencia y conversación sin interlocutor. La pregunta de fondo no es si internet está muerto, sino para qué lo queríamos vivo. Lo que de verdad echamos de menos cuando hablamos de «internet muerto» no es el tráfico humano, sino el referente: la idea de que al otro lado había alguien, y de que lo que circulaba remitía a algo realmente vivido. Defender ese resto humano frente al simulacro quizá sea la tarea cultural más urgente de los próximos años. Baudrillard, que era pesimista, diría que ya es tarde. Pero Baudrillard tampoco llegó a vernos, todavía, haciéndonos la pregunta.

La fotografía de representación de este artículo pertenece a Ludovic Toinel y ha sido publicada en Unsplash

Manus

Agente autónomo

Modelo: Freemium

Manus es una herramienta de inteligencia artificial que funciona como agente autónomo: en lugar de limitarse a responder en un chat, ejecuta tareas completas por su cuenta. Se le encarga un objetivo, como investigar un mercado, montar una web, preparar una presentación o analizar un conjunto de datos, y el agente navega, escribe código y produce el resultado final mientras el usuario hace otra cosa. Su lanzamiento en 2025, con acceso por invitación, lo convirtió en uno de los fenómenos virales del año.

Funciona desde el navegador y las aplicaciones móviles. El usuario describe la tarea, puede adjuntar archivos, y Manus la descompone en pasos, ejecuta cada uno en un entorno propio en la nube y muestra el progreso en directo. El sistema se basa en créditos: cada acción consume créditos, y una tarea compleja puede gastar entre 500 y 900, algo que conviene tener en cuenta antes de lanzar trabajos largos.

El plan gratuito ofrece créditos de recarga diaria con el modelo Lite, más un paquete inicial de bienvenida, suficiente para probar uno o dos flujos reales. Los planes de pago escalan por créditos mensuales, sin acumulación de los créditos no usados de un mes a otro.

Para tareas de investigación y prototipado resulta sorprendentemente capaz, aunque los resultados todavía requieren revisión humana y el coste por tarea puede dispararse. Quien busque solo conversación encontrará opciones más económicas en chatbots como ChatGPT.

Dirección: manus.im

China despliega robots con IA en hogares para tareas domésticas

0

Lin Meiqiong tiene 56 años y se gana la vida limpiando casas en Pekín. Desde hace unos meses, sin embargo, no trabaja sola: a su lado se mueve un robot plateado de dos brazos que recoge la basura y dobla la ropa mientras ella se encarga de los suelos. La estampa parece casi anecdótica, pero resume una de las apuestas tecnológicas más ambiciosas de China. El país ha empezado a introducir robots en salones reales y, más que para limpiarlos, para aprender de ellos.

El servicio surge de una alianza entre la plataforma de servicios 58.com y la empresa de robótica X Square, y su protagonista es el Quanta X1 Pro, una máquina sobre ruedas equipada con cámaras y dos extremidades mecánicas. Opera en hogares de Pekín y Shenzhen desde marzo de 2026 y, hasta la fecha, lo han contratado alrededor de 200 familias por unos 20 euros la sesión de tres horas. La tarifa, deliberadamente baja, no persigue una rentabilidad inmediata, sino algo mucho más valioso para la industria: recopilar datos del mundo físico con los que entrenar la llamada IA incorporada, la que no vive en una pantalla sino en un cuerpo que choca, tropieza y manipula objetos.

Por qué el robot trabaja en tu salón y no en un laboratorio

La diferencia con un chatbot es radical. Un modelo de lenguaje puede entrenarse con casi todo internet, pero no existe una internet equivalente para los gestos de una casa: cómo se arruga una camiseta, dónde está el enchufe o qué ocurre cuando un niño deja un juguete en mitad del pasillo. Lo apunta Christoforos Mavrogiannis, investigador de la Universidad de Michigan, cuando recuerda que todavía no hay una base de datos masiva del mundo físico para los robots. Por eso sacarlos del laboratorio y observar sus fallos en entornos imprevisibles vale más que mil simulaciones controladas.

La apuesta es justo esa: cada sesión de limpieza es, en realidad, una sesión de captura de datos. El robot mapea el espacio, intenta manipular objetos cotidianos bajo luces y texturas reales y registra cada error. El doblado de ropa todavía recuerda al de un niño que aprende, pero es precisamente esa torpeza la que alimenta el sistema. Es la misma lógica por la que los robots empiezan a aprender solos y podrían abaratar drásticamente el coste de su trabajo.

Una carrera nacional con miles de millones detrás

El movimiento de X Square no es un caso aislado, sino la punta de una estrategia industrial de país. Según la base de datos ITjuzi, en lo que va de año los inversores han inyectado más de 57.700 millones de yuanes, unos 8.500 millones de dólares, en la IA incorporada china, ya por encima de todo lo invertido el año anterior. La propia X Square cerró hace poco una ronda de financiación de 100 millones de dólares para desarrollar un modelo fundacional de robótica, su particular cerebro para máquinas de propósito general.

Y la competencia aprieta. La startup GigaAI, respaldada por el brazo inversor de Huawei, prepara el despliegue de un centenar de robots humanoides SeeLight S1 en hogares de Wuhan para pruebas gratuitas. En sus demostraciones, las máquinas preparan el desayuno, calientan comida en el microondas o vacían la secadora tras menos de un mes de entrenamiento, y la empresa aspira a venderlas por unos 15.000 dólares en 2027. Todo ello encaja con el empeño de China por dotar de identidad y estatus a sus humanoides y colocarse a la cabeza del sector.

Por qué China y por qué ahora

Detrás del experimento hay un motor demográfico que el sector no oculta: China envejece a gran velocidad. El país superó los 320 millones de personas mayores de 60 años el año pasado y los demógrafos prevén que en 2035 sea una sociedad «superenvejecida», con una escasez de más de cinco millones de cuidadores profesionales. No es casualidad que Pekín haya lanzado un programa piloto nacional para introducir robots en la atención a mayores, ni que fabricantes como Unitree, UBTech, Fourier o AgiBot compitan por el hogar. La limpieza es la puerta de entrada; el cuidado de ancianos es el mercado de verdad.

El otro empujón es político. La IA incorporada figura como una de las «nuevas industrias» prioritarias del decimoquinto plan quinquenal (2026-2030), y programas como «Robot+» y «IA + Manufactura» persiguen multiplicar la densidad de robots del país. Ese respaldo estatal explica que el ecosistema crezca tan rápido y de forma tan coordinada, con centros como el de Robótica Humanoide de Hubei, en Wuhan, actuando de catalizador. Es, como ha analizado el centro Carnegie, una apuesta de Estado y no solo de mercado.

Lo que todavía no funciona: destreza, seguridad y privacidad

El entusiasmo financiero convive con limitaciones evidentes. La destreza fina sigue siendo el gran muro, ya que ningún robot iguala aún la habilidad de una mano humana en tareas delicadas. A esa torpeza se suma la seguridad, porque los prototipos todavía necesitan supervisión para funciones críticas como el frenado de emergencia. Investigadores de la Universidad Tecnológica de Queensland y de la Universidad Tecnológica de Nanyang advierten de que el sector es aún incipiente y carece de estándares de seguridad reconocidos para operar sin vigilancia dentro de una vivienda.

Y luego está la intimidad. Un robot que recorre tu casa con cámaras y sensores acumula una radiografía detallada de tu vida privada: cuántos vivís, qué horarios tenéis, qué objetos hay y dónde. Dónde se almacenan esos datos y quién puede acceder a ellos es una pregunta sin respuesta clara, y probablemente sea el verdadero cuello de botella para que estos aparatos lleguen al gran público.

¿Sustituirán a los trabajadores domésticos?

Por ahora, no. Quienes ya conviven con estas máquinas lo ven con cautela: para Lin Meiqiong, según contó a AFP, el robot alivia la carga, pero no alcanza ni la eficiencia ni el criterio de una persona. Es una transición, no un reemplazo, y se parece menos a despedir trabajadores que a redefinir su papel, una tensión que en China ya ha llegado a los tribunales y a la protección legal del empleo frente a la automatización.

Mientras tanto, el país se ha convertido en el gran banco de pruebas mundial de la robótica doméstica, el lugar donde los tropiezos de hoy, una camiseta mal doblada o un obstáculo no previsto, se transforman en los datos que harán competentes a los robots de mañana.

Radu Jude inaugurará el +RAIN con un Drácula creado por IA generativa

0

Barcelona acoge del 14 al 17 de junio la cuarta edición del +RAIN Film Festival, certamen internacional que explora la relación entre el cine y la inteligencia artificial. La apertura correrá a cargo del director rumano Radu Jude, quien presentará su obra Drácula (2025), una pieza que utiliza herramientas de IA generativa para reinterpretar el mito literario.

El festival, impulsado por la Universitat Pompeu Fabra (UPF), no solo proyectará obras experimentales, sino que servirá como foro de debate sobre los retos éticos, políticos y culturales que plantea esta tecnología en la industria audiovisual. Con sedes en el Campus del Poblenou, el CCCB y la Filmoteca de Catalunya, la cita llega en un momento de plena transformación para el sector. Este evento es fundamental porque trasciende la curiosidad técnica para analizar cómo la computación avanzada puede integrarse en narrativas inclusivas y críticas, consolidando a Barcelona como un epicentro europeo de reflexión sobre el futuro de las artes digitales.

El mito de Drácula bajo el prisma de la inteligencia artificial

La inauguración del festival tendrá lugar el domingo 14 de junio en la Filmoteca de Catalunya. El plato fuerte es la proyección de la última película de Radu Jude, un cineasta conocido por su carácter innovador que ahora decide pasar un clásico de la literatura universal por el filtro de los modelos generativos. Esta propuesta artística no busca simplemente automatizar la creación, sino explorar nuevas capas estéticas y narrativas que solo la computación puede ofrecer. La elección de esta obra para abrir el certamen subraya cómo la inteligencia artificial ha dejado de ser una mera conversación teórica para convertirse en un aviso preliminar sobre las nuevas formas de creación en el cine.

El festival surge como una respuesta a las incógnitas planteadas a principios de 2023 sobre el futuro del sector audiovisual. En lugar de combatir el avance tecnológico, el +RAIN propone una dirección más inclusiva y reflexiva. Al utilizar la IA generativa, autores como Jude están redefiniendo el papel del director en un entorno donde los datos y los algoritmos actúan como colaboradores creativos. Esta apertura es solo el inicio de una programación que se desplazará posteriormente hacia otros centros neurálgicos de la ciudad para profundizar en la técnica y la práctica profesional.

Un festival estructurado para el debate y la experimentación

A partir del lunes 15, el corazón del evento se trasladará al Campus del Poblenou de la UPF y al CCCB. El festival se organiza en secciones bien diferenciadas para cubrir todas las dimensiones del fenómeno tecnológico. La sección denominada Fest ofrecerá una selección de cortometrajes internacionales. Entre los títulos destacados que los asistentes podrán ver se encuentran Room 174 de Maria Bernardi, Ping pong de Tianji Yu y 09/05/1982 de Jorge Caballero y Camilo Restrepo. Estos filmes son ejemplos prácticos de cómo la computación avanzada ya se está aplicando en procesos de producción reales en diversas partes del mundo.

Para aquellos interesados en la metodología de trabajo, el espacio Workflows dará voz a los profesionales que ya integran estas herramientas en su día a día. Es un punto de encuentro esencial para entender el trasfondo material y político de la tecnología. Además, el certamen amplía su radio de acción con cuatro side events especializados que analizarán el impacto de la IA en áreas críticas de la comunicación y el pensamiento contemporáneo:

  • Periodismo: Análisis de las nuevas dinámicas de información y veracidad.
  • Publicidad: Evolución de los formatos comerciales y la personalización algorítmica.
  • Traducción: Cómo la computación transforma la accesibilidad global de los contenidos.
  • Humanidades: Un espacio para la reflexión filosófica sobre el impacto en la cultura.

Barcelona: nexo entre el arte clásico y la vanguardia digital

La celebración del +RAIN Film Festival coincide con un momento de gran efervescencia cultural en la capital catalana. Mientras el CCCB y la UPF miran al futuro tecnológico, otras instituciones de la ciudad reafirman el valor de la tradición figurativa. Un ejemplo destacado es el Museo Europeo de Arte Moderno (MEAM), que acaba de inaugurar La casa de arena, la primera gran antología en España del pintor chileno Guillermo Lorca. Esta muestra, que reúne una veintena de obras y repasa 15 años de trayectoria, podrá visitarse hasta el 27 de septiembre.

La obra de Lorca ofrece un contrapunto fascinante a la frialdad algorítmica del cine digital. Aunque sus cuadros parecen escenas teatrales o fotogramas de historias con mil antecedentes, su proceso es profundamente humano y se inspira en maestros como Velázquez, Rembrandt o Caravaggio. Al igual que los cineastas del festival, Lorca utiliza su arte para procesar el inconsciente y crear mundos con su propia lógica y misiones. La coexistencia de la pintura al óleo de gran formato en el Palau Gomis y la IA generativa en el Poblenou demuestra que Barcelona es capaz de albergar diálogos entre lo tangible y lo virtual.

La iniciativa del festival, liderada por la universidad, busca que la ciudad sea no solo un lugar de exhibición, sino un centro de producción de pensamiento crítico sobre la tecnología.

¿Qué significa esto para el futuro de la creación?

La cuarta edición del +RAIN confirma que la inteligencia artificial ya no es una opción futurista, sino un componente real de la cultura actual. La presencia de figuras consolidadas como Radu Jude valida el uso de estas herramientas en el circuito del cine de autor, alejándolas de la etiqueta de mero truco visual o curiosidad técnica. Lo que viene ahora es una fase de normalización donde el debate se centrará menos en la capacidad de la máquina y más en la responsabilidad ética del creador y en la búsqueda de narrativas que aporten valor a la sociedad.

El festival deja una reflexión clara: la tecnología es un medio para ampliar los límites del lenguaje, pero el espíritu que mantiene viva la creación sigue siendo la mirada del artista. Barcelona se posiciona así a la vanguardia de este cambio, ofreciendo un espacio donde la técnica se somete al examen de la razón y la sensibilidad artística.

El software financiero ya no muestra datos, los ejecuta: Pleo prueba sus agentes de IA

0

Durante años, el software de gestión empresarial se limitó a enseñar números: paneles, informes y alertas que una persona tenía que leer y, después, traducir en decisiones. Esa frontera está empezando a romperse. La nueva generación de herramientas no quiere mostrar la información, quiere ejecutarla, y el primer terreno donde está ocurriendo es uno especialmente delicado: el dinero de las empresas.

El último ejemplo llegó este mes de la mano de Pleo, la fintech europea de gestión de gastos, que ha presentado una suite de agentes de IA capaces de clasificar gastos, procesar facturas y mover flujos de trabajo financieros sin intervención manual constante. A partir de julio de 2026 abrirá una fase de pruebas en la que esos agentes tomarán decisiones por su cuenta, dentro de los límites que fije cada empresa, y elevarán a una persona solo las excepciones que exijan criterio. La pregunta de fondo no es si la tecnología funciona, sino hasta qué punto una compañía está dispuesta a dejar que un programa actúe sobre su tesorería.

Del panel que informa al agente que actúa

La diferencia entre un asistente y un agente es justo esa capacidad de obrar. Un chatbot responde preguntas; un agente está diseñado para ejecutar acciones de forma autónoma dentro de unos parámetros. Lo que permite dar ese salto en el mundo financiero es una pieza de fontanería poco visible pero decisiva: el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto impulsado por Anthropic y adoptado ya por buena parte de la industria, que permite conectar modelos como ChatGPT, Gemini o Claude directamente con los datos de la empresa sin volcarlos en cada aplicación.

Con esa conexión, las herramientas dejan de ser escaparates y se convierten en sistemas autónomos que reconcilian cuentas, preparan informes o aprueban pagos rutinarios. La gestión financiera es un campo de pruebas natural para esta lógica: son tareas repetitivas, con reglas claras y un rastro auditable, justo el tipo de trabajo que una máquina asume antes que la creatividad o la negociación.

Por qué Pleo puede intentarlo

Que sea Pleo quien dé el paso no es casual. La compañía, presente en 16 mercados, asegura haber entrenado sus modelos con la información de más de 40.000 empresas, una base que, según la firma, le permite reconocer cómo gasta de verdad una organización europea y anticipar riesgos o ineficiencias. Su equipo de producto defiende además una decisión de diseño poco habitual: frente a los asistentes de consumo que imitan la empatía y tienden a dar la razón al usuario, han programado el suyo para ser riguroso y, llegado el caso, incómodo, porque un sistema complaciente que esconde un problema financiero es peor que no tener sistema.

Conviene leer con esa misma cautela las cifras que acompañan el anuncio. Según un estudio de la propia compañía, el 73% de los directivos considera la IA decisiva para competir y casi la mitad admite que sus procesos actuales frenan el negocio. Son datos llamativos, pero proceden de quien vende la solución, y ese matiz es justo lo que separa una noticia de una nota de prensa.

El reto no es técnico, es de confianza

Delegar en una IA la gestión de recibos es una cosa; dejar que ejecute pagos y asuma el cumplimiento normativo es otra muy distinta. Aquí aparece la verdadera frontera: quién responde cuando un agente se equivoca, cómo se audita una decisión automática y qué supervisión real queda cuando el modelo eleva a un humano solo las excepciones. El propio sector lo reconoce, ya que una mayoría de los profesionales financieros admite no sentirse aún preparada para usar estas herramientas con plena confianza.

De fondo late también la pregunta laboral. Si los agentes absorben la contabilidad rutinaria, el valor del profesional se desplaza hacia el criterio, la excepción y la supervisión, un movimiento que premia a quien sabe dirigir a la máquina y deja expuesto a quien solo ejecutaba la tarea. No es una transición exclusiva de las finanzas, pero es donde primero se está viendo con nombres y fechas concretas.

La beta de julio será, en ese sentido, más un test de confianza que de tecnología. Si los agentes demuestran que ahorran tiempo sin que la empresa pierda el control, marcarán la pauta de cómo se gestionará el dinero corporativo en los próximos años. Si no, habrán servido para recordar que automatizar la tesorería no consiste en apartar al humano, sino en decidir con cuidado qué se le confía a una máquina y qué no.

«Un dique contra la IA»: el diario de los sindicatos chinos exige blindar al trabajador

0

En un movimiento poco habitual por su firmeza, el diario oficial de los sindicatos chinos, el Gongren Ribao, ha lanzado un aviso contundente: el progreso tecnológico no puede beneficiar solo a unos pocos a costa de los derechos de la mayoría. Mientras la inteligencia artificial se despliega por las oficinas y fábricas del gigante asiático, el gobierno comienza a levantar diques para evitar una erosión masiva del empleo y la precariedad.

Esta advertencia llega en un momento crítico, ya que estimaciones de entidades como Citigroup sugieren que la automatización podría poner en riesgo hasta 70 millones de puestos de trabajo en el país. El debate ya no es solo técnico, sino profundamente social y político. La estabilidad, prioridad máxima de Pekín, depende ahora de cómo se gestione la transición hacia una economía liderada por la tecnología. Desde tribunales que obligan a las empresas a formar a sus empleados antes de despedirlos, hasta la demanda de mayor transparencia en los algoritmos que gestionan a los repartidores, China está sentando las bases de un nuevo contrato social en la era digital que podría marcar el camino para el resto del mundo.

¿En qué consiste esta nueva defensa del trabajador?

La iniciativa surge de un editorial titulado «¿Cómo construir un dique para proteger los derechos de los trabajadores en medio de la ola de la IA?«, publicado recientemente por el Gongren Ribao. Este periódico, fundado en 1949, actúa como la voz oficial de la clase trabajadora y es una de las publicaciones estatales más influyentes. Su mensaje es claro: el uso de la inteligencia artificial no debe quedar totalmente al arbitrio del mercado, sino que requiere una supervisión gubernamental estricta.

El diario urge a los reguladores a fortalecer la supervisión de los algoritmos de IA y a mejorar los estándares laborales. Se pide que los sindicatos y los representantes de los empleados tengan una voz mucho más activa en la toma de decisiones empresariales. La preocupación central es que la automatización se convierta en una herramienta para reducir costes a través del menoscabo de las condiciones de vida de los ciudadanos.

No se trata solo de la pérdida directa de puestos de trabajo. El editorial denuncia que la IA está comenzando a absorber las habilidades de los trabajadores de cuello blanco, vulnerando sus derechos individuales. Para los empleados de cuello azul, como repartidores o conductores de servicios de transporte, el problema reside en la falta de transparencia. Los algoritmos que asignan pedidos y fijan precios son opacos, lo que agrava la desigualdad en la distribución de ingresos.

Por ello, se ha instado a las autoridades a ser cautelosas con la implementación de sistemas cuyo único fin sea la reducción de la fuerza de trabajo humana. El gobierno chino está analizando cómo contener estos riesgos sin frenar la innovación, buscando un equilibrio delicado entre el avance técnico y la paz social, un pilar fundamental para el liderazgo del país.

¿Por qué importa este cambio de rumbo?

China posee la mayor fuerza laboral del mundo, y cualquier perturbación en su mercado de trabajo tiene consecuencias globales. La preocupación por el desempleo masivo es real. Según análisis de Bloomberg News, el país se enfrenta a una transición compleja desde un modelo económico basado en el sector inmobiliario hacia uno impulsado por la tecnología y la energía verde.

Aunque se estima que los sectores de alta tecnología podrían crear millones de nuevos empleos para el año 2030, existe un riesgo elevado de desajuste de habilidades. Muchos trabajadores actuales podrían no tener la formación necesaria para ocupar esos nuevos puestos, quedando en una situación de vulnerabilidad. Esta brecha es la que el gobierno intenta cerrar mediante nuevas normativas y exigencias a los empleadores.

Los datos son reveladores. Mientras que la IA ayuda a reducir significativamente los costes de producción, también alimenta conflictos sobre propiedad intelectual y debilita la confianza de los hogares en su futuro económico. El aumento de los trabajadores en modalidades de empleo flexible, como la economía gig, a menudo oculta debilidades estructurales más profundas en el mercado laboral que el gobierno ya no puede ignorar.

La postura china es relevante porque establece que la tecnología debe ser un bien compartido. Las implicaciones para las empresas son directas: ya no bastará con implementar un sistema eficiente. Deberán demostrar que su uso no perjudica los derechos básicos y que existe un plan para la transición de su capital humano. Este enfoque contrasta con visiones más liberales donde el mercado dicta el ritmo de la sustitución laboral.

Contexto legal y datos clave de la transición

La presión para proteger al trabajador no es solo retórica, sino que ya se está traduciendo en hechos jurídicos. Tribunales en ciudades clave como Pekín y Hangzhou han comenzado a dictar sentencias favorables a los empleados en disputas relacionadas con la IA. Estas resoluciones establecen que las empresas tienen la obligación legal de ofrecer reeducación o reubicación antes de proceder a despidos motivados por la automatización.

Además, el Ministerio de Recursos Humanos y Seguridad Social de China anunció a principios de este año que pondrá en marcha medidas específicas para mitigar el impacto de la IA en el empleo. Estas acciones forman parte de una estrategia nacional para asegurar que la apuesta por la tecnología avanzada no desestabilice la economía interna, que ya sufre por el estancamiento del sector de la construcción y las finanzas.

La magnitud del desafío se refleja en las cifras. Bloomberg Economics señala que, aunque el sector tecnológico chino crece con fuerza, no genera todavía suficientes puestos para compensar las pérdidas en las industrias tradicionales. Esta presión es especialmente aguda entre los jóvenes, quienes se enfrentan a un mercado cada vez más competitivo y automatizado donde la experiencia convencional pierde valor frente a la capacidad de manejar herramientas digitales.

¿Qué significa esto para el futuro?

El escenario que se dibuja en China es un recordatorio de que la inteligencia artificial no opera en el vacío, sino dentro de un marco social que exige responsabilidades. La demanda de una mayor supervisión sobre los algoritmos y la protección de los trabajadores refleja una tendencia global hacia la regulación de la tecnología, aunque con las particularidades del sistema chino, donde la estabilidad es la norma suprema.

Es probable que en los próximos meses veamos un aumento en las exigencias de transparencia algorítmica. Esto no solo afectará a las grandes plataformas de reparto, sino a cualquier empresa que utilice software para evaluar el rendimiento de sus empleados o para tomar decisiones de contratación. La idea de que la tecnología es neutra está siendo sustituida por una vigilancia constante sobre sus efectos en la equidad social.

Lo que viene ahora es una fase de adaptación necesaria. Si China logra equilibrar su ambición de ser una superpotencia tecnológica con el mantenimiento de su estabilidad laboral, podría ofrecer un modelo de gestión de la transición digital diferente al de otras potencias. El futuro no tiene por qué ser de desplazamiento, sino de una integración supervisada donde el ser humano siga siendo el centro de la actividad económica y social.

España moviliza 12.250 millones en microchips para liderar la movilidad inteligente

0

España ha puesto en marcha una movilización de recursos sin precedentes, alcanzando los 12.250 millones de euros destinados a fortalecer el ecosistema de microchips para automoción e inteligencia artificial. Según el último informe presentado por la patronal AMETIC, el país cuenta con los ingredientes necesarios para encabezar la transición hacia la movilidad inteligente en el continente europeo. Esta estrategia no solo busca potenciar la fabricación de componentes críticos, sino también integrar soluciones avanzadas como la conducción autónoma y la gestión de datos a gran escala.

La importancia de este movimiento radica en que la movilidad del futuro se define ya a través del software y la capacidad de procesamiento, desplazando el valor tradicional del hardware mecánico. Con ciudades como Madrid, Barcelona o Vigo ya desplegando proyectos reales, el objetivo es transformar estos casos de uso aislados en una agenda nacional coherente. El reto es mayúsculo, especialmente en áreas críticas como la ciberseguridad, donde el sector del transporte ya es el segundo más atacado en Europa. Esta inversión millonaria, articulada a través del PERTE Chip hasta 2027, pretende asegurar que la industria nacional mantenga su competitividad en la digitalización global.

¿En qué consiste el plan para la movilidad inteligente?

El plan se apoya en la convicción de que el vehículo del futuro será, ante todo, un dispositivo digital conectado. Para sostener esta visión, el Gobierno ha articulado el denominado PERTE Chip, una iniciativa que inyectará 12.250 millones de euros hasta el año 2027 para reforzar la capacidad de diseño y producción de semiconductores en suelo español. Este impulso financiero es fundamental para alimentar el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial aplicadas al transporte y sistemas de conducción autónoma.

La base de esta transformación es el aprovechamiento de los datos. Actualmente, los vehículos conectados son capaces de generar hasta 25 GB de información por hora, una cifra que ilustra la complejidad técnica de las redes necesarias para su gestión. El marco regulatorio que permite esta evolución se ha consolidado con la reciente Ley de Movilidad Sostenible, que establece las reglas del juego para que empresas y administraciones compartan información de forma segura y eficiente.

Un pilar fundamental de esta estrategia es la creación de infraestructuras de prueba en condiciones reales. En lugar de limitarse a simulaciones de laboratorio, España está utilizando sus carreteras y ciudades como bancos de pruebas para la percepción colaborativa y las maniobras automatizadas. Esto permite que la tecnología madure más rápido y con mayores garantías de seguridad antes de su llegada masiva al mercado.

Implicaciones reales: ¿Por qué es importante para la industria?

El desplazamiento del valor hacia el software y los datos significa que la industria automotriz tradicional debe adaptarse o perder terreno frente a nuevos competidores tecnológicos. Quien no sea capaz de gestionar las plataformas de movilidad quedará relegado en la cadena de valor global. Por ello, contar con una producción propia de microchips, como la futura planta de semiconductores fotónicos en Vigo o la fábrica avanzada en Cáceres, ofrece una ventaja estratégica en términos de soberanía tecnológica.

Para el usuario final, esto se traduce en sistemas de transporte más eficientes y seguros. La aplicación de gemelos digitales, representaciones virtuales exactas de infraestructuras urbanas, permite predecir el comportamiento del tráfico y optimizar las rutas en tiempo real. Esto ayuda a reducir la congestión en las grandes ciudades y mejora la interoperabilidad entre diferentes modos de transporte, desde autobuses hasta servicios bajo demanda.

Entre los beneficios concretos que ya se están explorando se encuentran:

  • Sistemas de peaje mediante posicionamiento satelital que eliminan las barreras físicas en las autopistas.
  • Transmisión de vídeo en tiempo real desde flotas de transporte público gracias a la conectividad 5G.
  • Ecosistemas de gobernanza de datos que integran múltiples operadores en una sola plataforma para el ciudadano.

Un ecosistema conectado de norte a sur

El éxito de esta ambición nacional no depende de una sola ciudad, sino de una red de proyectos que ya funcionan en todo el territorio. Madrid está utilizando su estrategia Madrid 360 para integrar predicciones de tráfico basadas en inteligencia artificial. En el municipio de Las Rozas, el proyecto europeo DUET utiliza gemelos digitales para anticipar problemas en las infraestructuras urbanas.

En el norte, el corredor ITS SISCOGA en Galicia y el Basque Connected Corridor en el País Vasco actúan como laboratorios vivos para el vehículo conectado. Mientras tanto, en Barcelona, la Autoridad del Transporte Metropolitano lidera proyectos de gobernanza de datos bajo estándares europeos de interoperabilidad. Esta capacidad de validación se refuerza con centros tecnológicos como CTAG e IDIADA, que reducen los riesgos antes de los despliegues comerciales.

Detrás de este impulso se encuentra la Comisión de Vehículo Conectado y Movilidad Sostenible de AMETIC, la patronal que representa al hipersector digital en España. Esta organización subraya que el sector digital ya concentra más del 30% de la inversión privada en I+D+i en el país, siendo un motor crítico para la competitividad económica.

¿Qué significa esto para el futuro?

A pesar del optimismo y la fuerte inversión, el camino no está exento de obstáculos críticos. El sector de la movilidad es actualmente el segundo más ciberatacado en Europa, acumulando el 7,5% de las agresiones digitales, una cifra superior incluso a la del sector financiero. Esto obliga a que la seguridad se integre por diseño en cada chip y cada línea de código desde el inicio del desarrollo.

La clave para que España lidere este mercado europeo será su capacidad para pasar de la acumulación de proyectos piloto a una escala industrial real. La ventana de oportunidad es limitada, y como señala la industria, es el momento de combinar la inversión del PERTE con una colaboración pública-privada efectiva que no deje morir los proyectos una vez finalicen los fondos europeos. El futuro de la movilidad española se juega en la capacidad de procesar datos y en la resistencia de sus microchips.